Прикладні дослідження ШІ
Кастомні моделі, чесне оцінювання та метод, що витримує продакшн.
Більшість ШІ-демо виграють на ретельно дібраних прикладах і розсипаються на ваших даних. Ми робимо прикладні дослідження над вашою конкретною проблемою — будуємо й донавчаємо модель, порівнюємо її з реальною базовою лінією, доводимо перспективний метод із наукової статті до продакшну й прямо кажемо вам, чи справді він перевершує те, що ви маєте сьогодні.
01 / Що це вам дає
Розробка кастомної моделі й донавчання на ваших власних даних і завданні — а не загальна модель, грубо допасована під ситуацію.
Ретельне оцінювання на відкладених даних проти реальної базової лінії, щоб ви знали, що модель робить на складних випадках, а не на легких.
Ми беремо перспективний метод із літератури й відтворюємо його на вашій проблемі, а потім робимо його достатньо швидким і стабільним, щоб випустити.
Якщо модель не перевершує ваш поточний підхід, ми так і скажемо — і пояснимо чому — перш ніж ви витратите квартал на побудову поверх неї.
02 / Стек
Галузеві стандарти, нудні у хорошому сенсі: інструменти з майбутнім, які знатиме й наступний інженер.
Моделювання
PyTorch
Розробка й тренування моделей
Hugging Face
Попередньо натреновані моделі та набори даних
Fine-tuning
Донавчання на вашому завданні й даних
LoRA
Параметроефективна адаптація за допомогою LoRA
Оцінювання
Benchmarks
Бенчмарки завдань, що відповідають вашій проблемі
Held-out sets
Відкладені набори, на яких модель ніколи не тренувалася
Human eval
Людська оцінка там, де вона — єдиний чесний суддя
Baselines
Реальна базова лінія, з якою порівнюється кожен результат
Продакшн
Distillation
Дистиляція для меншої, швидшої моделі
Quantisation
Квантизація, щоб вписатися в реальні бюджети обладнання
Serving
Обслуговування моделі за стабільним API
Monitoring
Моніторинг якості та дрейфу після запуску
03 / Підхід
Ми домовляємося про метрику й базову лінію, перш ніж будь-що тренувати, тож результат — це вердикт, якому можна довіряти, а не число, дібране, щоб гарно виглядати.
Фіксовані сіди, версіоновані дані та закріплені конфіги означають, що результат можна перезапустити й отримати ту саму відповідь — нами й вашою командою після нас.
Модель оцінюється на даних, яких вона ніколи не бачила, зокрема на складних випадках, тож оцінка відображає реальне використання, а не улесливу вибірку.
Якщо дані свідчать, що метод не перевершує вашу базову лінію, ми повідомляємо про це рано — чітке «ні» є результатом, а не невдачею.
04 / Стандарти
Ми дотримуємося галузевих стандартів і перевірених методів у кожному проєкті — саме завдяки їм оцінка залишається реалістичною.
05 / Інфраструктура
Start
Розкажіть нам про проблему й про те, що означало б для вас «краще». Відповідає старший інженер, а не менеджер із продажів.
Let’s manage Підтвердження концепції
