RLHF &
FINE-TUNING
Reinforcement Learning from Human Feedback. Transformamos modelos de linguagem brutos em agentes especializados, calibrados para segurança e aderência a instruções complexas.
Processo de Alinhamento
1. Coleta de Preferências
Nossa equipe de anotadores (PhD level) gera datasets de comparação (A > B) para treinar o Reward Model, focando em nuances específicas do seu domínio de negócio.
2. Reward Modeling
Treinamos um modelo discriminador capaz de prever a qualidade da resposta. Isso cria uma função de perda diferenciável para o treinamento via RL.
3. Policy Optimization (PPO/DPO)
Ajuste fino do LLM para maximizar a recompensa esperada enquanto mantém a estabilidade linguística (restrição KL), garantindo que o modelo não faça "gaming" do sistema.
STACK TECNOLÓGICA
Transformer Reinforcement Learning
Data Labeling Platform
Zero Redundancy Optimizer