Modelos Treinados com Dados Próprios.
Quando RAG não chega, fine-tuning. Modelo próprio com a vossa voz, conhecimento e padrões.
Para casos muito específicos (linguagem técnica, formato proprietário, alta consistência), prompt engineering e RAG não chegam. Fine-tuning de um modelo open-source ou closed entrega resultados que nenhum prompt iguala.
O que fazemos
- Avaliação se fine-tune é o caminho certo
- Curadoria e limpeza de dataset
- Fine-tune de Llama, Mistral ou OpenAI
- Eval rigoroso
- Deploy em infraestrutura controlada
- API privada para a vossa app
Pipeline de fine-tune limpo
Vossos dados → clean → base model → fine-tune → eval → deploy → API privada.
O que construímos nesta área
Domain-specific
Linguagem médica, jurídica, técnica.
Voz de marca
Modelo que escreve na vossa voz exata.
Format-specific
Outputs num formato muito particular.
Cost optimization
Modelo pequeno fino que substitui GPT-4 para tarefa específica.
Ferramentas e tecnologia
Não somos casados com nenhuma. Escolhemos a melhor para o problema.
Dúvidas frequentes
Quanto dados precisam?+
Mínimo viável: 500-2000 exemplos de qualidade.
Custo?+
Setup + custo de compute (tipicamente algumas centenas a milhares de €).
Onde corre?+
AWS, Modal, Replicate, ou vossa infra.
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