Ik stem je llm fijn af met lora op je eigen dataset

Je basis model weet niet wat jouw data is. Ik zorg dat dat verandert.

Ik pas open en gesloten LLMs (Llama, Mistral, Qwen, GPT, Gemini) aan op jouw eigen dataset met LoRA/QLoRA, zodat het model antwoord geeft in jouw domein, jouw formaat en jouw toon, zonder vanaf nul te trainen.

WAT JE KRIJGT

Een fijn afgesteld model, geleverd als gewichten of een werkende endpoint

Jouw dataset schoongemaakt en geformatteerd voor training

Een voor/na benchmark op een testset die niet gebruikt is tijdens training, zodat je de verbetering ziet

Inference script en README die jouw team kan gebruiken

Een samenvatting van wat er veranderd is en wat ik als volgende zou afstellen

TYPISCHE PROJECTEN

Support bots getraind op interne ticketgeschiedenis

Domeinmodellen voor juridische, medische of financiële teksten

Gestructureerde outputmodellen die betrouwbare JSON teruggeven

Kleine modellen die een dure API-call kunnen vervangen

WAAROM IK

PhD in Computer Science, gepubliceerd in Scientific Reports, meer dan 100 citaties, Beste Paper Award voor federated learning safety. Ik benchmark elk model dat ik lever, zodat je cijfers krijgt, geen loze claims.

HOE WE BEGINNEN

Stuur me je dataset en het resultaat dat je nodig hebt. Ik vertel je binnen enkele uren of fine-tuning de juiste aanpak is, of dat RAG je goedkoper kan brengen. Gratis 15-minuten gesprek.