Modelle an echte Unternehmensanforderungen anpassen
Viele KI-Projekte brauchen nicht nur ein großes Basismodell, sondern ein Modell, das Fachsprache, interne Abläufe, Antwortformate und Qualitätsregeln des Kunden versteht. Wir bauen dafür strukturierte Trainingsdatensätze und trainieren Modelle gezielt auf den gewünschten Einsatz.
Synthetische Trainingsdaten statt unkontrollierter Datensammlung
Wenn echte Beispiele fehlen oder sensible Daten nicht direkt verwendet werden sollen, erzeugen wir synthetische Trainingsdaten passend zum Zielprozess. Die Daten werden geprüft, bereinigt und so aufgebaut, dass sie Modellverhalten messbar verbessern statt nur Masse zu erzeugen.
SFT, LoRA und RL als kontrollierter Trainingsprozess
Je nach Ziel setzen wir Supervised Fine-Tuning, LoRA-Adapter und Reinforcement-Learning-Schritte ein. Wichtig ist dabei nicht das Schlagwort, sondern ein reproduzierbarer Ablauf mit Testsets, Qualitätskontrolle und klaren Grenzen für den produktiven Einsatz.