Wir entwickeln branchenspezifisch trainierte oder feinjustierte Sprachmodelle; fachliche Terminologietreue und regulierungskonforme Inhalte sind gesichert.
Die kritischen Themen, die diese Leistung adressiert, und das Ergebnis, das wir in jedem Bereich liefern.
Wir machen Qualitäts- und Genauigkeitsindikatoren über Branchen-Benchmarks, eine Messbasis und Abnahmekriterien steuerbar.
Wir präsentieren die Leistung als Nachweisbericht über ein Branchen-Testset und einen Vergleich mit einem allgemeinen Modell.
Im vertraglich vereinbarten Umfang liefern wir das trainierte Branchenmodell, die Serving-Infrastruktur und eine Neutrainings-Pipeline.
Ob Cloud-GPU-Miete oder On-Premise-Installation sowie Lizenzbeschränkungen des Basismodells hängen von der Entscheidung des Eigentümers ab.
Wie wir die Leistung über Delivery, Governance und verbundene Service-Pillars phasieren.
Wir klären die Wahl zwischen Fine-Tuning und Prompt-/Workflow-Optimierung und setzen Fine-Tuning ein, wenn Änderungen an Verhalten, Ton und Terminologie erforderlich sind.
Wir führen Datenkuratierung mit Domain-Expert-Review, Deduplizierung und Filterung durch und labeln mit Experten-Annotatoren über Argilla und Label Studio.
Wir richten das Training mit LoRA-, QLoRA-, DPO- und RLHF-Methoden auf einem GPU-Cluster ein und führen die Evaluierung mit Branchen-Benchmarks, Human Evaluation und A/B-Tests durch.
Typische operative Flächen, auf denen diese Leistung aktiviert wird.
Wir unterstützen die Genauigkeit der Branchenterminologie und die regulierungskonforme Content-Erstellung mit einem fine-getunten Modell.
Mit einem OpenAI-kompatiblen API-Format ermöglichen wir bestehenden Anwendungen, mit minimaler Änderung zum Branchenmodell zu wechseln.
Wenn sich Branchenwissen ändert, halten wir das Modell mit einer Datenaktualisierungs-, Fine-Tuning- und Evaluierungs-Pipeline aktuell.
Die Tiefe dieser Leistung bei branchenspezifischen technischen und Compliance-Themen.
Wir priorisieren, dass Fine-Tuning eine begrenzte, aber hochwertige Beispielmenge und Pre-Training Millionen Token Branchentext benötigt und dass Qualität wichtiger ist als Quantität.
Wir komprimieren Modelle mit GPTQ-, AWQ- und GGUF-Quantisierung, um Serving-Kosten und Ressourcennutzung zu steuern.
Modellgewichte und Trainingsdaten verbleiben bei der Organisation; wir bewerten Lizenzbeschränkungen von Open-Source-Basismodellen zu Projektbeginn.
Allgemeine große Sprachmodelle zeigen gute Leistung bei allgemeinen Aufgaben, schneiden jedoch häufig schlechter ab bei domänenspezifischer Terminologie, regulatorischer Sprache und proprietären Wissensstrukturen, die in Branchen wie Banking, Gesundheitswesen, Recht und Fertigung zu finden sind. Domänenspezifische Sprachmodelle (DSLMs) werden auf kuratierten Branchen-Corpora feinabgestimmt oder vortrainiert, um für spezialisierte Unternehmens-Anwendungsfälle deutlich höhere Genauigkeit, Compliance-Ausrichtung und kontextuelles Verständnis zu erzielen. Unsere DSLM-Praxis entwirft, trainiert, evaluiert und deployt branchenspezifische Sprachmodelle, die allgemeine Modelle auf Domänen-Benchmarks übertreffen und dabei die Data-Governance-Anforderungen des Unternehmens erfüllen.
Qualitätsindikatoren durch Baselines, Abnahmekriterien und geprüfte Nachweise verbessern
Audit- und Compliance-Bereitschaft mit Nachweisdokumenten unterstützen statt mit unbelegten öffentlichen Ergebnisversprechen
Qualitätsindikatoren durch Baselines, Abnahmekriterien und geprüfte Nachweise verbessern
Unsere DSLM-Engagements umfassen Corpus-Zusammenstellung, Modellauswahl, Fine-Tuning, rigorose Domänenevaluierung und Produktions-Deployment – einschließlich Modell-Serving-Infrastruktur, Zugriffskontrollen und laufendem Leistungsmonitoring. Wir etablieren ein Domänenexperten-Evaluierungsgremium aus Ihrer Organisation, das menschliche Präferenz-Labels bereitstellt und Modellausgaben während des gesamten Trainingsprozesses gegen Branchenwissensstandards validiert.
