Usługi rozwoju LLM

Każdy może podłączyć model do interfejsu czatu. Niewiele zespołów dokłada dodatkowych starań w zakresie wyszukiwania, cytowania, kontroli dostępu i kontroli jakości. Innowise to robi, więc LLM wytrzymuje każdy etap poza fazą pilotażową.

40+

Projekty LLM

60+

Programiści LLM

75%

specjalistów na poziomie senior i mid

Każdy może podłączyć model do interfejsu czatu. Niewiele zespołów dokłada dodatkowych starań w zakresie wyszukiwania, cytowania, kontroli dostępu i kontroli jakości. Innowise to robi, więc LLM wytrzymuje każdy etap poza fazą pilotażową.

40+

Projekty LLM

60+

Programiści LLM

75%

specjalistów na poziomie senior i mid

Nasze usługi rozwoju LLM

  • Niestandardowy rozwój LLM
  • Personalizacja LLM
  • Dostrajanie LLM
  • Integracja LLM
  • Rozwój produktu LLM
  • Tworzenie rozwiązań w zakresie uczenia maszynowego
  • Doradztwo i wdrażanie w zakresie bezpieczeństwa LLM/RAG
  • Wybór i projektowanie modelu

Niestandardowy rozwój LLM

Innowise tworzy LLM domeny, dodaje oceny i MLOps oraz dokumentuje własność, zarządzanie i podręczniki wdrażania. Utrzymujesz stałą jakość odpowiedzi w miarę skalowania wykorzystania w zespołach.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction

Personalizacja LLM

Popraw spójność odpowiedzi na wszystkich kanałach i przyspiesz cykle zatwierdzania. Dostosowujemy podpowiedzi, narzędzia i poręcze, które są unikalne dla Twoich zasad i wizerunku marki.

Mapping out system nodes and dependencies for seamless process automation

Dostrajanie LLM

Dokładność jest jednym z najważniejszych czynników ograniczających konieczność konserwacji i wprowadzania poprawek. Innowise dostraja modele na zweryfikowanych przykładach i podpowiedziach w stylu produkcyjnym, a następnie przeprowadza testy regresji na skrajnych przypadkach, aby jeszcze bardziej wzmocnić modele.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.

Integracja LLM

Zmiany są dobre, ale trudne do przyjęcia. Pomagamy zespołom zachować znajomość ich codziennych narzędzi, łącząc sieci LLMN z CRM, biurami obsługi i magazynami dokumentów, a następnie dołączając SSO, role i monitorowanie. Wszystko jest identyfikowalne. Bez alienacji.

Automated workflow connects users to documents and analytics, speeding up approval and reporting

Rozwój produktu LLM

Potrzebujesz funkcji LLM, a nie tylko punktu końcowego? Nasi programiści LLM dostarczają UX, API, analizy i pętle informacji zwrotnych. Szybko uruchamiasz i ulepszasz dzięki danym o użytkowaniu, testom A/B i cotygodniowym prezentacjom.

Executive team discussing software integration plans and analyzing progress data

Sparuj LLM z ML w celu tworzenia rankingów, wykrywania intencji, wyznaczania tras i przewidywania. Nasi inżynierowie ML tworzą potoki i kontrole dryfu, które utrzymują wyniki na odpowiednim poziomie w miarę zmian danych.

Analyst reviewing real-time global data and network activity in a high-tech operations center

Doradztwo i wdrażanie w zakresie bezpieczeństwa LLM/RAG

Specjaliści ds. bezpieczeństwa wzmacniają RAG za pomocą uprawnień, zabezpieczeń przed wstrzyknięciem monitu, filtrów PII i ścieżek audytu. Testy czerwonego zespołu weryfikują kontrole, zanim użytkownicy uzyskają dostęp.

Automated digital shield protects company infrastructure from evolving threats in a high-speed data environment

Wybór i projektowanie modelu

Wybór modelu rozpoczyna się od testów porównawczych zadań, limitów opóźnień i budżetu. Architekci projektują routing, strategię kontekstową, buforowanie i rozwiązania awaryjne, aby utrzymać przewidywalne koszty.

