LLM-Feinabstimmungsdienste

Mit den LLM-Feinabstimmungsdiensten von SaM Solutions passen Unternehmen Large Language Models gezielt an ihre Aufgaben, Daten und fachliche Sprache an. Wir übernehmen den gesamten Prozess – von der Auswahl des Basismodells und der Vorbereitung der Datensätze über Training und Evaluation bis zur Integration und produktiven Bereitstellung.

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30+

Jahre Expertise

800+

IT-Fachleute

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Langfristige Kunden

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1000+

Realisierte Projekte

Arbeitshungabe

Vorteile der LLM-Feinabstimmung

Präzisere Ergebnisse

Allgemeine Modelle sind vielseitig, kennen aber nicht automatisch Ihre Fachsprache und Prozesse. Fine-Tuning richtet das Modell gezielt auf definierte Aufgaben aus.

Konsistente Antworten

Unternehmen benötigen oft feste Formate, Begriffe und Antwortstile. Fine-Tuning sorgt für konsistente Ergebnisse und reduziert den Bedarf an komplexen Vorgaben.

Weniger Prompting

Aufwendige Prompts können viele Regeln und Beispiele enthalten. Fine-Tuning verlagert einen Teil dieser Anforderungen ins Modell und kann dadurch Prompts verkürzen.

Fachsprache verstehen

Branchen wie Recht, Produktion oder Finanzwesen nutzen eigene Begriffe und Abläufe. Fine-Tuning verbessert die Leistung bei spezialisierten Aufgaben und wiederkehrenden Anwendungsfällen.

Weniger Nacharbeit

Bessere angepasste Antworten reduzieren manuelle Korrekturen. Teams können Ergebnisse schneller prüfen und direkt in ihre Prozesse übernehmen.

Skalierbare KI-Lösungen

Ein fein abgestimmtes Modell lässt sich über APIs in bestehende Anwendungen integrieren. So können Unternehmen wiederkehrende KI-Prozesse zuverlässig skalieren.

Unsere LLM-Fine-Tuning-Services

Beratung

Nicht jeder Use Case braucht Fine-Tuning. Wir prüfen Prompting, RAG und weitere Ansätze und empfehlen die passende Lösung. Dabei berücksichtigen wir Anforderungen an Qualität, Daten, Kosten und Betrieb.

Auswahl des Basismodells

Wir vergleichen geeignete Modelle nach Qualität, Sprache, Kosten und Infrastruktur. So schaffen wir eine passende Grundlage für den geplanten Einsatz. Auch Anforderungen an Datenschutz und Integration fließen in die Auswahl ein.

Datenaufbereitung für Fine-Tuning

Wir prüfen, bereinigen und strukturieren Daten für das Training. Bei Bedarf erstellen wir zusätzliche Trainings- und Evaluationsbeispiele. So entsteht ein Datensatz, der zum konkreten Use Case und Trainingsziel passt.

Supervised Fine-Tuning

Wir trainieren das Modell mit Beispielen für gewünschte Eingaben und Ausgaben. So lässt es sich gezielt auf Aufgaben, Formate und Fachsprache ausrichten. Das verbessert vor allem wiederkehrende und klar definierte Anwendungsfälle.

Parameter-Efficient Fine-Tuning

PEFT reduziert den Trainingsaufwand und den Bedarf an Rechenressourcen. Wir wählen die passende Methode und stimmen sie auf Modell und Infrastruktur ab. Das kann Fine-Tuning auch bei begrenzten Ressourcen wirtschaftlicher machen.

Modell-Evaluation und Optimierung

Wir vergleichen Modellversionen anhand definierter Kriterien. Dabei prüfen wir Genauigkeit, Konsistenz, Antwortqualität, Latenz und Kosten. Die Ergebnisse zeigen, welche Variante sich für den produktiven Einsatz eignet.

LLM-Governance und Compliance

Wir definieren Regeln für Datenzugriff, Modellnutzung und Kontrolle. So lassen sich Risiken, Verantwortlichkeiten und interne Anforderungen klar festlegen. Auch Datenschutz, Dokumentation und Freigabeprozesse können berücksichtigt werden.

Integration und Bereitstellung

Wir integrieren das Modell in Ihre Anwendung oder die AI-Plattform. APIs, Authentifizierung, Monitoring und technische Bereitstellung berücksichtigen wir dabei von Anfang an. So lässt sich das fein abgestimmte Modell in bestehende Systeme und Prozesse einbinden.

