خلال هذه المرحلة، نحدد احتياجاتك وأهدافك المحددة، وتحديات السوق، والسياق الذي سيعمل فيه النموذج، وحالات الاستخدام التي سيعالجها LLM. بحلول نهايتها، سنحدد أهدافًا ومعايير نجاح واضحة.

نقوم بإعداد بيانات التدريب عن طريق تنظيفها ووضع تعليقات توضيحية عليها. يتضمن ذلك حل التناقضات، والتعامل مع القيم المفقودة، ووضع علامات على البيانات ليتعلم منها LLM.

النتيجة هي مجموعة بيانات محسنة وعالية الجودة مُحسَّنة لتدريب نموذجك.

بعد ذلك، نختار بنية LLM الأنسب بناءً على احتياجاتك.

نقوم بتدريب وضبط النموذج باستخدام بياناتك المُعدة لزيادة الأداء.

ثم نقوم بتقييم النموذج للتأكد من أنه يفي بمؤشراتك المستهدفة. تتضمن هذه العملية تكرارات متعددة من التدريب والتقييم والتحسين.

بمجرد اختباره، نقوم بنشر LLM المخصص على بنية تحتية قابلة للتطوير. نتعامل مع الاستضافة والصيانة والدعم المستمر للحفاظ على تحديث نموذجك. مع تطور بياناتك وحالات استخدامك بمرور الوقت، يمكننا إعادة تدريب وتحسين LLM لضمان استمرار الأداء العالي.