Exploring key performance trends with dynamic data visualizations for informed decisions
Niestandardowy rozwój LLM

Innowise tworzy LLM domeny, dodaje oceny i MLOps oraz dokumentuje własność, zarządzanie i podręczniki wdrażania. Utrzymujesz stałą jakość odpowiedzi w miarę skalowania wykorzystania w zespołach.

Software engineer integrating ML-driven virtual avatars into enterprise systems for advanced user interaction
Personalizacja LLM

Popraw spójność odpowiedzi na wszystkich kanałach i przyspiesz cykle zatwierdzania. Dostosowujemy podpowiedzi, narzędzia i poręcze, które są unikalne dla Twoich zasad i wizerunku marki.

Mapping out system nodes and dependencies for seamless process automation
Dostrajanie LLM

Dokładność jest jednym z najważniejszych czynników ograniczających konieczność konserwacji i wprowadzania poprawek. Innowise dostraja modele na zweryfikowanych przykładach i podpowiedziach w stylu produkcyjnym, a następnie przeprowadza testy regresji na skrajnych przypadkach, aby jeszcze bardziej wzmocnić modele.

Managing tasks and visualizing completion rates for ongoing business operations.
Integracja LLM

Zmiany są dobre, ale trudne do przyjęcia. Pomagamy zespołom zachować znajomość ich codziennych narzędzi, łącząc sieci LLMN z CRM, biurami obsługi i magazynami dokumentów, a następnie dołączając SSO, role i monitorowanie. Wszystko jest identyfikowalne. Bez alienacji.

Automated workflow connects users to documents and analytics, speeding up approval and reporting
Rozwój produktu LLM

Potrzebujesz funkcji LLM, a nie tylko punktu końcowego? Nasi programiści LLM dostarczają UX, API, analizy i pętle informacji zwrotnych. Szybko uruchamiasz i ulepszasz dzięki danym o użytkowaniu, testom A/B i cotygodniowym prezentacjom.

Executive team discussing software integration plans and analyzing progress data
Tworzenie rozwiązań w zakresie uczenia maszynowego

Sparuj LLM z ML w celu tworzenia rankingów, wykrywania intencji, wyznaczania tras i przewidywania. Nasi inżynierowie ML tworzą potoki i kontrole dryfu, które utrzymują wyniki na odpowiednim poziomie w miarę zmian danych.

Analyst reviewing real-time global data and network activity in a high-tech operations center
Doradztwo i wdrażanie w zakresie bezpieczeństwa LLM/RAG

Specjaliści ds. bezpieczeństwa wzmacniają RAG za pomocą uprawnień, zabezpieczeń przed wstrzyknięciem monitu, filtrów PII i ścieżek audytu. Testy czerwonego zespołu weryfikują kontrole, zanim użytkownicy uzyskają dostęp.

Automated digital shield protects company infrastructure from evolving threats in a high-speed data environment
Wybór i projektowanie modelu

Wybór modelu rozpoczyna się od testów porównawczych zadań, limitów opóźnień i budżetu. Architekci projektują routing, strategię kontekstową, buforowanie i rozwiązania awaryjne, aby utrzymać przewidywalne koszty.

Exploring key performance trends with dynamic data visualizations for informed decisions
Nasi partnerzy i nagrody
ISO-9001
ISO-27001
ISO-13485
TUV
microsoft solution partners
microsoft solution partners
Google Cloud Partner
Aws partner tier
SAP Partner
IBM silver partner
UIpath partner
Odoo
Shopify
Stripe Partner
Salesforce Partner
InterSystems Implementation Partner
Databricks
ISTQB
Best Tech Evolution
IAOP The_Global Outsoursing 100
Clutch Outsourcing 2023
Forbes Technology Council
IAOP Strategic Partnerships 2022
Clutch 100 Fastest Growth 2023
HubSpot Partnership Provider
Google Cloud Partner
Aws partner tier
Salesforce Partner
microsoft solution partners
microsoft solution partners
IAOP The_Global Outsoursing 100
ISO-9001
ISO-27001
ISO-13485
SAP Partner
Shopify
InterSystems Implementation Partner
Odoo
IBM silver partner
UIpath partner
Stripe Partner
Databricks
ISTQB
Clutch Outsourcing 2023
Clutch 100 Fastest Growth 2023
Forbes Technology Council
IAOP Strategic Partnerships 2022
HubSpot Partnership Provider
Zobacz wszystko Zobacz mniej

