Modelos Entrenados con Datos Propios.
Cuando RAG no es suficiente, fine-tuning. Modelo propio con vuestra voz, conocimiento y patrones.
Para casos muy específicos (lenguaje técnico, formato propietario, alta consistencia), la ingeniería de prompts y RAG no son suficientes. El fine-tuning de un modelo open-source o closed ofrece resultados que ningún prompt iguala.
Qué hacemos
- Evaluación si el fine-tune es el camino correcto
- Curación y limpieza del dataset
- Fine-tune de Llama, Mistral o OpenAI
- Evaluación rigurosa
- Despliegue en infraestructura controlada
- API privada para vuestra app
Pipeline de fine-tune limpio
Vuestros datos → limpiar → modelo base → fine-tune → evaluar → desplegar → API privada.
Lo que construimos en esta área
Dominio específico
Lenguaje médico, jurídico, técnico.
Voz de marca
Modelo que escribe con vuestra voz exacta.
Formato específico
Outputs en un formato muy particular.
Optimización de costes
Modelo pequeño y preciso que sustituye a GPT-4 para una tarea específica.
Herramientas y tecnología
No estamos casados con ninguna. Elegimos la mejor para el problema.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos necesitan?+
Mínimo viable: 500-2000 ejemplos de calidad.
¿Coste?+
Configuración + coste de computación (típicamente de algunos cientos a miles de €).
¿Dónde se ejecuta?+
AWS, Modal, Replicate, o vuestra infraestructura.
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