Tjänster för LLM-finjustering.

När promptar och RAG inte får din modell att svara i det format, den ton eller med den terminologi som din produkt kräver, erbjuder Crunch-IS LLM-finjustering på dina data. Vi kontrollerar först om finjustering är värd det, mäter modellen på dina verkliga fall före och efter, och lämnar den i din infrastruktur.

Planera min finjustering

Fördelar med våra tjänster för LLM-finjustering

Svar i ditt format och med dina termer

Modellen följer din struktur, ton och vokabulär utan långa instruktioner i varje prompt.

Data som stannar i din infrastruktur

Träning och drift sker där ditt säkerhetsteam tillåter, så att känsliga data inte skickas till ett externt API.

Kortare promptar, mindre modeller

Beteende som modellen har lärt sig behöver inte längre stavas ut i varje förfrågan, och en mindre modell kan ta hand om avgränsade uppgifter.

Resultat som går att mäta

Varje träningskörning jämförs med basmodellen på samma fall, så att du vet vad investeringen förändrade.

Processen för LLM-finjustering

Det här händer när du har skickat formuläret.

01

Du skickar formuläret

Berätta vad din modell gör i dag, var dess svar brister och vilka data du har.
02

Vi kontrollerar om finjustering passar

Vi testar din nuvarande lösning på verkliga fall och rekommenderar den metod som passar, med en skriftlig omfattning och ett pris.
03

Vi förbereder data tillsammans med din expert

Vi bygger träningsuppsättningen av dina exempel, och din expert granskar de fall som definierar ett bra svar.
04

Vi tränar

Vi finjusterar modellen och spårar varje körning, så att varje version kan spåras till sina data och inställningar.
05

Vi utvärderar före och efter

Vi jämför den finjusterade modellen med basmodellen på samma testuppsättning och delar resultaten.
06

Vi driftsätter och lämnar över

Vi driftsätter modellen i din infrastruktur och lämnar över data, kod och dokumentation till ditt team.

Tjänster för LLM-finjustering som vi erbjuder

01 Lämplighetsbedömning för finjustering

Många problem som ser ut att kräva finjustering är billigare att lösa med bättre promptar eller informationshämtning. Vi testar din nuvarande lösning på dina verkliga fall och berättar vilken metod som passar: ändrade promptar, RAG, finjustering eller en kombination. Om finjustering är svaret fastställer bedömningen målet, vilka data som behövs och priset.

02 Förberedelse av träningsdata

En finjusterad modell lär sig allt som dess exempel lär den, även deras misstag. Vi samlar in exempel från dina dokument, ärenden och tidigare resultat, rensar dem och tar bort dubbletter, och låter din domänexpert granska de exempel som definierar ett bra svar. Du behåller datasetet för varje senare träningskörning.

03 Övervakad finjustering

Vi tränar modellen på par av indata och de utdata du vill ha, så att den lär sig ditt format, din ton och din terminologi i stället för att påminnas om dem i varje prompt. Det här är den vanliga startpunkten när modellen kan ämnet men svarar i fel form.

04 LoRA-finjustering

Finjustering kan uppdatera hela modellen eller bara träna en liten LoRA-adapter ovanpå den. LoRA sänker beräkningskostnaden för träningen och låter dig behålla flera specialiserade versioner av samma basmodell. Vi använder det när du behöver en modell per uppgift, per kund eller per språk utan att köra en separat stor modell för var och en.

05 RLHF och preferensjustering

När det rätta svaret är en bedömningsfråga snarare än en formatfråga tränar vi modellen på dina experters preferenser mellan olika svar. Det är så en modell lär sig vad din bästa granskare skulle godkänna.

06 Utvärdering före och efter

Med våra tjänster för LLM-utvärdering kör vi samma testuppsättning på basmodellen och den finjusterade modellen, så att du ser vad som blev bättre och upptäcker varje förmåga som modellen förlorade under träningen innan något levereras. Testuppsättningen bygger på dina verkliga fall och stannar i ditt repository, så när en ny basmodell kommer visar samma tester om det lönar sig att träna om på den.

Våra kompetenser inom anpassade LLM:er

Öppna modeller och leverantörers API:er

Vi finjusterar öppna modeller som Llama och Mistral på infrastruktur som du kontrollerar, och leverantörers modeller via deras API:er för finjustering där leverantören tillåter det.

Datamärkning och granskning

Vi sköter märkning och expertgranskning i Argilla, så att varje träningsexempel har en tydlig källa och en granskare, som på en publiceringsplattform inom EdTech.

Spårning av experiment

Vi spårar träningskörningar, promptar och utdata i LangSmith, så att varje modellversion kan spåras tillbaka till sina data och inställningar.

Ramverk för utvärdering

Vi bygger testsviterna för före och efter i Promptfoo eller i det ramverk som ditt team redan använder, med testfallen sparade som kod i ditt repository.