Korzyści biznesowe wynikające z naszych usług LLM

  • Zoptymalizowane procesy

Przekształć powtarzalną pracę w zautomatyzowane przepływy: selekcja zgłoszeń, pytania i odpowiedzi dotyczące dokumentów, wersje robocze raportów i routing. Zespoły spędzają mniej czasu na zadaniach kopiuj-wklej, a więcej na podejmowaniu decyzji i dostarczaniu.

  • Niższe wydatki

Korzystaj z odpowiedniego modelu dla każdego zadania i kontroluj wydatki na tokeny dzięki buforowaniu, grupowaniu i limitom użycia. Mniejsza liczba godzin pracy ręcznej na żądanie obniża koszty operacyjne w obszarze wsparcia i zaplecza.

  • Szybsze przepływy pracy

Przyspiesz wewnętrzne cykle, takie jak zatwierdzenia, przeglądy i wyszukiwanie wiedzy. Pracownicy otrzymują odpowiedzi z cytatami z zatwierdzonych źródeł, co zmniejsza liczbę zwrotów i utrzymuje ciągłość pracy między funkcjami.

  • Wzrost przychodów

Zwiększ konwersję i sprzedaż dzięki lepszym odpowiedziom na pytania dotyczące produktów, szybszym ofertom i spersonalizowanym kontaktom opartym na danych. Zespoły sprzedaży reagują szybciej i otrzymują wiadomości o wyższej jakości.

  • Szybsze skalowanie

Wdrażaj te same możliwości LLM w zespołach, regionach i kanałach przy użyciu współdzielonych szyn ochronnych, ról dostępu i monitorowania. Nowe przypadki użycia są dostarczane szybciej po wdrożeniu podstawowej platformy.

  • Lepsze doświadczenia klientów

Udzielaj klientom szybszych i dokładniejszych odpowiedzi za pośrednictwem asystentów, którzy odwołują się do Twojej bazy wiedzy i stosują Twój ton. Eskalacje trafiają do właściwego agenta z kontekstem, zwiększając satysfakcję i powtarzalność transakcji.

Podziel się z nami swoim pomysłem na LLM lub wąskim gardłem - określimy jego zakres, opracujemy go i uruchomimy.

Rozwój LLM dla wszystkich przypadków użycia

Obsługa klienta i wsparcie Icon
Treść i marketing Icon
Wewnętrzne procesy i automatyzacja Icon
Rozwój oprogramowania i IT Icon
Dane i analityka Icon
HR i rekrutacja Icon
Aplikacje specyficzne dla branży Icon
Artsiom Kozak

LLM jest przydatny tylko wtedy, gdy jest w stanie pobrać odpowiedni kontekst i zachować spójność w rzeczywistym ruchu. Nasz zespół buduje wokół niego cały system: RAG, integracje, kontrole jakości i kontrole kosztów. W ten sposób zespoły uzyskują wiarygodne odpowiedzi w swoich codziennych narzędziach, a liderzy otrzymują wdrożenie, które mogą mierzyć i skalować.

Kierownik Działu Big Data

Dlaczego warto wybrać Innowise jako firmę programistyczną LLM?

Polegaj na jednym zespole, który obejmuje cały obszar: LLM + NLP, backend, DevOps i bezpieczeństwo. Dostarczamy cytaty, dzienniki audytu, zestawy ewaluacyjne i monitorowanie od pierwszego dnia, a następnie utrzymujemy stałą jakość w miarę ewolucji treści i użytkowania.

