Productos y serviciosEntrenamiento de modelos personalizados
Modelos de IA entrenados y probados con sus propios datos y casos, no con una prueba de clasificación pública.
Cómo funciona
Limpie sus datos
Sus registros y documentos se convierten en un conjunto de entrenamiento limpio.
Etiquete lo que hay que etiquetar
Los ejemplos se etiquetan para que el modelo sepa qué son.
Probado con sus casos reales
El modelo se evalúa con los casos que usted elige, no con un ranking público.
Solo ilustración. Los nombres y las cifras son inventados.
Leer la descripción completa
A model trained on general data often misses what matters in your business. We start from your business records and documents. First we clean them. Then we label what needs labelling, which means tagging examples so the model knows what they are. Next we train the model. Finally we test it on real cases you pick.
We prefer the simplest approach that works. Often a ready-made AI model plus your data does the job. Nothing new needs to be trained. For example, our own media QC tool checks the quality of images and video. It runs on off-the-shelf vision models. We plan a small trained add-on only for cases where those models fall short. Our data analysis engine lets the database do the counting. It uses language models (AI that reads and writes text) only to explain results. So the numbers can be checked.
After launch, we keep watching how the model performs. So you can see when it needs retraining.
Qué incluye
Origen y derechos de los datos
Confirmamos qué datos tiene y de dónde provienen, y verificamos si pueden usarse para el entrenamiento.
Limpieza y etiquetado
Elimine duplicados y errores. Luego etiquete los ejemplos de los que el modelo debe aprender.
Entrenamiento y ajuste fino
Entrenamos un modelo nuevo o ajustamos uno existente, lo que se llama fine-tuning. Depende de lo que sus datos permitan.
Pruebas con sus casos reales
Medimos el modelo con los casos que usted elija, para que los resultados reflejen su trabajo real.
Despliegue con monitoreo
Ponga el modelo a trabajar y dé seguimiento a su desempeño a lo largo del tiempo.
Principales fortalezas
Primero va el trabajo con los datos
También construimos pipelines de limpieza de datos, es decir, conjuntos de pasos para depurar los datos. Así, los datos de entrenamiento están en buen estado antes de que empiece el entrenamiento.
Sin capacitación por capacitar
Si un modelo existente ya resuelve el problema, se lo decimos. Y luego lo usamos.
Resultados verificables
Donde los números importan, el cálculo se queda en el código o en la base de datos. No ocurre dentro del modelo de lenguaje.
Qué necesitamos de usted
Ejemplos representativos, etiquetas cuando existan, permisos de uso de datos y el costo de un resultado erróneo.
Entregables
- A reviewed dataset and labelling guide
- A baseline comparison and independent evaluation report
- A model or adaptation only when evaluation supports it
Cómo se acepta
Acordar la división de evaluación y las categorías de error antes del entrenamiento; comparar con una línea base más simple sobre ejemplos no vistos.
Casos de estudio
Comience con un pequeño proyecto piloto.
Díganos la tarea. Le diremos si vale la pena hacerla.