Driftsättning och övervakning

Vi driftsätter den finjusterade modellen med versionshantering och möjlighet till återställning, och övervakar sedan dess svar i produktion genom samma LLMOps-praxis som vi tillämpar för våra andra AI-system.

Mindre modeller för avgränsade uppgifter

Där en uppgift körs i stora volymer kan en mindre finjusterad modell ersätta en stor generell modell till lägre kostnad och latens. Vi testar den avvägningen på dina fall innan vi rekommenderar den.

Vad du får

Omfattning fastställd innan arbetet börjar

Innan träningen börjar kommer vi skriftligt överens om vilken uppgift vi tränar för, vilka data vi använder och vilket resultat som räknas som framgång.

Träningsdata som du äger

Det rensade och granskade datasetet är ditt, dokumenterat så att ditt team kan utöka det och träna om utan oss.

En modell som förblir din

Vikter, träningskod och konfiguration stannar i din infrastruktur, utan licens eller beroende av oss.

Utvärdering som bevisar förändringen

Du får resultaten före och efter på dina egna fall, så att beslutet att lansera vilar på belägg.

Varför välja Crunch-IS som din partner

Vi säger till när du inte behöver det

Som ett företag för LLM-finjustering som också bygger RAG-system tjänar vi ingenting på att sälja träning du inte behöver. Om bättre promptar eller informationshämtning löser problemet säger vi det innan någon träning börjar.

Mätt på dina fall, inte på benchmarks

Offentliga benchmarks säger lite om din uppgift. Vi bedömer varje modell efter hur den hanterar dina egna fall och de svar som din expert skulle godta.

Din modell, din infrastruktur

Allt vi bygger stannar i din miljö och tillhör dig: data, vikter, kod och tester. Det följer regeln för allt vårt arbete: kunderna äger det vi bygger.

Vad våra kunder säger om oss

De kommer med många skalbara och idéer om bästa praxis som gör det möjligt för oss att uppnå det vi har i dag.

Nicky, Softcat | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Nicky Senior affärsanalytiker på Softcat

Crunch-IS var mycket bra på att visa oss hur bra lösningar ska se ut och ge liv åt våra idéer för utvärdering och granskning.

Matthew, Softcat | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Matthew Chef för digital strategi på Softcat

Det som imponerade på mig med Crunch-IS är kvaliteten på utvecklarna. Den är helt enkelt mycket bättre än i något annat företag vi har försökt samarbeta med.

Klaus, YouWe | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Klaus VD på YouWe

Vi är imponerade av deras prestationer, hur de är engagerade i produktutvecklingen och hur de bryr sig om produkten.

Sebastian Jara, Accountflow | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Sebastian Medgrundare och teknisk chef på Accountflow

Det har varit en mycket trevlig upplevelse. Allt har varit fantastiskt när det gäller kommunikation och samarbete.

Marta, GIA Networks | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Marta Konsult på GIA Networks

Vårt samarbete med Crunch-IS har varit en ovärderlig resurs när vi har skalat upp.

Ryan, WorkDove | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Ryan Teknisk chef på WorkDove

Det jag fann hos Crunch-IS var den tekniska kompetensen, förmågan att tänka utanför boxen och mycket god engelska.

Garrett, Tabulate | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Garrett Operativ chef på Tabulate

De har haft stor inverkan på hela den arkitektur vi slutligen fick. På det hela taget har jag varit nöjd och imponerad av allt Crunch-IS gjorde för oss.

Kenneth, Zuar | Kundomdöme på video om Crunch-IS

Kenneth Teknisk chef på Zuar

Crunch-IS imponerade på oss med sin tekniska skicklighet och det rena ”mötet mellan tankar och kulturer” samt öppna, ärliga samtal. Detta var inget beslut vi tog lättvindigt, och fem månader in i samarbetet är vi fortsatt mycket imponerade av hur Crunch-IS närmar sig samarbetet, och vi är mycket nöjda med kvaliteten på teamet som arbetar med oss.

Gary VD på ett brittiskt mjukvaruutvecklingsföretag

Det var enkelt att arbeta med Crunch-IS. De var tålmodiga med oss när vi gick igenom avtalsfrågorna och tålmodiga igen när vi satte upp faktureringen. Designarbetet var elegant och utvecklaren levererade appen vi hade avtalat om i tid och med god kvalitet.

Scott Vice VD för mjukvaruutveckling på Analytic Index

Teamet på Crunch-IS var mycket trevligt att arbeta med. De arbetade flitigt och var mycket professionella. När frågor eller tekniska problem uppstod svarade de snabbt och var alltid redo och vänliga med att hjälpa oss.

Miia Företagsledning på Conmark Systems

En utvecklare från Crunch-IS hjälpte oss att leverera en viktig funktion till vårt projekt mycket snabbare än väntat.

Rosario Teknikchef på Profitap

Crunch-IS möjliggjorde ett sömlöst och samarbetsinriktat arbete genom hela projektet. Teamet höll öppna kommunikationskanaler, förde detaljerade anteckningar över uppgiftsfördelningen och höll projektets tidsplaner. Deras expertis inom både design och utveckling gör företaget unikt.