Nasz proces rozwoju LLM

Sformułowanie problemu
  • Warsztaty definiują pracę.
  • Wybierz wskaźniki sukcesu.
  • Ustal granice ryzyka.
  • Uzgodnienie kryteriów zwolnienia.
Przygotowanie danych
  • Źródła audytu i dostęp.
  • Czyste przykłady i etykiety.
  • Obsługa danych osobowych i ich przechowywanie.
  • Twórz zestawy gotowe do treningu.
Architektura modelu
  • Wybierz rodzinę modeli.
  • Projektowanie RAG i routing.
  • Zaplanuj wywołanie narzędzia.
  • Zdefiniuj ślad podczerwieni.
Dostrajanie hiperparametrów
  • Przeprowadzanie kontrolowanych eksperymentów.
  • Śledzenie jakości i kosztów.
  • Wybierz najlepsze ustawienia.
  • Blokowanie konfiguracji w wersjonowaniu.
Trenowanie modelu
  • Trenuj lub dostrajaj biegi.
  • Używaj powtarzalnych potoków.
  • Monitoruj straty i dryft.
  • Przechowywanie artefaktów do przeglądu.
Ocena
  • Przetestuj z rzeczywistymi przypadkami.
  • Uruchamianie zestawów regresji.
  • Ryzykowne podpowiedzi czerwonego zespołu.
  • Publikowanie kart wyników.
Interfejsy wejścia/wyjścia
  • Tworzenie interfejsów API i haków interfejsu użytkownika.
  • Dodaj limity autoryzacji i stawek.
  • Rejestrowanie żądań i danych wyjściowych.
  • Obsługa cytatów w UX.
Wdrożenie modeli
  • Pakowanie i wdrażanie.
  • Konfiguracja bramek CI/CD.
  • Dodaj monitorowanie i alerty.
  • Wdrażanie według grup użytkowników.
Informacje zwrotne i iteracja
  • Zbieranie opinii użytkowników.
  • Przegląd próbek awarii.
  • Zaktualizuj podpowiedzi lub RAG.
  • Ulepszenia wydawane co tydzień.
Wsparcie i serwis
  • Uważaj na jakość i wydatki.
  • Źródła i narzędzia łatek.
  • Szybka obsługa incydentów.
  • Aktualizacje planu działania.

Przetestuj swój pomysł na LLM

Oszacujemy wartość, ryzyko, harmonogram i wysiłek związany z budową w krótkim sprincie odkrywczym

Podstawowe technologie programistyczne LLM, z którymi pracujemy

OpenAI
OpenAI
Llama
Llama
Incite-RedPajama
Incite-RedPajama
StableLM
StableLM
EleutherAI
EleutherAI
Hugging face
Hugging face
Palm2
Palm2
Pythia
Pythia
Flan-t5
Flan-t5
Flan-ul2
Flan-ul2
Nvidia
Nvidia
Pangu
Pangu
Mixtral
Mixtral
Qwen
Qwen

Opinie naszych klientów

Wszystkie referencje (54)
Ramy Hardan Dyrektor Generalny bitzeche GmbH
company's logo

Byłem pod wrażeniem jakości kodu od samego początku. Częstotliwość i styl komunikacji były rzeczowe i nigdy nie było ich więcej niż potrzeba, ale też nie mniej.

  • Branża Oprogramowanie
  • Wielkość zespołu 1 specjalista
  • Czas trwania projektu 5 miesięcy
  • Usługi Tworzenie dedykowanego oprogramowania
Ilya Radniany Dyrektor Generalny Duck.design
company's logo

Przekroczyli nasze oczekiwania i reagują na nasze prośby o zmiany lub dodatkowe informacje. Ich komunikacja jest łatwa i skuteczna. Doskonale rozumieją powierzone im zadania, co pozwala im zaoferować najbardziej odpowiednie podejście do rozwoju.

