In dieser Phase definieren wir Ihre spezifischen Bedürfnisse und Ziele, die Herausforderungen des Marktes, den Kontext, in dem das Modell arbeiten wird, und die Anwendungsfälle, die das LLM adressieren wird. Am Ende werden wir klare Ziele und Erfolgskriterien festlegen.

Wir bereiten die Trainingsdaten vor, indem wir sie bereinigen und annotieren. Dies beinhaltet die Auflösung von Inkonsistenzen, die Behandlung fehlender Werte und die Kennzeichnung von Daten, von denen das LLM lernen kann.

Das Ergebnis ist ein verfeinerter, hochwertiger Datensatz, der für das Training Ihres Modells optimiert ist.

Als Nächstes wählen wir die am besten geeignete LLM-Architektur basierend auf Ihren Bedürfnissen aus.

Wir trainieren und optimieren das Modell mit Ihren vorbereiteten Daten, um die Leistung zu maximieren.

Anschließend evaluieren wir das Modell, um sicherzustellen, dass es Ihre Zielvorgaben erfüllt. Dieser Prozess umfasst mehrere Iterationen von Training, Evaluierung und Verbesserung.

Nach dem Test stellen wir Ihr benutzerdefiniertes LLM in einer skalierbaren Infrastruktur bereit. Wir kümmern uns um das laufende Hosting, die Wartung und den Support, um Ihr Modell auf dem neuesten Stand zu halten. Wenn sich Ihre Daten und Anwendungsfälle im Laufe der Zeit weiterentwickeln, können wir Ihr LLM neu trainieren und verbessern, um eine kontinuierlich hohe Leistung zu gewährleisten.