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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。
合同审查AI精度从95%提升至99%
通过微调注入法律术语和合同条款的专业知识。通用AI精度为95%的合同审查，定制模型达到了99%的精度。
质量检测AI实现98%的不良品检出率
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。
风险审查AI处理时间削减80%
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可以大幅降低。微调后可以用更少的token获得高质量回答，API成本平均削减约50%。此外，微调小型模型在很多情况下可以达到与大型模型同等的精度，实现进一步的成本削减。
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，微调后的模型与通用AI相比平均可提升20-40%的精度。特别是在专业术语理解和行业特定规则的适应方面差距显著。
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对应法律、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。我们从200多家AI支持实绩中积累了各行业的最佳实践。
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