Aangepaste fine-tuned modellen die GPT-4 overtreffen op uw specifieke taken — tegen 1/10 van de inferentiekosten. Wij regelen datavoorbereiding, techniekselectie, training, evaluatie en productie-implementatie.
Generieke LLM's hallucineren bij domeinspecifieke inhoud — juridische, medische, financiële en automotive terminologie
Prompt engineering-oplossingen voegen latentie, kosten en kwetsbaarheid toe die op schaal cumuleren
Cloud API-kosten groeien 5–10× sneller dan gebruik bij de overgang van pilot naar productie
Leveranciersafhankelijkheid: één prijswijziging of API-afschaffing breekt uw gehele AI-pipeline
Compliance-teams keuren modellen niet goed die bedrijfseigen data naar externe API's sturen
We volgen een rigoureuze 6-fasen methodologie van taakdefinitie tot productie-implementatie.
Definieer de doeltaak precies, audit uw bestaande data, identificeer hiaten en ontwerp een datastrategie.
Benchmark het meest geschikte basismodel op uw werkelijke gebruiksscenario om een prestatievloer te bepalen vóór enige training.
Kies tussen LoRA, QLoRA, volledige fine-tuning, DPO of GRPO op basis van uw datavolume, hardware en kwaliteitsvereisten.
Voer training uit met Unsloth + Axolotl of torchtune op uw infrastructuur of in de cloud — met volledige experiment tracking.
Benchmark op MMLU, MT-Bench en aangepaste domein-evaluaties. Red-team op faalwijzen vóór implementatie.
Exporteer naar GGUF/ONNX, implementeer via Ollama of vLLM, stel monitoring en A/B-testen op ten opzichte van de basislijn.
Elk fine-tuning engagement volgt ons DEPLOY framework: Definieer de taak precies, Evalueer de basislijn, selecteer de optimale techniek, Prepareer data, Loop door trainingscycli, Operationaliseer in productie, Yield meetbare verbeteringen.
U beschikt over bedrijfseigen documentcorpora die generieke modellen slecht verwerken, u opereert in een gereguleerde sector die datasouvereiniteit vereist, uw AI-inferentierekening meer dan €5K/maand bedraagt en groeit, of u beschikt over 50K+ domeinspecifieke voorbeelden die wachten om te worden omgezet in een concurrentievoordeel.
Voor LoRA fine-tuning kunt u een betekenisvolle verbetering zien met slechts 1.000 hoogwaardige voorbeelden. Productiekwaliteit fine-tuning gebruikt doorgaans 10K–100K voorbeelden. Wij auditen uw bestaande data en adviseren over verzameling als er hiaten zijn.
QLoRA kan een 7B model fine-tunen op een enkele 24GB GPU (RTX 3090/4090). Voor 70B modellen gebruiken we multi-GPU setups of cloud compute (A100/H100). We kunnen werken met uw bestaande hardware of cloud compute aanschaffen voor de trainingsrun.
LoRA is onze standaard — het traint alleen adapterlagen, is snel en bewaart basismodelkennis. QLoRA voegt 4-bit kwantisatie toe, waardoor VRAM-vereisten met 75% worden verminderd bij minimale nauwkeurigheidskosten. Volledige fine-tuning is gereserveerd voor gevallen waarbij u het modelgedrag significant wijzigt, niet alleen domein-aanpast.
Fine-tuning en RAG zijn aanvullend, niet concurrerend. RAG is ideaal voor het ophalen van actuele feiten uit grote documentopslanden. Fine-tuning blinkt uit in het aanleren van stijl, opmaak, domeinvocabulaire en redeneerpatronen. De meeste productiesystemen gebruiken beide.
Standaard trainen we op uw infrastructuur of een cloudomgeving die u beheert — uw data verlaat uw perimeter nooit. Voor klanten zonder GPU-infrastructuur kunnen we cloud compute provisioneren (AWS, GCP, Azure) in uw account.
Het hangt af van uw vereisten. Llama 3.3 70B voor maximale kwaliteit, Mistral Nemo 12B voor EU-soevereine implementaties, Phi-4-mini 3.8B voor edge-implementatie. We benchmarken 3–4 kandidaten vóór we committeren aan training.
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen aanpakt en echte resultaten oplevert.