Ik bouw machine learning modellen en llms voor jouw bedrijf

Voor LLM fine-tuning heb je een dataset nodig met input-output paren die relevant zijn voor jouw taak — bijvoorbeeld vraag-antwoord paren, instructie-reactie paren, of tekstclassificatie voorbeelden. Minimaal aanbevolen: 500–1.000 voorbeelden voor basis fine-tuning, 5.000+ voor sterke prestaties. Ik help je graag met structureren.

LoRA (Low-Rank Adaptation) en QLoRA (Quantized LoRA) zijn efficiënte fine-tuning technieken die een groot pre-trained model aanpassen aan jouw data met een fractie van de rekenkracht en kosten van volledige fine-tuning. QLoRA maakt het mogelijk om 7B–70B parameter modellen te fine-tunen op consumentengpu's of cloud-GPU's tegen lage kosten.

Llama 3 (8B of 70B) is de beste open-source keuze voor de meeste taken — sterke prestaties, volledig open gewichten, geen licentiekosten. Mistral 7B is uitstekend voor lagere rekenbudgetten. GPT fine-tuning via OpenAI API is beschikbaar voor eenvoudigere classificatietaken. Ik adviseer het juiste model na beoordeling.

Ja — 100%. Ik lever de modelgewichten, trainingsscripts en evaluatieresultaten. Het model is volledig jouw eigendom om te deployen, aanpassen of distribueren zoals jij wilt.

Voor levering voer ik strenge evaluaties uit met standaard metrics: nauwkeurigheid en F1 voor classificatie, BLEU/ROUGE voor generatietaken, en aangepaste benchmarks gebaseerd op voorbeelden uit jouw data. Je ontvangt een volledig evaluatierapport bij de levering.

Ja — ik bouw de training pipeline zodat je het model kunt hertrainen of verder fine-tunen naarmate je data groeit. Premium bevat automatische retraining setup met monitoring voor model drift.