Ihr feinabgestimmtes Modell ist nur so stark wie die Entscheidungen dahinter
Das Anpassen eines Modells birgt versteckte Herausforderungen:
- Zu wissen, ob Sie überhaupt feinabstimmen sollten, anstatt Ihre Prompts zu verbessern oder Retrieval hinzuzufügen
- Erstellen eines Datensatzes, der sauber und ausgewogen genug ist, um daraus zu lernen
- und zu verhindern, dass das Modell seine allgemeine Fähigkeit verliert, während es Ihre spezifische Fähigkeit aufnimmt.
Professionelle LLM Fine-Tuning Services müssen über einen grundlegenden Trainingslauf hinausgehen. Redwerk hilft Ihnen, den besten Ansatz zu wählen, einen ausgewogenen Datensatz vorzubereiten und die Kernfähigkeiten des Modells zu schützen. Wir testen auch seine Leistung mit neuen Daten, überprüfen die Lizenzierung und stellen ein für den realen Datenverkehr optimiertes Modell bereit.
Als Ihr LLM Fine-Tuning Unternehmen kümmern wir uns um die schwere Arbeit. Sie erhalten ein zuverlässiges Modell, das seine allgemeinen Stärken beibehält, Ihre spezifischen Aufgaben meistert und nachweisliche Ergebnisse liefert.
Fine-Tuning vs. RAG vs. Model Distillation: Was brauchen Sie?
| Fine-TuningModell trainieren | RAGModell ausstatten | Model DistillationModell verkleinern | |
|---|---|---|---|
| Am besten geeignet für | Stabile Aufgaben: Tonfall, Format, Klassifizierung | Fakten, die sich häufig ändern oder eine Quelle benötigen | Kosten und Latenz reduzieren |
| Ihre Daten leben | Innerhalb des Modells | In einer separaten, durchsuchbaren Wissensdatenbank | Innerhalb des kleineren Studentenmodells |
| Kosteneinfluss | Vorabkosten, danach günstigere Anfragen | Günstig einzurichten, laufende Kosten pro Anfrage | Große Einsparungen bei jeder Anfrage |
| Wählen Sie es, wenn | Sie stabiles Verhalten benötigen | Sie aktuelle Fakten mit Quellen benötigen | Sie die gleiche Qualität für weniger Geld benötigen |
Die stärksten Systeme kombinieren oft alle drei. Wir helfen Ihnen zu entscheiden, welche Mischung für Ihren Fall am besten geeignet ist.
LLM Fine-Tuning Services, zugeschnitten auf Ihre Ziele
Fine-Tuning Readiness Audit
Wir prüfen, ob Fine-Tuning überhaupt die richtige Vorgehensweise ist. In der LLM-Entwicklung lösen bessere Prompts oder RAG das Problem oft zu einem Bruchteil der Kosten. Sie erhalten eine klare Empfehlung, bevor Sie Geld für das Training ausgeben.
Instruction & Supervised Fine-Tuning
Wir trainieren Ihr Modell mit Input-Output-Beispielen, damit es Anweisungen befolgt und das exakte Format liefert, das Sie benötigen, sei es strukturiertes JSON, eine Support-Antwort oder ein Klassifizierungsetikett.
Präferenz-Alignment
Wenn gute Ausgaben subjektiv sind, stimmen wir das Modell auf menschliche Präferenzen ab. Dies formt Hilfsbereitschaft, Tonfall und Compliance mit Richtlinien in Fällen, die allein mit festen Labels schwer zu erfassen sind.
Domänenanpassung
Wir trainieren das Modell weiter mit Ihrem spezialisierten Korpus, damit es die Terminologie und Konzepte Ihres Fachgebiets versteht und den Prompt-Aufwand für jede Anfrage reduziert.
Parameter-effizientes Fine-Tuning
Wir verwenden Adapter-basierte Methoden, die nur einen Bruchteil der Modellparameter aktualisieren. Sie erhalten fast die gleiche Qualität wie beim vollen Fine-Tuning zu deutlich geringeren Kosten für Rechenleistung, Speicher und Zeit.
Model Distillation
Wir schrumpfen ein großes oder feinabgestimmtes Modell mithilfe von Model Distillation in ein günstigeres Modell, das Vorhersagen schneller liefert. So behalten Sie fast die gleiche Qualität und reduzieren Ihre Inferenzkosten.