Wartung und Support

Wir überwachen die Modellqualität und werten reale Nutzungsergebnisse aus. Neue Daten können anschließend als Grundlage für weitere Feinabstimmungen dienen. So bleibt das Modell auch bei veränderten Anforderungen und Prozessen nutzbar.

Unsere Kompetenzen in der LLM-Feinabstimmung

Datenaufbereitung und Dataset Engineering

Wir strukturieren, bereinigen und validieren Trainings- und Evaluationsdaten. Dabei achten wir darauf, dass die Beispiele zum tatsächlichen Einsatzgebiet des Modells passen. Bei sensiblen Unternehmensdaten definieren wir zusätzlich Regeln für Zugriff, Verarbeitung und Speicherung.

Modell- und Architekturauswahl

Unsere AI Engineers analysieren verfügbare Basismodelle und wählen eine technische Grundlage, die zu Aufgabe und Betriebsumgebung passt. Dabei berücksichtigen wir sowohl proprietäre als auch geeignete Open-Weight-Modelle und prüfen, welche Möglichkeiten sie zur Adaption bieten.

Training und Hyperparameter-Optimierung

Wir konfigurieren Trainingsläufe und optimieren relevante Parameter anhand der Evaluationsergebnisse. Statt möglichst viele Trainingsläufe durchzuführen, arbeiten wir mit klaren Hypothesen und Vergleichswerten. So lässt sich nachvollziehen, ob eine Änderung die Modellleistung tatsächlich verbessert.

Evaluation und Benchmarking

Wir erstellen Tests, die reale Aufgaben des späteren Systems abbilden. Eine allgemeine Benchmark allein zeigt nicht zuverlässig, wie gut ein Modell in einem spezifischen Unternehmensprozess funktioniert. Deshalb vergleichen wir das Basismodell und die angepasste Version anhand projektbezogener Kriterien.

LLM-Integration

Ein Fine-Tuned Model muss mit der vorhandenen IT zusammenarbeiten. Unsere Software Engineers integrieren LLMs in Webanwendungen, Unternehmenssoftware, Datenplattformen, APIs und bestehende Workflows. Wir können außerdem Fine-Tuning mit RAG, klassischer Geschäftslogik und Automatisierung kombinieren.

MLOps und Monitoring

Wir unterstützen den technischen Lebenszyklus von der Modellentwicklung bis zum Betrieb. Dazu gehören Versionierung, Deployment, Monitoring und kontrollierte Aktualisierungen. So können Unternehmen nachvollziehen, welche Modellversion produktiv arbeitet und wie sich ihre Ergebnisse im Laufe der Zeit verändern.

Sie möchten ein LLM gezielt an Ihre Aufgaben und Fachanforderungen anpassen?

Wir prüfen Ihren Use Case und zeigen, welcher Fine-Tuning-Ansatz sinnvoll ist.

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LLM-Feinabstimmungstechniken, die wir einsetzen

Full Fine-Tuning

Beim Full Fine-Tuning passen wir die Modellgewichte umfassend an. Die Methode bietet viel Anpassungsspielraum, erfordert aber hohe Rechen- und Speicherressourcen. Wir setzen sie bei entsprechendem Nutzen gezielt ein.

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)

PEFT verändert nur einen kleinen Teil der Modellparameter. Dadurch sinken Speicherbedarf und Trainingsaufwand. Die Methode eignet sich für gezielte Anpassungen mit begrenzten Ressourcen.

Supervised Fine-Tuning (SFT)

Beim SFT trainieren wir das Modell mit Beispielen aus Eingabe und gewünschter Ausgabe. Der Ansatz eignet sich für klar definierte Aufgaben mit hochwertigen Trainingsdaten.

Low-Rank Adaptation (LoRA)

LoRA ergänzt das Modell um trainierbare Adapter. Die ursprünglichen Gewichte bleiben unverändert. So reduzieren wir den Trainingsaufwand und können verschiedene Adapter für unterschiedliche Aufgaben nutzen.

QLoRA

QLoRA kombiniert LoRA mit Quantisierung. Dadurch sinkt der Speicherbedarf des Basismodells. Die Methode eignet sich besonders für große Modelle und begrenzte Hardware-Ressourcen.

Instruction Fine-Tuning

Beim Instruction Fine-Tuning trainieren wir das Modell mit Anweisungen, Kontext und passenden Antworten. So reagiert es konsistenter auf unterschiedliche Aufgaben in natürlicher Sprache.

