Data vóór parameters
We beginnen met het doel, een baseline en een controleerbare dataset. Daarna kiezen we fine-tuning, retrieval of een combinatie.
05 / Wat we bouwen
Niet groter. Beter afgestemd.
Pas een open-weight model aan op jouw domein, taal en taken. Meet het verschil met eigen data en maak de uitvoering passend voor je hardware.
Van training naar serving
LoRA, QLoRA, evaluatie en kwantisatie zijn afzonderlijke stappen. We benoemen eerlijk of een model getraind, geëvalueerd of productierijp is.
WAT JE KRIJGT
Gericht trainen
Domeinspecifieke instructies en taken, met gescheiden evaluatiedata.
Efficiënt uitvoeren
Kwantisatie waar die kwaliteit, geheugengebruik en snelheid helpt.
Controleerbaar vergelijken
Metingen op je eigen taken; geen ongefundeerde universele benchmarkclaim.
Verder kijken