Dataset engineering
Source review, cleaning, normalization, labeling guidance, splits, lineage och quality checks anpassade till target task.
MODELLTRÄNING & FINJUSTERING
Anpassa modellbeteende med evidens
Dataförberedelse, uppgiftsspecifik träning, finjustering, utvärdering och inferensintegration.
Dataförberedelse, uppgiftsspecifik träning, finjustering, utvärdering och inferensintegration.
När prompting och retrieval inte kan uppfylla kravet förbereder vi domain data, kör kontrollerade training- eller fine-tuning experiments och integrerar den resulterande model i en measurable inference path.
En data- och evaluation pipeline för att medvetet ändra model behavior.
En data- och evaluation pipeline för att medvetet ändra model behavior.
När prompting och retrieval inte kan uppfylla kravet förbereder vi domain data, kör kontrollerade training- eller fine-tuning experiments och integrerar den resulterande model i en measurable inference path.
Training experiments
Supervised fine-tuning, continued adaptation eller task-specific models där evidence motiverar den extra complexity.
Evaluation och regression
Held-out datasets, task metrics, qualitative rubrics, safety cases och comparison mot enklare baselines.
Inference integration
Serving, batching, latency, hardware, privacy, monitoring och retraining triggers i den omgivande produkten.
Så väljer vi mellan retrieval, fine-tuning och training
Så väljer vi mellan retrieval, fine-tuning och training
Training är inte standardsvaret. Vi använder först den billigaste giltiga baseline, mäter gapet och lägger till model adaptation bara när det förbättrar beteendet som produkten faktiskt värderar.
- 01
Definiera task och metric
Specificera expected inputs, outputs, edge cases, quality threshold, privacy constraints och inference envelope.
- 02
Audita och förbered data
Bedöm volume, representativeness, rights, leakage, labeling consistency och kostnaden för att underhålla datasetet.
- 03
Kör kontrollerade experiments
Jämför baselines och adaptations med tracked configurations och held-out evaluation.
- 04
Integrera och underhåll
Packagea inference, monitorera drift och failures och definiera villkoren för framtida data- eller model updates.
Model adaptation deliverables
Model adaptation deliverables
Arbetet dokumenteras så att ett resultat kan reproduceras, jämföras och underhållas i stället för att bero på ett opaque experiment.
- Dataset specification och preparation pipeline
- Baseline och experiment record
- Fine-tuned eller task-specific model artifacts där det är relevant
- Evaluation och regression suite
- Inference- och retraining integration plan
Model adaptation deliverables
En data- och evaluation pipeline för att medvetet ändra model behavior.
En data- och evaluation pipeline för att medvetet ändra model behavior.När prompting och retrieval inte kan uppfylla kravet förbereder vi domain data, kör kontrollerade training- eller fine-tuning experiments och integrerar den resulterande model i en measurable inference path.
FAQ
Frågor specifika för den här vägen.
Kan ni träna en foundation model från scratch?
Det är sällan det ekonomiskt rimliga product decision. Vi utvärderar task-specific training och adaptation realistiskt och antyder inte foundation-model scale utan den data, compute och program som krävs.
Hur mycket data behöver vi?
Det beror på task complexity, model choice, label quality och performance gap. En data audit och baseline experiment ger ett mer trovärdigt svar än ett universellt minimum.
Hur förhindrar ni evaluation leakage?
Vi separerar training-, development- och held-out evaluation data, spårar provenance och granskar near-duplicates och contamination risks.
NÄSTA STEG
Ta med constrainten, inte en polerad brief.
En technical lead granskar nuläget och rekommenderar det minsta användbara nästa steget.
Starta ett projekt