У багатьох спеціалізованих доменах універсальних LLM недостатньо: вони не враховують нюанси, помилково трактують термінологію та погано справляються з крайовими випадками. Якщо вам потрібно навчити LLM для конкретного завдання, ми допомагаємо спроєктувати датасет, зібрати й розмітити приклади, очистити та нормалізувати джерела, а також побудувати пайплайни навчання, що забезпечують стабільну й відтворювану продуктивність.

Коли реальні дані є обмеженими, чутливими або дорогими в отриманні, ми застосовуємо методи на основі навчання з підкріпленням для синтезу високоякісних навчальних даних, моделювання рідкісних сценаріїв і ітеративного вдосконалення розподілів даних. Це дозволяє моделі формувати стійку поведінку навіть за дефіциту даних, водночас зберігаючи вимоги конфіденційності та комплаєнсу.