我们提供全面的模型微调服务，帮助企业基于自身业务数据优化AI模型性能
全面评估业务需求和现有数据，确定微调目标和性能指标
专业的数据清洗、标注和增强服务，提高数据质量，为微调奠定基础
基于业务场景和性能目标，优化模型参数和架构，提升预测精度
多轮迭代测试和真实业务场景验证，确保模型在实际应用中表现优异
微调后模型的部署服务，支持云端或本地部署，并与现有系统无缝集成
提供模型性能监控和持续优化服务，确保模型长期有效
针对特定行业和业务场景的微调，可将模型预测准确率提升30-50%
精确理解行业专业术语和业务流程，减少沟通成本，提高决策效率
基于微调后的模型，业务应用开发周期可缩短40-60%，加速落地
根据企业独特需求打造专属模型能力，形成独特的技术壁垒和竞争优势
我们提供专业、透明的模型微调流程，确保最佳效果
深入了解业务场景、挑战和目标，确定微调方向和性能指标
收集、清洗和标注业务数据，确保数据质量和代表性
评估基础模型在目标任务上的表现，建立性能基准
使用专业技术对模型进行微调，优化参数和架构
在测试集和真实业务场景中验证模型性能
将微调后的模型部署到生产环境，与业务系统集成
监控模型性能，根据新数据和反馈持续优化
我们支持多种类型的业务数据进行模型微调
包括企业内部供应链管理文档、业务流程文档、行业报告、技术规范和标准等，通过这些文档微调模型，使其能够精准理解企业特定的业务语言和知识体系。
数据要求：结构化的文档集合，内容涵盖企业核心业务知识，数据量建议不少于500页专业文档。
企业实际运营中产生的历史数据，如订单记录、物流配送数据、库存变动记录、需求预测历史等，通过这些数据微调预测和决策模型，提高预测准确性。
数据要求：至少包含1-2年的历史数据，数据字段完整，覆盖关键业务指标，建议样本量不少于10,000条记录。
客户查询、反馈和客服响应记录，通过这些数据微调客户服务Agent，使其能够更好地理解客户需求，提供精准的服务和答复。
数据要求：真实的客户沟通记录，包含问题描述和标准解答，建议不少于5,000组问答对，覆盖主要业务场景。
运输路线、车辆信息、时间消耗、成本数据等物流运输相关数据，通过这些数据微调路径规划和调度优化模型，提高物流效率和降低成本。
数据要求：详细的运输记录，包含起止点、路线、时间、成本等信息，建议不少于20,000条运输记录，覆盖不同时段和区域。
根据业务需求和数据特点，我们提供多种微调参数选项
| 参数类型 | 选项 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 微调深度 | 浅层微调、全层微调、混合微调 | 根据任务复杂度和数据量选择不同的微调深度，浅层适合简单任务和小数据集，全层适合复杂任务和大数据集 |
| 训练方式 | 监督微调、自监督微调、强化学习微调 | 根据可用标注数据的类型和质量选择训练方式，标注数据充足时选择监督微调，数据无标注时选择自监督 |
| 优化策略 | 精度优先、速度优先、平衡优化 | 根据业务需求选择优化方向，实时场景选择速度优先，复杂决策选择精度优先 |
| 模型规模 | 小型模型、中型模型、大型模型 | 根据部署环境和性能需求选择适合的模型规模，资源受限环境选择小型模型，复杂任务选择大型模型 |
| 特殊能力 | 多模态、跨语言、长文本处理、时序预测 | 根据业务场景需要增强特定能力，如需处理图表选择多模态，国际业务选择跨语言 |
通过Rules.AI的模型微调服务，我们的需求预测准确率从原来的65%提升到了92%，大幅降低了库存成本和缺货率。微调后的模型能够准确理解我们行业的专业术语和季节性特点，这是通用模型无法做到的。
我们之前尝试过自己调整模型，但效果一直不理想。与Rules.AI合作后，他们的专业团队帮我们分析了数据问题，并进行了有针对性的模型微调。现在我们的路线规划效率提高了40%，每年节省燃油成本超过500万。
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