  • Branża Reklama i marketing
  • Wielkość zespołu 3 specjalistów
  • Czas trwania projektu 3 miesiące
  • Usługi Tworzenie stron internetowych
Nonzaliseko Phamane Kierownik ds. technologii Metropolitan
company's logo

"Zanim rozpoczęliśmy współpracę z Innowise, sprawdziliśmy oferty kilku innych firm oferujących usługi IT. Żadna z nich, jednak, nie była w stanie zaoferować niższych cen i rozleglejszej wiedzy programistów, niż ta którą posiadają eksperci obecnie pracujący z nami nad naszym projektem".

  • Branża Usługi finansowe
  • Wielkość zespołu 5 specjalistów
  • Czas trwania projektu 18+ miesięcy
  • Usługi Ocena struktury systemu, stworzenie chatbota i systemu przetwarzania płatności

Wszystkie referencje

Sprawdź doświadczenia naszych klientów i wyniki, które wspólnie osiągnęliśmy.

All testimonials link

Rozwój LLM FAQ

Trening LLM obejmuje przygotowanie zbioru danych, wybór modelu i dostrojenie go do określonych zadań. Proces ten obejmuje czyszczenie danych, wybór cech, dostrajanie hiperparametrów i ocenę pod kątem rzeczywistych przypadków w celu zapewnienia dokładności.

Tak, LLM można dostroić przy użyciu danych specyficznych dla domeny, co poprawia wydajność w ukierunkowanych zadaniach, takich jak czat wsparcia, podsumowanie dokumentów lub rekomendacje sprzedaży. Dopracowanie wymaga dostosowania parametrów w oparciu o rzeczywiste dane, aby zapewnić trafność.

LLM są wykorzystywane w obsłudze klienta (chatboty), tworzeniu treści (generowanie tekstu), wyszukiwarkach (rozumienie zapytań) i analizie danych (podsumowanie). Mogą również pomóc w automatyzacji zadań, takich jak generowanie raportów, wykrywanie oszustw i systemy rekomendacji.

Chociaż LLM doskonale radzą sobie ze zrozumieniem języka, mogą generować halucynacje lub nieprawidłowe informacje. Wymagają również znacznych zasobów obliczeniowych do szkolenia i są wrażliwe na jakość danych. Dlatego wdrażamy RAG i dostrajanie, aby zarządzać tym ryzykiem.

LLM to zaawansowane modele AI szkolone na dużych zbiorach danych tekstowych. Rozumieją i generują tekst podobny do ludzkiego. Branże takie jak opieka zdrowotna, finanse, handel detaliczny i edukacja wykorzystują LLM do obsługi klienta, analizy danych, generowania treści i nie tylko.

Programiści Innowise LLM pracują z szeroką gamą modeli AI, w tym OpenAI GPT, BERT, T5 i zastrzeżonymi modelami dostosowanymi do konkretnych przypadków użycia. Oceniamy i wybieramy najlepsze modele w oparciu o wymagania dotyczące dokładności, kosztów i skalowalności.

ChatGPT to potężny LLM do konwersacji, ale jest to jeden z wielu modeli o unikalnych możliwościach. Chociaż doskonale nadaje się do zadań konwersacyjnych, w przypadku specjalistycznych zastosowań (takich jak opieka zdrowotna lub finanse), do uzyskania optymalnych wyników może być wymagany bardziej niestandardowy lub precyzyjnie dostrojony model.

Pokaż więcej Pokaż mniej

Zachęcamy do rozmowy, by uzyskać potrzebne informacje.

    Skontaktuj się z nami

    Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Wyślij nam wiadomość głosową
    Załącz dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Politykę Prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

    Możesz także wysłać swoje zapytanie
    na contact@innowise.com
    Co dalej?
    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać projekt i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.

    2

    Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami, nasz zespół opracuje projekt wraz z zakresem prac, wielkością zespołu, wymaganym czasem i szacunkowymi kosztami.

    3

    Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

    4

    Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.

    Interesują Cię inne usługi?

    arrow