Unsere Zusammenarbeitsmodelle

Full Outsourcing

SaM Solutions übernimmt das LLM-Fine-Tuning innerhalb des vereinbarten Projektumfangs – von Datenvorbereitung und Modellauswahl bis zu Evaluation, Integration und Deployment. Dieses Modell eignet sich für Unternehmen, die ein erfahrenes LLM-Feinabstimmungsunternehmen mit der technischen Umsetzung beauftragen möchten

Dediziertes Team

Wir stellen ein dediziertes Team aus AI Engineers, Data Scientists, Data Engineers, Softwareentwicklern und weiteren benötigten Spezialisten zusammen. Das Team eignet sich für längerfristige AI-Produkte, bei denen kontinuierliche Modellanpassung und Weiterentwicklung gefragt sind.

Teamverstärkung

Unsere Spezialisten ergänzen Ihr bestehendes AI-, Data- oder Softwareteam. Sie können gezielt Kompetenzen für Dataset Engineering, Fine-Tuning, Evaluation, MLOps oder Integration hinzufügen, während Ihr internes Team die technische Leitung behält.

Warum SaM Solutions?

Branchenübergreifende Erfahrung

Unsere Teams haben Lösungen für Logistik, Gesundheitswesen und den öffentlichen Sektor entwickelt und bringen bewährte Ansätze aus verschiedenen Branchen in Ihr Projekt ein.

End-to-End-Kompetenzen

SaM Solutions begleitet Ihr Projekt von der ersten Beratung über Entwicklung und Integration bis hin zu Einführung und langfristigem Support.

ISO-konforme Prozesse

Unsere Entwicklungs- und Lieferprozesse entsprechen den Standards ISO 9001 und ISO/IEC 27001 und gewährleisten hohe Qualität sowie sichere Datenverarbeitung.

Technologiepartnerschaften

Als zertifizierter Partner von Microsoft und SAP arbeitet SaM Solutions mit modernen Plattformen und zuverlässigen Enterprise-Technologien.

Fokus auf Qualität und Zuverlässigkeit

Bewährte QA– und DevOps-Methoden helfen uns, stabile Software zu liefern und eine zuverlässige Leistung auch bei wachsendem Datenvolumen sicherzustellen.

Global verteilte Teams

it Entwicklungszentren in den USA und Europa verbinden wir internationale Expertise mit enger Zusammenarbeit und zuverlässigem Support.

Fallstudien

Fertigung

NDA

KI-unterstützter intelligenter Geschäftsassistent

Wir haben einen intelligenten Geschäftsassistenten entwickelt – ein Tool, das verschiedene Daten aus Geschäftsprozessen interpretiert und es den Nutzern ermöglicht, nahtlos in alltäglicher Sprache zu interagieren.

Die Lösung verbessert die Entscheidungsfindung, reduziert die Zeit für die Datenverarbeitung und liefert umsetzbare Erkenntnisse für bessere Geschäftsergebnisse.

Industrielle Drucktechnik

NDA

Computer Vision-Lösung für die Druckindustrie

Unser KI-unterstütztes Computer-Vision-System dient der Qualitätssicherung und der Reduzierung von Ausfallzeiten in der Druckindustrie.

Die Lösung erkennt Produkte, analysiert Produktionsfehler in Echtzeit und liefert umsetzbare Warnungen, um die Produktionseffizienz zu steigern und Abfall zu minimieren.

Öffentliche Dienste

NDA

Betrugsrisikoanalyse in einem Personalmanagementsystem

Unser Team hat eine KI-gestützte Lösung entwickelt, die Personalvermittlungsunternehmen, HR-Abteilungen und Rekrutierungsspezialisten hilft, Mitarbeiterprofile zu analysieren und potenziellen Betrug im Einstellungsprozess zu erkennen.

Die Lösung verwendet fortschrittliche Analysen, um Bewerberprofile auf Unstimmigkeiten und Anomalien zu überprüfen, wodurch Risiken von Fehlverhalten reduziert werden. Dieser Ansatz hilft, betrügerische Aktivitäten zu verhindern, die Einhaltung von Vorschriften zu sichern und die Entscheidungsfindung zu optimieren.

