较小的私有模型，只有在您自己的测试中胜过标准模型，才会上线。
大型公开模型是通用型的，在大量处理时速度慢、成本高。我们先测试标准模型，再用您的范例微调一个较小的模型，而且只有在它于从未见过的测试集上胜出时才上线。不确定的案例仍交由人处理。
拥有专为大量运营作业打造、聚焦明确的私有 AI 资产。
对于分类、提取、草拟或合规筛检等可重复的大量工作，较小的私有模型可以在准确度上与大型公开模型相当，同时成本更低、回应更快。我们会在训练任何模型之前先验证这一点。
先如实评测标准模型
我们从不为了名声推荐定制训练。第一周会以标准模型建立严谨的准确度、延迟与成本基准，让定制的专门训练必须证明明确的运营优势。
在您的云环境中将范例去标识化并结构化
所有数据准备都在您的环境中进行。我们移除个人识别信息，与您的领域专家统一标注规则，并封存一份未经使用的测试集，以便公平评分。
训练精简、可安心商用的私有权重
我们以经过验证的开放授权基础模型为起点，针对您的术语、格式规则与多语细微差异进行专门训练，直到它明显胜过基准为止。
结合快速自动化与智能转交人工
我们部署经校准的信心度门槛，让明确的例行案例以最低成本实时处理，而模棱两可或攸关重大的项目则顺畅转交给合格人员。
一个属于您、在您自己的云环境中运行的模型。
四到六周，全程在您的云账户内进行。
- 已去标识化、由专家整理的训练数据集与锁定的基准数据集，存放在您的云黄金数据集
- 微调后的模型权重，归您所有客户智能财产
- 正面比较准确度、延迟与运营成本的评估报告基准测试
- 经校准的信心度路由器，将不确定的案例顺畅转交给您的专家安全分流
- 可重复运行的重新训练流程，让您的团队在规则改变时更新模型延续性
我们自行微调小型模型。
亲手训练的实务经验
我们自行整理数据集，并微调小型隐私模型。模型交付前，只会在一份密封的测试集上评测一次；该测试集在训练开始前即已冻结。
完整的数据主权
敏感的企业、临床或公共部门记录，完全留在您的私有基础设施内。
专业与多语混杂文本
专为产业术语、多语混杂的客户对话，以及严格的输出格式打造。
第一周就给出可行与否的答案
如果结构化提示词与防护机制就能解决您的工作流程需求，不必定制训练，我们会在第一周告诉您，为您省下预算。
五项服务，依问题组合运用。
您的组织准备好引入 AI 了吗？
24 道题目，涵盖六大支柱。您会得到每个支柱的分数、最强与最弱的环节，以及能补足差距的服务。
- 01策略与使用情境
- 02企业架构与系统集成
- 03ADLC 与工程实务
- 04数据与模型训练／微调
- 05AI Harness 与可观测性
- 06治理、隐私与人工审批
训练一个有效的私有模型，需要数百万笔历史记录吗？
不需要。我们从经过验证的开放授权模型出发，因此通常只要几百到几千笔经您的专家检查过的干净范例就够了。第一周建立的基准，会告诉您到底值不值得训练。
外部厂商或竞争对手有可能访问我们训练好的模型吗？
不会。数据集与模型权重都保存在您的云账户中，我们的合约也将它们让与给您。
业务规则随时间改变时，模型如何保持最新？
我们会交付重新训练的流程，让您的团队在每次更新时，加入经查核的员工修正。我们也可以依支持合约，代您运行更新。
评估精简且归您所有的模型，是否适合您的工作负载。
预约高阶架构简报
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