Stosowane badania nad AI
Niestandardowe modele, uczciwa ewaluacja i metoda, która wytrzymuje produkcję.
Większość dem AI wygrywa na starannie dobranych przykładach i rozsypuje się na Twoich danych. Prowadzimy stosowane badania nad Twoim konkretnym problemem — budujemy i dostrajamy model, porównujemy go z rzeczywistym poziomem bazowym, doprowadzamy obiecującą metodę z artykułu naukowego do produkcji i wprost mówimy Ci, czy naprawdę przewyższa to, co masz dzisiaj.
01 / Co Ci to daje
Opracowanie niestandardowego modelu i dostrajanie na Twoich własnych danych i zadaniu — a nie ogólny model naprędce dopasowany do sytuacji.
Rzetelna ewaluacja na danych odłożonych względem rzeczywistego poziomu bazowego, abyś wiedział, co model robi w trudnych przypadkach, a nie w łatwych.
Bierzemy obiecującą metodę z literatury i odtwarzamy ją na Twoim problemie, a następnie czynimy ją wystarczająco szybką i stabilną, by ją wypuścić.
Jeśli model nie przewyższa Twojego obecnego podejścia, powiemy to wprost — i wyjaśnimy dlaczego — zanim poświęcisz kwartał na budowę ponad nim.
02 / Stos
Standardy branżowe, nudne w dobrym sensie: narzędzia z przyszłością, które będzie znał także następny inżynier.
Modelowanie
PyTorch
Opracowanie i trenowanie modeli
Hugging Face
Wstępnie wytrenowane modele i zbiory danych
Fine-tuning
Dostrajanie na Twoim zadaniu i danych
LoRA
Adaptacja efektywna parametrowo z użyciem LoRA
Ewaluacja
Benchmarks
Benchmarki zadań odpowiadające Twojemu problemowi
Held-out sets
Zbiory odłożone, na których model nigdy się nie trenował
Human eval
Ocena ludzka tam, gdzie jest ona jedynym uczciwym sędzią
Baselines
Rzeczywisty poziom bazowy, z którym porównywany jest każdy wynik
Produkcja
Distillation
Destylacja do mniejszego, szybszego modelu
Quantisation
Kwantyzacja, by zmieścić się w realnych budżetach sprzętowych
Serving
Udostępnianie modelu przez stabilne API
Monitoring
Monitoring jakości i dryfu po uruchomieniu
03 / Podejście
Ustalamy metrykę i poziom bazowy, zanim cokolwiek wytrenujemy, więc wynik to werdykt, któremu można zaufać, a nie liczba dobrana tak, by dobrze wyglądała.
Ustalone ziarna, wersjonowane dane i zafiksowane konfiguracje oznaczają, że wynik można uruchomić ponownie i otrzymać tę samą odpowiedź — przez nas i przez Twój zespół po nas.
Model jest oceniany na danych, których nigdy nie widział, w tym na trudnych przypadkach, więc ocena odzwierciedla rzeczywiste użycie, a nie pochlebną próbkę.
Jeśli dane świadczą, że metoda nie przewyższa Twojego poziomu bazowego, informujemy o tym wcześnie — jasne „nie” jest rezultatem, a nie porażką.
04 / Standardy
Trzymamy się standardów branżowych i sprawdzonych metod w każdym projekcie — to właśnie dzięki nim wycena pozostaje realistyczna.
05 / Infrastruktura
Start
Opowiedz nam o problemie i o tym, co znaczyłoby dla Ciebie „lepiej”. Odpowiada starszy inżynier, a nie handlowiec.
Let’s manage Proof of Concept
