Un modelo pequeño que sabe de lo tuyo gana a uno grande que sabe de todo.
Entrenamos un modelo pequeño con tu dataset a partir de cualquier modelo base, lo desplegamos en un endpoint de Dedicated Inference más barato de operar, y en tu tarea gana a un modelo grande y caro. Más rápido de servir y con los pesos en tu poder.
Respuesta en 48 horas.
Un generalista sabe un poco de todo. El tuyo tiene que saber mucho de una cosa.
Los modelos frontera están entrenados para responder de física cuántica, de derecho japonés y de repostería. Tú necesitas que clasifique tus incidencias como tu mejor técnico, que redacte con el vocabulario de tu sector y que devuelva exactamente el formato que espera tu sistema.
Para esa tarea concreta, un modelo pequeño entrenado con tus datos puede igualar o superar a uno mucho mayor, porque no reparte su capacidad entre mil dominios, sino que la concentra en el tuyo.
Grande genérico
- Calidad en tu tarea
- Buena
- Prompt necesario
- Largo, contexto cada vez
- Hardware para servirlo
- Mucho
- Coste en Dedicated Inference
- Alto
Pequeño especializado
- Calidad en tu tarea
- Igual o mejor
- Prompt necesario
- Corto
- Hardware para servirlo
- Una fracción
- Coste en Dedicated Inference
- Mucho más bajo
Dónde entrenamos. Y para quién tiene sentido.
Dónde corre
En nuestra infraestructura en Europa. El dataset de entrenamiento es el dato más sensible de todo el proceso, así que no sale de ahí y no entrena nada más que tu modelo.
Para quién es
Tareas estrechas y repetitivas · Vocabulario propio (clínico, jurídico, industrial) · Formatos de salida muy estrictos · Bajar de un modelo grande a uno pequeño manteniendo calidad
Para quién no es
No tiene sentido para añadir conocimiento factual: para eso es RAG. Ni cuando aún estás explorando el caso de uso. Te lo diremos antes de cobrarte un entrenamiento.
Cuatro pasos. Y dos son de honestidad.
Analizamos tu tarea
Y te decimos si el fine-tuning es la respuesta o si lo tuyo es RAG u otro modelo base. Si no lo es, no te cobramos un entrenamiento.
Preparamos los datos
El conjunto de entrenamiento, contigo, a partir de tus ejemplos reales.
Entrenamos en Europa
Tus datos no salen y no entrenan nada más.
Evaluamos contra tu modelo actual
En tu tarea y con tus criterios. Si no gana, te lo decimos.
Los pesos son tuyos
Te llevas los pesos, los despliegas donde quieras y no dependes de nuestra hoja de ruta ni de que nadie deprece una versión base.
Tus datos no entrenan nada más
Se usan exclusivamente para tu modelo. No alimentan modelos base, ni modelos de otros clientes, ni nada nuestro.
A producción sin cambiar de sitio
El modelo ajustado se sirve sobre la misma capa y el mismo perímetro: en serverless, en Dedicated Inference o en tu data center.
Las objeciones, respondidas.
¿Un 14B ajustado supera de verdad a un 70B?
En tu tarea concreta y bien definida, puede igualarlo o superarlo. Como afirmación general sería falsa. Por eso el paso 4 evalúa contra el modelo que usas hoy, con tus criterios.
¿Quién se queda los pesos?
Tú. Es la diferencia con ajustar un modelo cerrado sobre la API de un tercero.
¿Dónde ocurre el entrenamiento?
En nuestra infraestructura en Europa. El dataset de entrenamiento suele ser más sensible que las peticiones de inferencia, y se trata como tal.
¿Y si el fine-tuning no es lo que necesito?
Te lo decimos en el análisis inicial, antes de cobrarte nada.
¿Hablamos de tu caso?
Respuesta en 48 horas a través del formulario de contacto, normalmente antes.