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
Поддержка
и обслуживание
Обеспечиваем долгосрочную поддержку, включая мониторинг работы моделей, адаптацию под изменяющиеся задачи, обновления и исправление ошибок
Организация масштабируемой и безопасной IT-инфраструктуры для развертывания LLM-решений в облаке и on-premise. Настройка серверов, DevOps-поддержка и интеграция с вашими системами.
Инфраструктура и развертывание
Подготовка, очистка и аугментация данных для обучения и тестирования моделей, чтобы обеспечить их оптимальное качество и точность.
Анализ данных и подготовка датасетов
Запуск пилотных проектов для демонстрации бизнес-эффекта LLM-решений, оценка ключевых показателей и разработка рекомендаций по дальнейшему масштабированию.
Пилотные проекты и оценка ROI
Проведение обучающих программ для сотрудников, способствующих успешному внедрению,LLM-решений, а также формированию культуры использования AI в компании.
Обучение персонала

Ключевые компетенции

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
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.
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.
Проведем пилотный проект по внедрению LLM всего за одну неделю
Начнем?
Свяжитесь с нами, чтобы детально обсудить ваш LLM-проект
Свяжитесь с нами для детального обсуждения вашего проекта
[ КОНТАКТЫ]
Napoleon IT
info@napoleonit.ru
+7 (800) 302-09-42