LLM-Feinabstimmung

Große Sprachmodelle auf Ihre Geschäftsbedürfnisse zuschneiden

Optimieren Sie LLMs für Ihre spezifischen Anforderungen mit den Feinabstimmungsstrategien von Xebia, um eine effiziente Leistung und einen kostengünstigen Einsatz zu gewährleisten.


Die Feinabstimmung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) ermöglicht es Unternehmen, vorab trainierte Modelle auf ihre spezifischen Domänen zuzuschneiden und so die Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern. Der Ansatz von Xebia für die Feinabstimmung von LLMs konzentriert sich auf die Qualität der Daten, effiziente Trainingsmethoden und die Optimierung der Ressourcen. Durch den Einsatz von Techniken wie QLoRA und Flash Attention ermöglichen wir eine schnelle und kostengünstige Anpassung von LLMs. Unsere Teilnahme an Herausforderungen wie NeurIPS 2023 hat unsere Methoden verfeinert und gewährleistet, dass wir Modelle liefern, die sowohl leistungsfähig als auch ressourceneffizient sind.


Unser Ansatz

Datenkuratierung & -vorbereitung

Wählen Sie hochwertige, domänenspezifische Datensätze aus und bereiten Sie sie vor, um Relevanz und Leistung sicherzustellen.

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Modellauswahl

Wählen Sie ein geeignetes Basismodell (z. B. Mistral-7B) auf der Grundlage von Aufgabenanforderungen und Ressourcenbeschränkungen.

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Effiziente Feinabstimmungstechniken

Wenden Sie Methoden wie QLoRA und Flash Attention an, um Modelle mit begrenzten Rechenressourcen effektiv abzustimmen.

3

Bewertung und Validierung

Bewerten Sie die Leistung des Modells mit Hilfe von Benchmarks wie HELM, um die Ausrichtung auf die Aufgaben und die Genauigkeit sicherzustellen.

4

Einsatz und Überwachung

Implementieren Sie das fein abgestimmte Modell in Produktionsumgebungen mit kontinuierlicher Überwachung von Leistung und Compliance.

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Wichtigste Vorteile

Domänenspezifische Leistung

Verbessern Sie die Modellgenauigkeit bei Aufgaben, die speziell auf Ihre Branche oder Ihre geschäftlichen Anforderungen zugeschnitten sind.

Optimierung der Ressourcen

Nutzen Sie Techniken wie QLoRA, um den Rechenaufwand bei der Feinabstimmung zu reduzieren.

Schnelle Bereitstellung

Beschleunigen Sie den Feinabstimmungsprozess und ermöglichen Sie eine schnellere Integration in Produktionssysteme.

Skalierbarkeit

Entwerfen Sie fein abgestimmte Modelle, die mit dem Wachstum Ihres Unternehmens und den sich ändernden Anforderungen Schritt halten können.

Kostenwirksamkeit

Geringere Schulungs- und Einsatzkosten durch effiziente Feinabstimmungsmethoden.


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