Fine-Tuning
Was ist Fine-Tuning?
Fine-Tuning optimiert ein vortrainiertes Sprachmodell (LLM) für spezielle Branchen- oder Aufgabenanforderungen, indem es mit einer gezielten Datenauswahl nachtrainiert wird. Diese spezifische Anpassung erhöht die Genauigkeit und Effizienz des Modells erheblich, wenn es um branchen- oder aufgabenspezifische Anfragen geht.
Vorteile für Ihr KMU
Durch das Fine-Tuning Ihres Sprachmodells können Sie die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz voll ausschöpfen und so die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit in Ihrem KMU signifikant verbessern. Hier sind die drei Hauptvorteile, die Fine-Tuning für Ihr Unternehmen mit sich bringt:
Kontrolle
Durch Fine-Tuning haben Sie mehr Kontrolle über die Funktionsweise und die Ergebnisse Ihres KI.
Individualisierung
Passen Sie Ihr KI-Modell optimal auf die Geschäftsprozesse Ihres KMUs an.
Wettbewerbsvorteil
Indem Sie KI-Technologien nutzen, die sowohl auf die Bedürfnisse Ihres KMUs als auch auf die Ihrer Kunden zugeschnitten sind, können Sie sich von der Konkurrenz abheben.
Lösung
Individualisierung durch Fine-Tuning: Ihre KI, Ihr Vorteil
Heben Sie sich von der Masse ab mit KI-Lösungen, die so einzigartig sind wie Ihr Unternehmen. Der Fine-Tuning-Service von Evoya AI bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre KI zu personalisieren.
Für KMUs bedeutet dies konkret, dass ihre KI-Lösungen nicht nur präziser auf ihre eigenen individuellen Bedürfnisse, sondern auch auf die ihrer Kunden eingehen können, was zu einer verbesserten Leistung, effektiveren Automatisierung und erhöhter Kundenzufriedenheit führt.
Schritt 1
Bedarfsanalyse und Strategieentwicklung
Der erste Schritt beinhaltet eine detaillierte Bedarfsanalyse, um Ihre Geschäftsprozesse und -ziele zu verstehen. In diesem Rahmen evaluieren wir sowohl die Einsatzmöglichkeiten des Sprachmodells in Ihrem Unternehmen als auch die Potenziale und Grenzen des Fine-Tunings.
Auf Grundlage dieser Informationen entwickeln wir eine passende Implementationsstrategie. Dabei definieren wir, basierend auf Ihren Anforderungen wie Datenschutz und Compliance, ob und wie das Sprachmodell – sofern nicht bereits festgelegt – in Ihre bestehenden Systeme integriert (On-Premise) oder in der Cloud implementiert wird, je nach Bedarf innerhalb oder ausserhalb der Schweiz.
Schritt 2
Datenaufbereitung und Modell-Training
Im zweiten Schritt konzentrieren wir uns auf die Auswahl und Aufbereitung der Daten, die für das Training Ihres Sprachmodells benötigt werden. Dies umfasst die Sammlung und Analyse von Daten, die Ihre Branchenspezifika und Automatisierungsanforderungen widerspiegeln. Anschliessend erfolgt das eigentliche Fine-Tuning des Modells mit diesen Daten.
Schritt 3
Deployment und kontinuierliche Optimierung
Nach dem Fine-Tuning wird das Sprachmodell in Ihre Systeme integriert, entweder On-Premise oder in der Cloud – innerhalb oder ausserhalb der Schweiz, basierend auf der in Schritt 1 festgelegten Strategie.
Darüber hinaus bieten wir kontinuierliche Unterstützung und Optimierung, um die Leistung des Modells im Laufe der Zeit weiter zu verbessern und an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.
