Разработка
на основе LLM

Предлагаем полный цикл внедрения LLM: от стратегического консалтинга до разработки и интеграции кастомизированных моделей — как с нуля, так и через тонкую настройку предобученных решений.

Для корпоративных клиентов адаптируем опенсорс модели (Сайга, Вихрь, RUAdapt) под конкретные задачи, обеспечивая развертывание в облаке или локально. Комплексная поддержка, мониторинг и обучение сотрудников позволяют повысить операционную эффективность и создать устойчивые конкурентные преимущества.

Наши услуги в области LLM

Консалтинг
и стратегия

Изучаем ваши бизнес-потребности, отраслевые особенности и сценарии использования, разрабатывая стратегию создания или адаптации LLM.

Разработка LLM
с нуля

Создаем модели с нуля, начиная с анализа данных и подготовки, затем обучаем их на ваших данных

Тонкая настройка LLM

Адаптируем существующие модели, такие как YandexGPT, ChatGPT, Llama, DeepSeek, Qwen, PaLM и другие под ваши отраслевые задачи

Разработка решений на базе LLM

Разрабатываем чат-боты, виртуальные ассистенты, инструменты анализа тональности, системы распознавания речи и другие LLM-решения

Интеграция LLM
в ваши системы

Интегрируем языковые модели в корпоративные системы, обеспечивая бесшовное подключение и отсутствие простоев

Оценка эффективности модели

Комплексная оценка больших языковых моделей. Предоставим практические сведения о плюсах и минусах вашей модели для улучшения её производительности

Поддержка
и обслуживание

Обеспечиваем долгосрочную поддержку, включая мониторинг работы моделей, адаптацию под изменяющиеся задачи, обновления и исправление ошибок

Анализ данных и подготовка датасетов

Подготовка, очистка и аугментация данных для обучения и тестирования моделей, чтобы обеспечить их оптимальное качество и точность

Инфраструктура и развертывание

Организация масштабируемой и безопасной IT-инфраструктуры для развертывания LLM-решений в облаке и on-premise. Настройка серверов, DevOps-поддержка и интеграция с вашими системами.

Обучение персонала

Проведение обучающих программ для сотрудников, способствующих успешному внедрению,LLM-решений, а также формированию культуры использования AI в компании.

Безопасность и комплаенс

Внедрение мер информационной безопасности для защиты данных и моделей, а также обеспечение соответствия требованиям законодательства и корпоративным стандартам

Опенсорс LLM-решения

Внедрение, адаптация и дообучение открытых моделей, таких как Сайга, Вихрь, RuAdapt, для создания кастомизированных AI-решений, отвечающих корпоративным требованиям

Разрабатываем индивидуальные большие языковые модели (LLM) для бизнеса, используя передовые методы трансферного обучения. Процесс начинается с доработки предобученных моделей, таких как GPT, Llama, YandexGPT, GigaChat, чтобы адаптировать их под задачи, связанные с вашей отраслью.

Трансферное обучение

03

Используя инструменты, такие как PyText, FastText и Flair, мы обучаем и регулярно обновляем языковые модели, чтобы они адаптировались к новым контекстам, областям и пользователям. Эта постоянная настройка повышает производительность моделей со временем.

Обучение в контексте
(In-context Learning)

05

Применяем современные подходы к выравниванию моделей (alignment), чтобы снизить риски некорректного, токсичного или предвзятого контента. Применяем методы RLHF (обучение с подкреплением от человеческой обратной связи) и фильтрацию нежелательного контента

Выравнивание моделей

07

Обработка естественного языка (NLP)

Используя инструменты и фреймворки NLP, такие как NLTK, spaCy, мы разрабатываем индивидуальные модели NLP с продвинутыми возможностями понимания (NLU) и генерации (NLG) естественного языка. Эти модели эффективно анализируют, интерпретируют и создают текст, удовлетворяя разнообразные потребности приложений.