Alle Branchen

Überall

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Das sagen unsere Kunden

Michael Hofer, CEO bei 1stQuad, spricht über die langfristige Partnerschaft mit SaM Solutions

Video ansehen (1:19)

„SaM Solutions stellte sehr gut ausgebildete Mitarbeiter zur Verfügung und behielt deren Leistung im Projekt stets im Blick, indem sie eng mit dem Projektmanagement des EPA zusammenarbeiteten. SaM Solutions hat bewiesen, dass das Unternehmen in der Lage ist, sich den Herausforderungen des Projekts anzupassen und auch in extremen Situationen – in denen Leistungen und Anforderungen nicht klar definiert waren oder gänzlich fehlten – zeitgerechte Ergebnisse zu liefern. Zudem haben sie gezeigt, dass sie über umfangreiche Erfahrung mit einer Vielzahl von Produkten und Umgebungen verfügen, die für die erfolgreiche Umsetzung ihrer Aufgaben erforderlich sind.“

Angel Figueroa

, Programm-Manager für sichere Produkte beim Europäischen Patentamt

„Die Erfahrung war vergleichbar mit der Arbeit mit einem Onshore-Team – jedoch zu einem Bruchteil der Kosten. Ein stabiles Team, Entwicklungskompetenz und ein solides Verständnis der amerikanischen Hypothekenbranche tragen zu einem erfolgreichen Produkt bei, das monatlich von Tausenden Geschäftskunden genutzt wird.“

Michael Ousley

, Präsident bei Direct Valuation Solutions

, Inc.

„Wir benötigten nicht nur C++-Programmierung, sondern auch fundierte Architektur- und Designkenntnisse. Dadurch wurde das Gesamtbild deutlich klarer, und die Entwickler konnten eigene Lösungen vorschlagen und eigene Konzepte einbringen. Um diesen wichtigen Meilenstein zu erreichen, unterstützte SaM Solutions das Team von Lexware mit einem sehr guten Projektmanagement, kontinuierlichen Reviews, regelmäßiger direkter Kommunikation, schneller Klärung offener Fragen und lieferte dabei stets hochwertige Ergebnisse.“

Maik Kledowetz

, Leiter der Entwicklung bei der Haufe-Lexware GmbH

„Erfolg beginnt bei den Menschen. Wenn man mit der Umsetzung einer mehrjährigen Roadmap zur technologischen Modernisierung beauftragt wird, braucht man großartige Partner und erstklassige Talente. Courtware hat das Glück, täglich mit den hervorragenden technischen Ressourcen von Arke und SaM Solutions zusammenzuarbeiten.

Im vergangenen Jahr konnten wir gemeinsam eines der stärksten und leistungsfähigsten Entwicklungsteams aufbauen, mit denen ich in meiner gesamten Karriere gearbeitet habe. Ich bin stolz darauf, jeden Tag Seite an Seite mit diesen Teammitgliedern und Partnerorganisationen zu arbeiten – und ich freue mich darauf, im Jahr 2021 gemeinsam neue JusticeONE®-Produkte auf den Markt zu bringen!“

Jason Norton

, CIO bei Courtware Solutions

FAQ

Was ist LLM-Feinabstimmung?

LLM-Feinabstimmung ist die gezielte Anpassung eines bereits vortrainierten Large Language Models an bestimmte Aufgaben oder gewünschte Verhaltensweisen. Dazu trainiert man das Modell mit zusätzlichen, für den jeweiligen Use Case relevanten Beispielen.

Im Unterschied zum Training eines LLM von Grund auf beginnt Fine-Tuning mit einem Modell, das bereits umfangreiche Sprachkenntnisse besitzt. Das zusätzliche Training konzentriert sich auf die gewünschte Spezialisierung. Je nach Methode werden alle oder nur ausgewählte beziehungsweise zusätzliche Parameter angepasst.

Welche Anwendungsbereiche gibt es für die Feinabstimmung von Modellen?

Welche Daten werden für die Feinabstimmung eines LLM benötigt?

Wie gewährleisten Sie die Datensicherheit bei der LLM-Feinabstimmung?

Kontaktieren Sie uns

Bevorzugen Sie persönlichen Kontakt? Schreiben Sie uns eine E-Mail – wir melden uns in Kürze bei Ihnen. Teilen Sie uns Ihre Ideen oder Anforderungen mit, und wir helfen Ihnen, diese weiter auszuarbeiten.

Wie geht es weiter?

Kurz nach Ihrer Anfrage meldet sich einer unserer Experten bei Ihnen, um Ihre Anforderungen zu besprechen.

Bei Bedarf schließen wir eine NDA ab, um die Vertraulichkeit sicherzustellen.

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Nach Ihrer Freigabe starten wir innerhalb von zehn Werktagen mit der Umsetzung.