Modelle, die Ihren Kontext können.
Fine-Tuning, Evaluation und Deployment spezialisierter Sprach- und Vision-Modelle. Kleiner, schneller, günstiger - und oft präziser als Frontier-Modelle auf Ihrem Fachgebiet.
Drei Muster, in denen sich fine-tunen rechnet.
Domänensprache
Rechtstexte, Versicherungs-Vertragsklauseln, medizinische Kürzel. Wo Frontier-Modelle allgemein sein müssen, kann Ihr Modell spezifisch sein.
Strukturierte Ausgaben
Extraktion, Klassifikation, Normalisierung. 200 Mio. Tokens pro Monat über ein Frontier-Modell sind teuer; ein fine-tuned 7B-Modell oft 40× günstiger bei besserer Genauigkeit.
On-Premise-Zwang
Regulatorik oder Souveränität verlangt lokalen Betrieb. Open-Weight-Modelle (Mistral, Qwen, Llama), fine-tuned auf Ihren Daten, bleiben in Ihrem Rechenzentrum.
Vom Trainings-Datensatz bis zum Go-Live.
Datensatz-Aufbereitung
Typisch 60 % der Projektzeit. Labeling, Deduplizierung, Balancing, Sperrlisten-Check. Wir arbeiten mit Ihren Fachexperten, nicht gegen sie.
Modellwahl & Training
Modellvergleich auf Ihren Daten. LoRA, vollständiges Fine-Tuning oder Preference-Tuning - je nach Fall. Wir dokumentieren, warum wir was wählen.
Evaluation-Harness
Golden-Dataset, Metrik-Suite (Genauigkeit, Kalibrierung, Bias, Latenz, Kosten). Ausführbar in Ihrer CI/CD.
Deployment
Quantisierung, Serving-Stack (vLLM / TensorRT-LLM / lokal), Rate-Limits, Monitoring. Ihr Ops-Team bekommt Runbooks, keine Black Box.
Aus 22 Fine-Tunes.
Median über fine-tuned 7B-Modelle gegenüber GPT-4-Klasse.
Gegenüber dem besten Frontier-Modell ohne Fine-Tuning.
Bei lokalem Betrieb auf L4-GPU-Klasse.
Fine-Tune prüfen?
45 Minuten. Wir schauen auf Ihren Datenbestand und sagen, ob sich ein spezialisiertes Modell rechnet.