Ein proprietäres Modell-Asset aufbauen, das jahrelange Domänenkenntnisse repräsentiert – vollständig im Eigentum Ihrer Organisation
Kosten- und Ressourcenoptimierung gegenüber der vereinbarten Baseline und Review-Kadenz messbar machen
Einen kontinuierlichen Verbesserungskreislauf mit quartalsweisen Retraining-Zyklen etablieren, wenn sich Domänenwissen weiterentwickelt
Zu den Liefergegenständen gehören ein trainiertes, evaluiertes und produktiv bereitgestelltes Domänensprachmodell mit Serving-Infrastruktur, Modelldokumentation und einem kontinuierlichen Verbesserungs-Framework. Das Modell ist ein vollständig eigenes geistiges Eigentum, das mit Trainingscode, Datensatzdokumentation und Modellgewichten in Standardformaten (GGUF, Safetensors) übergeben wird. Eine Domänen-Model-Card dokumentiert Trainingsdaten, Evaluierungsergebnisse, beabsichtigte Verwendung und bekannte Einschränkungen.
Ein vollständig eigenes Modell-Asset mit Trainings-Reproduzierbarkeit erhalten – keine Black-Box-API-Abhängigkeit
Mit OpenAI-kompatiblen API-Endpunkten deployen, die eine Code-freie Migration von bestehenden GPT-Integrationen ermöglichen
Trainingsdaten-Herkunft für die Einhaltung der Datentransparenzanforderungen des EU-KI-Gesetzes dokumentieren
Effektives Supervised Fine-Tuning erfordert typischerweise 10.000–100.000 domänenspezifische Instruktions-Antwort-Paare. Für Organisationen mit kleineren beschrifteten Datensätzen verwenden wir Datenaugmentierungstechniken und synthetische Datensatzgenerierung, um Mindestmengen zu erreichen. Wir führen in der ersten Projektphase eine Datenbereitschaftsbeurteilung durch und geben eine realistische Qualitätsschätzung ab, bevor Leistungsziele vereinbart werden.
Branchen mit komplexer proprietärer Terminologie, regulatorischer Sprache und erheblichen finanziellen oder rechtlichen Konsequenzen bei Genauigkeitsfehlern erzielen den größten Nutzen: Bankwesen und Kapitalmärkte (regulatorische Meldungen, Risikonarrative), Gesundheitswesen (klinische Dokumentation, ICD-Kodierung), Recht (Vertragsanalyse, Fallrechtsrecherche) und industrielle Fertigung (technische Dokumentation, Wartungsverfahren).
Wir erstellen einen Domänen-Benchmark aus zurückgehaltenen Evaluierungsbeispielen, die von Ihren Fachexperten bereitgestellt werden und die spezifischen Aufgaben abdecken, die das Modell ausführen muss. Wir messen Genauigkeit, sachliche Korrektheit, regulatorische Präzision und Formatkonformität sowohl für das feinabgestimmte DSLM als auch für das allgemeine Baseline-Modell und berichten Ergebnisse mit statistischen Signifikanztests vor jeder Produktions-Deployment-Entscheidung.
Ja. Wir konzipieren eine kontinuierliche Lern-Pipeline, die quartalsweise oder bedarfsgerecht neue regulatorische Aktualisierungen, Richtliniendokumente und korrigierte Beispiele aufnimmt. Die Retraining-Pipeline ist automatisiert: Neue Daten werden vorverarbeitet, das Modell wird vom aktuellsten Checkpoint feinabgestimmt, Evaluierungs-Benchmarks werden erneut ausgeführt, und die neue Version wird nur dann in die Produktion überführt, wenn die Leistungsmetriken die der Vorgängerversion erreichen oder übertreffen.
Ihre Trainingsdaten bleiben vollständig unter Ihrer Kontrolle. Wir arbeiten in Ihrem eigenen Cloud-Account oder Ihrer On-Premises-Infrastruktur und stellen sicher, dass Trainingsdaten Ihre Umgebung niemals verlassen. Nach Projektabschluss werden alle in Ihrem Account bereitgestellten cloudbasierten Trainingsressourcen gemäß Ihrer Anweisung außer Betrieb genommen, und wir behalten keine Kopien Ihrer Daten oder Modellgewichte.
Ja, und dies ist ein gängiges Architekturmuster. Das DSLM dient als Generierungs-Backbone Ihres Wissensassistenten-Stacks und liefert domänengenaue Synthese abgerufener Passagen. In Kombination mit domänenspezifischen Embedding-Modellen für das Retrieval erzielt die DSLM-plus-Wissensverankerungs-Architektur auf wissensintensiven Aufgaben eine deutlich höhere Genauigkeit als jeder der Ansätze allein.
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