Construimos modelos de lenguaje entrenados en la industria o ajustados; se asegura la precisión de la terminología del dominio y la generación de contenido alineada con la regulación.
Los temas críticos que aborda este servicio y el resultado que entregamos en cada uno.
Hacemos gestionables los indicadores de calidad y precisión mediante benchmarks sectoriales, una base de medición y criterios de aceptación.
Presentamos el desempeño como un informe de evidencia mediante un conjunto de pruebas sectorial y una comparación frente a un modelo general.
Dentro del alcance contratado entregamos el modelo sectorial entrenado, la infraestructura de serving y una pipeline de reentrenamiento.
Si se opta por alquiler de GPU en la nube o instalación on-premise, y las restricciones de licencia del modelo base, depende de la decisión del propietario.
Cómo implementamos el servicio a través de los pilares de entrega, gobernanza y servicios conectados.
Clarificamos la elección entre fine-tuning y optimización de prompt/workflow e incorporamos el fine-tuning cuando se requieren cambios de comportamiento, tono y terminología.
Realizamos la curación de datos con revisión de expertos de dominio, deduplicación y filtrado, y hacemos el etiquetado con anotadores expertos usando Argilla y Label Studio.
Configuramos el entrenamiento con métodos LoRA, QLoRA, DPO y RLHF sobre un clúster de GPU, y realizamos la evaluación con benchmarks sectoriales, human evaluation y pruebas A/B.
Superficies ilustrativas donde este servicio se activa comúnmente.
Apoyamos la precisión de la terminología sectorial y la generación de contenido alineado con la regulación mediante un modelo con fine-tuning.
Con un formato de API compatible con OpenAI permitimos que las aplicaciones existentes pasen al modelo sectorial con cambios mínimos.
A medida que cambia el conocimiento sectorial mantenemos el modelo actualizado con una pipeline de actualización de datos, fine-tuning y evaluación.
La profundidad de este servicio en temas técnicos y de cumplimiento específicos del sector.
Priorizamos que el fine-tuning necesita un conjunto limitado pero de alta calidad de ejemplos y que el pre-training necesita millones de tokens de texto sectorial, y que la calidad importa más que la cantidad.
Comprimimos modelos con cuantización GPTQ, AWQ y GGUF para gestionar el costo de serving y el uso de recursos.
Los pesos del modelo y los datos de entrenamiento permanecen con la organización; evaluamos las restricciones de licencia del modelo base de código abierto al inicio del proyecto.
Los modelos de lenguaje grandes de propósito general funcionan bien en tareas amplias, pero con frecuencia tienen un rendimiento inferior en terminología específica del dominio, lenguaje regulatorio y estructuras de conocimiento propietarias que se encuentran en industrias como la banca, la atención médica, el sector legal y la fabricación. Los Modelos de Lenguaje Específicos de Dominio (DSLMs) se ajustan o preentrenan en corpus industriales seleccionados para lograr una precisión significativamente mayor, alineación con el cumplimiento y comprensión contextual para casos de uso empresariales especializados. Nuestra práctica de DSLM diseña, entrena, evalúa y despliega modelos de lenguaje específicos de la industria que superan a los modelos generales en los puntos de referencia del dominio, al tiempo que cumplen con los requisitos de gobernanza de datos empresariales.
Mejorar los indicadores de calidad mediante líneas base, criterios de aceptación y evidencia revisada
Apoyar la preparación para auditorías y el cumplimiento con registros de evidencia en lugar de promesas públicas de resultados sin respaldo
Mejorar los indicadores de calidad mediante líneas base, criterios de aceptación y evidencia revisada
Nuestros compromisos de DSLM cubren el ensamblaje de corpus, la selección de modelos, el ajuste fino, la evaluación rigurosa del dominio y el despliegue en producción, incluyendo la infraestructura de servicio de modelos, los controles de acceso y el monitoreo continuo del rendimiento. Establecemos un panel de evaluación de expertos en el dominio de su organización para proporcionar etiquetas de preferencia humana y validar las salidas del modelo contra los estándares de conocimiento de la industria durante todo el proceso de capacitación.
