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ご相談から納品までの進め方
どのサービスでも共通の流れです。最初の30分で、そもそも着手する価値があるかからお伝えします。
STEP 01
オンラインで30分
現状をうかがい、向いているかどうかをお伝えします。売り込みはしません。
STEP 02
対象を1つ決める
手をつける範囲を絞ります。広げすぎると成果が見えなくなるためです。
STEP 03
工程に分解する
いまの手順を書き出し、どこを変えるかを決めます。
STEP 04
動く形にして納品
使える状態で渡します。次の担当者が引き継げる形で手順も残します。
为什么需要微调
通过微调突破仅靠通用AI模型无法解决的课题。
通用AI无法理解行业术语
通用AI模型无法正确理解和生成企业的专业术语和行业特有表达，在实际业务中无法使用。
API成本不断攀升
向通用模型发出大量API调用导致成本膨胀，难以实现业务规模化。
回答质量参差不齐
通用AI的回答缺乏一致性，相同问题返回不同答案，无法保证业务质量。
不想将机密数据发送到外部
对将客户信息和企业机密发送到外部API存在安全顾虑，无法推进AI应用。
微调的类型
根据目的推荐最优的微调方法。
业务指令优化
让模型学习特定业务任务的指令应答模式，调整模型使其对业务指令返回最优输出。
行业专业知识注入
让模型学习行业特有的专业知识、术语和上下文，大幅提升特定领域的理解力和生成精度。
基于人类反馈的质量提升
使用人类评价反馈持续改善模型输出质量。优化模型使其生成符合用户期望的回答。
服务详情
覆盖从数据准备到部署和运营的微调全流程。
数据准备与清洗
实施训练所需数据的收集、整理和预处理。由于数据质量直接决定模型精度，专业团队进行彻底清洗。
- 数据收集与整合
- 噪声去除与标准化
- 标注方案设计
- 训练数据集构建
模型选择与训练
选择最适合业务需求的基础模型，使用准备好的数据进行微调。从GPU基础设施搭建到超参数优化全面对应。
- 基础模型选择
- 超参数优化
- GPU环境搭建
- 训练过程管理
评估与调优
从多角度评估微调后的模型。从精度、速度、安全性等方面进行验证，必要时重新调整参数。
- 基准评估
- A/B测试实施
- 安全性验证
- 性能优化
部署与运维
将模型部署到生产环境并构建稳定的运维体系。同时支持监控和持续再训练以维持精度。
- API化与系统集成
- 监控方案设计
- 持续再训练
- 弹性扩展对应
支持的模型
广泛兼容主要AI模型。根据业务需求推荐最优模型。
OpenAI GPT-4/3.5
闭源模型通过OpenAI API的官方微调支持
Anthropic Claude
闭源模型Claude API定制化与提示优化
Meta Llama
开源模型在自有环境中训练Llama 2/3开源模型
Google Gemma
开源模型Google轻量级开源模型的业务特化
Mistral
开源模型高效Mistral模型的领域特化训练
Cohere
闭源模型企业级模型定制
导入流程
从需求定义到部署——分阶段推进在最小化风险的同时实现最大成果。
需求定义与数据调研
1-2周访谈业务需求，调查可用数据的量和质。推荐最优的微调方法和模型。
数据准备与预处理
2-4周收集、清洗和标注训练数据。构建高质量数据集，最大化训练成功率。
模型训练与评估
2-4周执行基础模型微调，从多角度评估精度、速度和安全性。必要时重新调整参数。
部署与持续改进
持续部署到生产环境并构建运营体制。通过监控和定期再训练，持续维护和提升模型精度。
价格方案
从PoC到正式导入和持续运营。根据目的选择方案。
PoC（概念验证）
用小规模数据验证效果。确认微调可行性的概念验证方案。
- 需求访谈
- 示例数据训练
- 精度评估报告
- 正式导入决策支持
标准版
正式的微调实施。从数据准备到模型构建、评估的一站式对应。
- 数据准备与清洗
- 模型选择与训练
- 基准评估
- API化与系统集成
- 部署支持
企业版
大规模数据和多模型对应。从自有GPU环境搭建到RLHF，满足高级需求。
- 大规模数据对应
- 多模型对比
- RLHF实施
- GPU环境搭建
- 安全方案设计
- 专属团队配置
月度运维与再训练
部署后的模型运维、监控和定期再训练的持续支持。
- 模型监控
- 精度衰减检测
- 定期再训练
- 数据追加对应
- 报告
用例
在广泛的行业利用微调，实现具体成果。
以合同审查AI实现精度提升
通过微调注入法律术语与合同条款的专业知识，以定制模型助力提升通用AI难以应对的合同审查精度。
以质量检测AI实现不良品检出精度提升
使用自有产品图像数据对模型进行微调。通用模型难以检出的微小缺陷现在可以高精度检出。
以风险审查AI实现处理时间缩短
将金融专业术语和审查标准训练到模型中，实现贷款风险审查自动化。在保持与人工处理同等精度的同时，大幅缩短处理时间。
FAQ
解答关于AI微调的常见问题。如有其他问题，请随时联系我们。
Q微调和RAG有什么区别？
ARAG是从外部数据库检索信息来生成回答的方法，微调是用训练数据重新训练模型本身的方法。RAG在反映最新信息方面有优势，微调在回答质量、速度和成本方面更优。我们会根据用途推荐合适的方法或组合使用。
Q微调和RAG有什么区别？
A指令微调（Instruction Tuning）从数百条数据即可开始。领域适应（Domain Adaptation）则需要数千至数万条数据。数据量不足时，我们会通过数据增强技术和分阶段训练方法来应对。
QRAG是从外部数据库检索信息来生成回答的方法，微调是用训练数据重新训练模型本身的方法。RAG在反映最新信息方面有优势，微调在回答质量、速度和成本方面更优。我们会根据用途推荐合适的方法或组合使用。
ARAG是从外部数据库检索信息来生成回答的方法，微调是用训练数据重新训练模型本身的方法。RAG在反映最新信息方面有优势，微调在回答质量、速度和成本方面更优。我们会根据用途推荐合适的方法或组合使用。
Q可以降低API成本吗？
A是的，可望削减。通过微调，能以更少的token获得高质量回答，从而降低API成本。此外，有时通过微调小型模型即可达到与大型模型同等的精度，进一步削减成本。
Q数据安全性如何？
A客户数据在严格的安全标准下进行管理。支持本地环境训练和私有云运维。训练完成后还提供数据完全删除选项。除签署NDA外，我们按照ISO 27001标准的管理体系进行对应。
Q需要多少数据？
A在业务特化的任务中，微调后的模型相比通用AI可望提升精度。尤其在专业术语理解和行业特有规则的应对上差距明显。
Q指令微调（Instruction Tuning）从数百条数据即可开始。领域适应（Domain Adaptation）则需要数千至数万条数据。数据量不足时，我们会通过数据增强技术和分阶段训练方法来应对。
A指令微调（Instruction Tuning）从数百条数据即可开始。领域适应（Domain Adaptation）则需要数千至数万条数据。数据量不足时，我们会通过数据增强技术和分阶段训练方法来应对。
Q可以对应哪些行业？
A我们支持法律、金融、制造、医疗、IT、零售等广泛行业。越是需要行业专业知识的任务，微调的效果越大。我们会结合各行业的最佳实践为您提供支持。
DIAGNOSIS
どこから手をつけるべきか、3分で分かります
8つの質問に答えるだけで、自社のAI活用成熟度と次の一歩が分かります。無料です。
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