Разработка
LLM и AI систем

Разработка
на основе LLM

Наши ML-эксперты обладают глубоким опытом как в создании LLM с нуля, так и в тонкой настройке предобученных моделей, добиваясь идеального соответствия конкретным бизнес-задачам.

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

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