Ausgewählte Fälle
Recruit Media
Evolv
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Lassen Sie uns redenUnser LLM Fine-Tuning Workflow
1. Analysephase
Wir beginnen mit der Definition Ihres genauen Anwendungsfalls, der Ermittlung von Basis-Prompts und der Bewertung, ob Fine-Tuning, RAG oder Distillation die beste technische und finanzielle Lösung ist.
2. Daten-Engineering & Kuratierung
Schlechte Daten machen Modelle kaputt. Wir extrahieren, bereinigen, labeln und formatieren Ihre Unternehmensdaten in hochwertige Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze und stellen eine strenge Trennung zwischen Trainings- und Testdaten sicher.
3. Auswahl von Methode & Infrastruktur
Wir wählen die passende Technik (SFT, LoRA, DPO) für das richtige Framework und sichere Rechenumgebung aus und balancieren dabei geschickt Kosten, Datenschutz und Trainingsgeschwindigkeit aus.
4. Modelltraining & Iteration
Unsere KI-Ingenieure führen die Trainingsjobs durch, überwachen aktiv die Loss-Kurven, optimieren Hyperparameter und erstellen Epoch-Checkpoints, um Overfitting und katastrophales Vergessen zu verhindern.
5. Rigorose Evaluierung
Wir benchmarken das abgestimmte Modell anhand von zurückgehaltenen Datensätzen, führen umfangreiche Regressionstests durch und bewerten die faktische Genauigkeit, Sicherheit und strikte Formatkonformität.
6. Bereitstellung & Überwachung
Wir stellen Ihr feinabgestimmtes Modell sicher über optimierte Endpunkte in der Produktion bereit und richten eine laufende Beobachtbarkeit für Kosten, Latenz und Qualitätsdrift ein, um langfristige Stabilität zu gewährleisten.
Warum Teams Redwerk vertrauen
Die richtige KI-Strategie
Wir beginnen mit dem Testen einfacherer Alternativen. Bessere Prompts, In-Context-Beispiele, RAG, Workflow-Änderungen oder ein kleineres konventionelles Modell können das Problem ohne Fine-Tuning lösen. Sie erhalten eine Empfehlung, die mit Beweisen, Kosten und Geschäftswert verknüpft ist.
End-to-End KI-Expertise
Fine-Tuning ist nicht nur eine KI-Engineering-Aufgabe. Unser Lieferteam vereint KI-Ingenieure, Datenspezialisten, Softwareentwickler, QA-Ingenieure, DevOps-Profis, Designer und produktorientierte Projektmanager.
Erfahrene Ingenieurstalente
Redwerk arbeitet mit erfahrenen Ingenieuren zusammen, die über Architektur, Datenqualität, Evaluierung, Sicherheit und Produktionsbeschränkungen nachdenken können und nicht nur ein Trainingsskript ausführen. Wir beschäftigen mehr als 90 langjährige Teammitglieder.
Evaluierung vor der Bereitstellung
Wir definieren den Benchmark, bevor das Training beginnt. Das feinabgestimmte Modell muss auf zurückgehaltenen, aufgabenrelevanten Beispielen besser abschneiden als das Basismodell, ohne dabei inakzeptable Rückschritte bei Sicherheit, allgemeiner Fähigkeit, Latenz oder Kosten zu verursachen.
Produktionskostenkontrolle
Ein Modell ist nicht erfolgreich, wenn es in einem Notebook gut funktioniert, aber für reale Benutzer zu langsam oder zu teuer ist. Wir bewerten Trainingsressourcen, Endpunktarchitektur, Batching, Autoskalierung, Quantisierung, Modellgröße und erwartetes Inferenzvolumen.
Globales Vertrauen von Unternehmen
Unsere Softwarequalität wird international anerkannt und hat uns einen Platz auf der Global Outsourcing 100 Liste der IAOP eingebracht. Von Fortune-500-Giganten bis hin zu agilen Start-ups, die von Marktführern übernommen werden, vertrauen Unternehmen weltweit auf unsere Engineering-Expertise.
Wir haben uns an Redwerk gewandt, da wir nicht über die notwendigen Ressourcen oder das Fachwissen in-house hatten, um ein Cloud-basiertes Produkt zu entwickeln. Sie sind unglaublich professionell, reaktionsschnell und sehr kommunikativ. Wir haben das Produkt letztes Jahr auf den Markt gebracht und arbeiten immer noch mit ihnen zusammen. Ich würde sie jederzeit weiterempfehlen.
Ich bin einfach unglaublich beeindruckt von Redwerks Fähigkeit, die gesamte Bandbreite an Spezialgebieten abzudecken. Sie haben fantastische Programmierer, fantastische Projektmanager und die Fähigkeit, die Entwicklung einer App zu einem wirklich nahtlosen Erlebnis zu machen.
