Modèles entraînés avec tes propres données.
Quand le RAG ne suffit pas, le fine-tuning. Un modèle propriétaire avec ta voix, tes connaissances et tes modèles.
Pour les cas très spécifiques (langage technique, format propriétaire, grande cohérence), le prompt engineering et le RAG ne suffisent pas. Le fine-tuning d'un modèle open-source ou closed fournit des résultats qu'aucun prompt ne peut égaler.
Ce que nous faisons
- Évaluation si le fine-tuning est la bonne voie
- Curée et nettoyage de l'ensemble de données
- Fine-tuning de Llama, Mistral ou OpenAI
- Évaluation rigoureuse
- Déploiement sur une infrastructure contrôlée
- API privée pour ton application
Pipeline de fine-tuning propre
Tes données → nettoyage → modèle de base → fine-tuning → évaluation → déploiement → API privée.
Ce que nous construisons dans ce domaine
Spécifique au domaine
Langage médical, juridique, technique.
Voix de marque
Modèle qui écrit avec ta voix exacte.
Spécifique au format
Sorties dans un format très particulier.
Optimisation des coûts
Un petit modèle finement réglé qui remplace GPT-4 pour une tâche spécifique.
Outils et technologie
Nous ne sommes mariés à aucune technologie. Nous choisissons la meilleure pour le problème.
Questions fréquentes
Combien de données sont nécessaires ?+
Minimum viable : 500-2000 exemples de qualité.
Coût ?+
Setup + coût de compute (généralement quelques centaines à milliers d'€).
Où est-il exécuté ?+
AWS, Modal, Replicate, ou ton infrastructure.
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