Sisun VD på Chintech

Crunch-IS tillhandahåller löpande utvecklingsstöd som möter projektets krav vid behov. Trots att de sitter utomlands är de lätta att arbeta med och tillgängliga via kommunikationskanaler

Bob Teknisk chef på Timegen

Den bästa leverantör vi kunde hitta. Crunch-IS kombinerar praktisk utveckling med innovativa designprinciper. Både intern och extern återkoppling på apputvecklingen har varit positiv. De slutför projektets milstolpar enligt planerad tidsplan och levererar inom budget. Teamet’ är lyhört och villigt att föra en produktiv dialog.

Jeff VD på ett amerikanskt mjukvaruföretag

Crunch-IS överträffade mina förväntningar. Jag uppskattade utvecklarnas uppfinningsrikedom inför begränsningar och komplexa krav. Företaget kunde leverera och slutföra projektet framgångsrikt.

Kate Produktchef på Mezonin

Projektet har hittills gått smidigt. Crunch-IS har en enastående arbetsmoral. Tack vare det har de’ kunnat hantera varje utmaning som dykt upp. De sköter det dagliga arbetet bra på egen hand men kommunicerar också regelbundet med oss för att säkerställa att vi’ är överens.

Andrew Marknadschef på Qinetics

Appen som Crunch-IS arbetade på är ren, strömlinjeformad och fungerar som avsett. Crunch-IS gör mer än väntat för att säkerställa att båda teamen är samspelta. Det engagerade teamet skapar en trevlig upplevelse genom sitt positiva bemötande och effektiva projektledning. Teamet var mycket vänligt och det var ett nöje att arbeta med dem.

Ian VD på Biomicc

01 / 07

Starta nytt projekt

Vanliga frågor om LLM-finjustering

Ska vi finjustera en LLM eller använda RAG?

Valet mellan RAG och finjustering beror på vad som saknas. Använd RAG när modellen behöver fakta som ändras ofta eller finns i dina dokument, eftersom RAG hämtar dem när svaret skapas. Använd finjustering när modellen kan tillräckligt men svarar i fel format, ton eller terminologi, eller när en avgränsad uppgift måste köras billigare och snabbare. Många produkter kombinerar båda, och lämplighetsbedömningen visar vilken kombination som passar din.

Vilka modeller kan ni finjustera?

Öppna modeller som Llama och Mistral, som du kan drifta själv, och leverantörers modeller där leverantören erbjuder ett API för finjustering. Vissa kommersiella modeller går inte att finjustera alls; då arbetar vi i stället med promptar, informationshämtning eller en öppen modell.

Hur mycket data behöver vi?

Det beror på uppgiften. Ett format eller en ton kan ofta läras in med en måttlig mängd bra exempel, medan det krävs mer data och expertgranskning för att lära ut omdöme. Vi går igenom vad du har under bedömningen och berättar om det räcker innan träningen börjar.

Hur skyddar ni våra data under finjusteringen?

Vi tränar i ditt molnkonto eller på infrastruktur som du godkänner, med åtkomst begränsad till ingenjörerna i projektet. Träningsdata skickas inte till en tredjepartstjänst utan ditt samtycke.

Vem äger den finjusterade modellen?

Det gör du. Vikterna, träningsdata, koden och utvärderingssviten är dina och stannar i din infrastruktur. Om du finjusterar en leverantörs modell via dess API avgör leverantörens villkor var modellen körs, och vi förklarar avvägningen innan du väljer.

Hur skiljer sig finjustering från RLHF?

Övervakad finjustering lär modellen utifrån exempel på korrekta svar. RLHF lär den utifrån människors preferenser mellan olika svar, vilket passar uppgifter där kvalitet är en bedömningsfråga. RLHF är en form av finjustering, och den följer oftast efter övervakad finjustering i stället för att ersätta den.

Hur sätts priset?

Vi prissätter varje projekt efter lämplighetsbedömningen, eftersom arbetet beror på uppgiften, modellen och hur mycket data som behöver förberedas. Du får en skriftlig omfattning och priset innan träningen börjar.

Din LLM-finjustering börjar här.

Ta med några svar som din modell får fel till ett kostnadsfritt bedömningssamtal, så visar vi dig det snabbaste sättet att rätta dem.

Boka mitt kostnadsfria samtal

Framgångshistorier från Crunch-IS

VISA ALLA

LLM-finjustering för innehållshantering och innehållsskapande inom EdTech

3×: förbättring av promptprecision
40–50 %: snabbare tid till innehållspublicering

Transformation av kunskapsåtkomst med RAG och AWS

60 %: snabbare arbete med företagsdokument

AI-förbättrad LMS-plattform för efterlevnad inom bygg- och säkerhetsutbildning

Håll dig uppdaterad med de senaste trenderna