Es gibt ein echtes Engagement, die Aufgabe in einem erwarteten Zeitrahmen zu erledigen. Die Qualität der Arbeit ist sehr hoch. Ich würde auf jeden Fall empfehlen, mit Redwerks Team zu arbeiten.
Technologien, die wir verwenden
Modelle und KI-Plattformen
Training und Alignment
Evaluierung und Experiment-Tracking
Services über LLM Fine-Tuning hinaus
KI-Automatisierung
Wir automatisieren repetitive Workflows wie Dokumentenbearbeitung, Support, Berichterstattung und Genehmigungen. Um einen zuverlässigen täglichen Betrieb zu gewährleisten, kombinieren wir LLMs, Geschäftsregeln, Systemintegrationen und menschliche Aufsicht.
KI-Agenten-Entwicklung
Wir entwerfen aufgabenorientierte KI-Agenten mit kontrolliertem Werkzeugzugriff, Speicher, Berechtigungen, Validierung und Überwachung. Dies hilft Unternehmen, mehrstufige Workflows zu automatisieren, ohne Modellen unsichere oder uneingeschränkte Befugnisse zu erteilen.
API-Entwicklung
Wir entwickeln sichere APIs, die feinabgestimmte Modelle mit Ihren Produkten, Datenbanken, internen Systemen und Drittanbieterdiensten verbinden und dabei Validierung, Berechtigungen, Ratenbegrenzungen, Protokollierung und Versionskontrolle durchsetzen.
Cloud-Anwendungsentwicklung
Wir entwerfen und erstellen skalierbare Cloud-Anwendungen rund um Ihre KI-Modelle, einschließlich APIs, Authentifizierung, Warteschlangen, Speicher, Überwachung, Autoskalierung, Failover, Kostenkontrolle und sichere Bereitstellungspipelines.
FAQ
1. Wann sollten wir ein LLM feinabstimmen?
Fine-Tuning ist sinnvoll, wenn Sie konsistentes Verhalten, Fachsprache, strukturierte Ausgaben oder bessere Leistung bei einer bestimmten Aufgabe benötigen. Für sich häufig änderndes Wissen kann RAG besser geeignet sein.
2. Wie viele Daten benötige ich, um ein Modell feinabzustimmen?
Weniger als die meisten Leute erwarten. Ein Modell kann oft mit einigen hundert bis einigen tausend aufgabenspezifischen Beispielen feinabgestimmt werden, da es auf dem aufbaut, was das Basismodell bereits kennt. Was weitaus wichtiger ist als die Menge, ist die Qualität, daher konzentrieren wir uns auf saubere, konsistente, gut ausbalancierte Beispiele.
3. Wird Fine-Tuning das Modell bei allgemeinen Aufgaben schlechter machen?
Das kann passieren, wenn es unvorsichtig durchgeführt wird – ein Problem, das als katastrophales Vergessen bekannt ist, bei dem das Modell Ihre spezifische Fähigkeit erwirbt, aber seine breitere Fähigkeit verliert. Wir schützen davor mit der richtigen Methode, sorgfältiger Datenbalance und zurückgehaltenen Auswertungen, die die allgemeine Leistung neben Ihrer Aufgabe überprüfen, bevor etwas ausgeliefert wird.
4. Wie beweisen Sie, dass das feinabgestimmte Modell tatsächlich besser ist?
Wir messen es anhand eines zurückgehaltenen Testdatensatzes und Ihrer tatsächlichen Aufgabe, nicht nur anhand der Trainingsergebnisse. Sie erhalten einen klaren Vorher-Nachher-Bericht, der das feinabgestimmte Modell mit dem Basismodell vergleicht, sowie Regressionstests, die Sie weiterhin verwenden können, um spätere Qualitätsverluste zu erkennen.
5. Wem gehören das feinabgestimmte Modell und die darauf trainierten Daten?
Ihnen. Wir prüfen auch, ob das von Ihnen gewählte Basismodell und die Trainingsdaten Ihre beabsichtigte kommerzielle Nutzung zulassen, damit Sie später keine Lizenzüberraschungen erleben. Spezifische Eigentums- und Übergabebedingungen werden im Vorfeld klar im Vertrag festgelegt.
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Erzählen Sie uns von Ihrem Anwendungsfall und Ihren Daten, und wir entwerfen den besten Weg zur Produktion.
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