Construir un activo de modelo propietario que represente años de conocimiento de dominio, propiedad exclusiva de su organización
Hacer que la optimización de costes y recursos sea medible frente a la línea base acordada y la cadencia de revisión
Establecer un ciclo de mejora continua con ciclos de reentrenamiento trimestrales a medida que evoluciona el conocimiento del dominio
Los entregables incluyen un modelo de lenguaje de dominio entrenado, evaluado y desplegado en producción con infraestructura de servicio, documentación del modelo y un marco de mejora continua. El modelo es un activo de propiedad intelectual de plena titularidad entregado con código de entrenamiento, documentación del conjunto de datos y pesos del modelo en formatos estándar (GGUF, Safetensors). Una Tarjeta de Modelo de Dominio documenta los datos de entrenamiento, los resultados de la evaluación, el uso previsto y las limitaciones conocidas.
Reciba un activo de modelo de propiedad total con reproducibilidad de entrenamiento, no una dependencia de API de caja negra
Desplegar con puntos finales de API compatibles con OpenAI, lo que permite la migración sin código desde integraciones GPT existentes
Documentar la procedencia de los datos de entrenamiento para cumplir con los requisitos de transparencia de datos de la Ley de IA de la UE
El ajuste fino supervisado efectivo generalmente requiere entre 10,000 y 100,000 pares de instrucción-respuesta específicos del dominio. Para organizaciones con conjuntos de datos etiquetados más pequeños, utilizamos técnicas de aumento de datos y generación de conjuntos de datos sintéticos para alcanzar los umbrales mínimos. Realizamos una evaluación de preparación de datos en la primera fase del proyecto y proporcionamos una estimación de calidad realista antes de comprometernos con los objetivos de rendimiento.
Las industrias con terminología propietaria compleja, lenguaje regulatorio y donde los errores de precisión conllevan importantes consecuencias financieras o legales obtienen el mayor beneficio: banca y mercados de capitales (presentaciones regulatorias, narrativas de riesgo), atención médica (documentación clínica, codificación ICD), legal (análisis de contratos, investigación de jurisprudencia) y fabricación industrial (documentación técnica, procedimientos de mantenimiento).
Construimos un punto de referencia de dominio a partir de ejemplos de evaluación retenidos proporcionados por sus expertos en la materia, cubriendo las tareas específicas que el modelo debe realizar. Medimos la precisión, la corrección fáctica, la exactitud regulatoria y el cumplimiento del formato tanto para el DSLM ajustado como para el modelo de línea base general, informando los resultados con pruebas de significancia estadística antes de cualquier decisión de implementación en producción.
Sí. Diseñamos un pipeline de aprendizaje continuo que ingiere nuevas actualizaciones regulatorias, documentos de políticas y ejemplos corregidos de forma trimestral o bajo demanda. El pipeline de reentrenamiento está automatizado: los nuevos datos se preprocesan, el modelo se ajusta a partir del último punto de control, los puntos de referencia de evaluación se vuelven a ejecutar y la nueva versión se promociona a producción solo si las métricas de rendimiento cumplen o superan la versión anterior.
Sus datos de entrenamiento permanecen completamente bajo su control. Trabajamos dentro de su propia cuenta en la nube o infraestructura local, asegurando que los datos de entrenamiento nunca salgan de su entorno. Al finalizar el proyecto, todos los recursos de entrenamiento basados en la nube aprovisionados en su cuenta se desmantelan según sus instrucciones, y no conservamos copias de sus datos o pesos del modelo.
Sí, y este es un patrón de arquitectura común. El DSLM sirve como la columna vertebral de generación de su pila de asistente de conocimiento, proporcionando una síntesis precisa de pasajes recuperados. Combinado con modelos de incrustación específicos del dominio para la recuperación, la arquitectura DSLM más la fundamentación del conocimiento logra una precisión significativamente mayor en tareas intensivas en conocimiento que cualquiera de los enfoques por sí solo.
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