Ik stem llm of tts modellen fijn af, evalueer ze en optimaliseer ze voor jouw aangepaste AI-geval

Prompting bereikt een plafond. Als je consistente formaten, je merkstem, een smal domein, lagere latency of een 10x goedkoper model nodig hebt, is fine-tuning de oplossing, en dat doe ik sinds 2021.

Ik verzorg de volledige pipeline: dataset ontwerp, training, evaluatie en deployment, met eerlijke cijfers over of fine-tuning daadwerkelijk beter is dan een betere prompt voor jouw situatie. Soms is dat niet het geval, en dat vertel ik je eerst.

WAT IK DOE

- Dataset maken, schoonmaken, labelen, synthetische data genereren

- Volledige fine-tune, LoRA en QLoRA op open modellen

- OpenAI en Gemini managed fine-tuning

- Model distillatie om inference kosten en latency te verlagen

- Classificatie, extractie, samenvatting en domein NLP modellen

- Evaluatiesets met echte benchmarks, geen vibes

- Quantization en inference optimalisatie voor goedkope service

- Deployment naar jouw cloud, Hugging Face, Replicate of vLLM

- Regression testing zodat de kwaliteit niet verslechtert na updates

MODELLEN: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, BERT, Whisper, GPT en Claude fine-tuning

Deel je taak, voorbeeldgegevens en huidige failure cases. Ik vertel je eerlijk of fine-tuning de moeite waard is.