Adaptation et évaluation des LLM
Quantlix adapte les modèles de langage à des exemples métier et évalue les gains de comportement, de cohérence et de performance sur les tâches visées.
Un objectif clair. Une approche concrète.
L’adaptation modifie le comportement d’un modèle à partir d’exemples. Quantlix définit d’abord le comportement attendu et une référence de comparaison.
Un jeu de données peut renforcer des erreurs ou exposer des informations sensibles. Vérifiez les exemples et testez les cas difficiles avant publication.
Comment nous pouvons vous aider
Un périmètre précis, défini autour de vos priorités.
Préparation des données
Vérifier la qualité, les droits, les annotations et les données sensibles.
Adaptation ciblée
Entraîner pour une tâche, un style ou un format défini.
Évaluation comparative
Comparer le modèle adapté aux instructions et aux références existantes.
Une adaptation mesurable
Séparer les exemples d'entraînement des tâches d'évaluation pour examiner la généralisation.
- Exemples vérifiés
- Modèle adapté
- Évaluation indépendante
- Décision de publication
Ce que le travail vous apporte
Convenons de livrables utiles et vérifiables avant de commencer.
- Spécification des données
- Artefacts du modèle
- Rapport d'évaluation
- Recommandation de déploiement
Un travail de qualité commence par une compréhension commune.
Nous prenons les décisions ensemble et précisons la prochaine étape.
Partir du problème réel
Comprendre les personnes, les objectifs métier et les contraintes à l’origine du besoin. Définir le périmètre et ce qui constitue un résultat utile.
Rendre la direction concrète
Utiliser des ateliers, des recherches et des premières versions pour explorer les options. Examiner les compromis avec votre équipe avant de choisir une direction.
Avancer par étapes vérifiables
Affiner le travail convenu grâce à des revues régulières. Documenter les décisions, transmettre les livrables et prévoir l’accompagnement nécessaire.
Vos questions, nos réponses
Les détails pratiques à examiner avant de commencer.
Quand adapter un modèle ?
Envisagez l'adaptation pour des comportements récurrents après avoir testé les instructions et la recherche documentaire.
L'adaptation actualise-t-elle les faits ?
Les faits qui évoluent fréquemment nécessitent généralement une recherche documentaire ou une intégration aux systèmes.
Quelles données faut-il préparer ?
Des exemples représentatifs et autorisés, des réponses attendues cohérentes et un jeu d'évaluation distinct.
Quantlix développe des systèmes d'IA pour la prédiction, le traitement du langage et l'analyse d'images, avec évaluation, supervision humaine et intégration métier.
Quantlix développe des pipelines de données et des outils décisionnels pour transformer les données opérationnelles en indicateurs définis et analyses utiles.
Quantlix crée des processus d'IA générative pour rédiger du contenu et produire des visuels, avec consignes de marque, validation et intégration éditoriale.
Parlons de ce qui doit changer.
Présentez-nous votre défi, vos questions et votre point de départ. Nous définirons ensemble la prochaine étape.