Adattamento — Personalizzazione e fine-tuning
Un modello generico non conosce i vostri prodotti, la vostra terminologia o le vostre eccezioni. Onega personalizza l'IA per il vostro lavoro nel modo più leggero che superi i vostri test: prima istruzioni migliori e retrieval, il fine-tuning quando le evidenze dicono che si ripaga, e un modello più piccolo sul vostro hardware quando costi, latenza o dati lo richiedono.
01 — La scala
Ogni gradino costa più del precedente da realizzare e da mantenere, per questo saliamo solo quando il set di valutazione mostra che il gradino precedente non basta.
Prompt, schemi di output, esempi e guardrail calibrati sui vostri casi. Rapidi da modificare; nessun addestramento.
Risposte fondate sui vostri documenti e record tramite embedding, ricerca e reranking, con le fonti in evidenza.
Modelli open-weight adattati sui vostri esempi approvati con metodi efficienti in termini di parametri, per tono, formato, classificazione o linguaggio di settore.
Un modello più piccolo addestrato per eguagliarne uno più grande sul vostro compito, così da funzionare su hardware di vostra proprietà a un costo pianificabile.
02 — Prima la valutazione
Prima di qualsiasi personalizzazione, costruiamo un set di valutazione a partire dai vostri esempi. Ogni opzione viene valutata su di esso: il modello di base, le istruzioni calibrate, il retrieval e il modello sottoposto a fine-tuning. Vedete i punteggi, gli errori e i costi prima di scegliere.
03 — I vostri dati
04 — Erogazione e soluzioni personalizzate
Serviti da OneVeer
Un modello sottoposto a fine-tuning o distillato viene impacchettato in formato GGUF, così che OneVeer possa servirlo sulla vostra CPU o GPU dietro un alias pubblicato. Le applicazioni continuano a chiamare l'alias; tornare al modello precedente è una modifica di configurazione, non un rilascio.
Prodotti Onega
Policy, alias e guardrail di OneVeer; categorie, regole di instradamento, template e connettori di OneMail; provider di modelli di OneDesk. Ogni configurazione viene testata sui vostri casi prima del go-live.
Soluzioni che già possedete
Funzionalità di IA nel vostro CRM, service desk o piattaforma documentale, calibrate e valutate sui vostri casi e, dove lo consentono, instradate attraverso OneVeer per un'unica policy e un'unica traccia di audit.
05 — Come si svolge
Un set di valutazione costruito dai vostri esempi, punteggi di baseline per modelli e metodi candidati, una verifica di dati e licenze, una raccomandazione e una proposta a prezzo fisso.
Istruzioni, retrieval o addestramento secondo la raccomandazione, nel vostro ambiente, con punteggi calcolati sul campione di controllo.
Il modello personalizzato sul lavoro reale, con persone che ne rivedono l'output, misurato rispetto alla baseline.
Model card, registro dei dati, risultati delle valutazioni, suite di regressione, configurazione di erogazione e runbook.
06 — Domande frequenti
Spesso no. Molti compiti si risolvono con istruzioni chiare, esempi e retrieval. Raccomandiamo il fine-tuning quando il set di valutazione mostra un divario che questi strumenti non riescono a colmare, oppure quando un modello più piccolo e calibrato raggiunge lo stesso livello a un costo inferiore sul vostro hardware.
Modelli open-weight le cui licenze consentono l'uso che intendete farne, in dimensioni adatte al vostro hardware. I modelli ospitati possono essere personalizzati dove il provider lo offre e la vostra policy sui dati lo consente. La licenza e le relative condizioni sono indicate nell'assessment.
Dipende dal compito. Il Model Evaluation Sprint vi dice se i vostri esempi sono sufficienti, e di qualità adeguata, prima che paghiate qualsiasi addestramento.
La proprietà dei pesi addestrati sui vostri dati viene concordata nello statement of work prima dell'inizio dell'addestramento. Si applicano sempre anche i termini di licenza del modello di base.