01

Наша экспертиза в ИИ

С применением таких технологий, как Meta-Transfer Learning, Meta-Learning Toolkit и Reptile, мы быстро адаптируем LLM к новым задачам при минимальном количестве данных. Такой подход позволяет моделям эффективно обобщать данные, что особенно важно для реальных приложений с ограниченными или дорогостоящими метками данных.

Обучение с минимальным количеством данных (Few-shot Learning)

06

Используем инструменты, такие как VADER и NLTK, для предварительной обработки и анализа текстовых данных перед обучением на LLM. Затем, применяя методы машинного обучения, такие как наивный байесовский классификатор, мы создаем надежные системы ИИ для анализа тональности, основанные на обученных LLM.

Анализ тональности

04

С помощью инструментов, таких как, например, PyTorch, мы создаем мощные решения на основе машинного обучения. Эти решения включают модели, обученные с использованием методов обучения с учителем, без учителя и обучения с подкреплением, обеспечивая эффективность и высокую точность.

Машинное обучение (ML)

02

YandexGPT

GigaChat Lite

Qwen

GPT-4

DeepSeek

Llama-3

Google Gemini

Phi-2

Stable Diffusion

DALLE 2

Claude

PaLM-2

ИИ-модели, которые мы используем

Python, Go, JavaScript, Java

ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

AI-ФРЕЙМВОРКИ

PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, OpenAI API

Наш стек разработки LLM

PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis

БАЗЫ ДАННЫХ

Docker, Kubernetes, Ansible, Jenkins

ИНТЕГРАЦИЯ И РАЗВЕРТЫВАНИЕ

LlamaIndex, Faiss, Elasticsearch

ПОИСК И ИНДЕКСИРОВАНИЕ

Saiga, Вихрь, RuAdapt, GPT-Neo, BLOOM, DeepSeek

OPEN SOURCE LLM

ЯндексGPT, СберGPT

LLM С ЗАКРЫТЫМ ИСХОДНЫМ
КОДОМ

ChatGPT (GPT-4, GPT-3.5), Google PaLM, Anthropic Claude, Cohere Command

ПРОПРИЕТАРНЫЕ LLM

Yandex.Cloud, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure

ОБЛАЧНЫЕ ПЛАТФОРМЫ

Анализ отзывов премиум-бренда

#LLM_Retail
Автоматизировали анализ тысяч отзывов клиентов с помощью интеллектуальной платформы «Napoleon IT Отзывы» для бренда одежды и аксессуаров, 12 STOREEZ. LLM-модель обрабатывает до 1000 отзывов в секунду, определяет тональность, категоризирует обратную связь и выявляет ключевые тренды. Решение сократило ручные операции, улучшило качество продукции и клиентский сервис.

Кейс внедрения LLM-сервиса для 12 STOREEZ

ИИ-анализ опроса сотрудников "Дикси"

#LLM_HR
Дикси, одна из крупнейших продуктовых розничных сетей, использует ИИ-аналитику Napoleon IT для глубокого анализа обратной связи от сотрудников. Решение автоматически обрабатывает отзывы, определяет их тональность, выявляет ключевые темы и предоставляет детализированные отчёты в удобном дашборде.

Кейс внедрения LLM-сервиса для Дикси

Автоматизация 1ой линии поддержки для Lapochka

#LLM_Support
Для крупного производителя натуральных лимонадов разработали AI-агента, который обрабатывает запросы в компанию с различных источников, отвечает на типовые и маршрутизирует по отделам. Решение позволяет снизить нагрузку на персонал и в разы сократить время ответа.

Проведем пилотный проект по внедрению LLM всего за одну неделю

Начнем?

Свяжитесь с нами, чтобы детально обсудить ваш LLM-проект

Нажимая на кнопку «Отправить», вы даете согласие на обработку персональных данных.
Подробнее об обработке данных в Политике..

Свяжитесь с нами для детального обсуждения вашего проекта

[ КОНТАКТЫ]

Napoleon IT

info@napoleonit.ru