Präzise, relevante Antworten
Training auf Ihren fachspezifischen Daten verbessert Kontextgenauigkeit, Personalisierung und Relevanz für Ihren Anwendungsfall.
LLM-Fine-Tuning · Anpassung an Ihr Fachgebiet
Fine-Tuning von Large Language Models (LLM): ein bewährtes Modell für Ihr Fachgebiet
Sie brauchen nicht immer ein neues Modell. Fine-Tuning passt ein vortrainiertes LLM mit Ihren eigenen Daten an Ihr Fachgebiet an, sodass es präzise, kontextbezogene Antworten mit weniger Bias liefert. Wir bereiten den Datensatz auf, führen Fine-Tuning und Alignment durch, optimieren die Hyperparameter und prüfen das Ergebnis mit Benchmarks, bevor es live geht.
- Fachspezifische Genauigkeit aus Ihren eigenen Daten
- Bias-Minderung und abgestimmte Modellausgaben
- Mit Benchmarks geprüft, bevor es in den Betrieb geht
- 57 % unseres Teams sind promoviert
- Deutsches Unternehmen, Datenschutz nach DSGVO
Projekt besprechen
5,0 18 Bewertungen auf Clutch Gewinner der Go Global Awards
Konzerne, Scale-ups und Non-Profits vertrauen uns
Ihr Mehrwert
Was Fine-Tuning verändert
Ein vortrainiertes Modell beherrscht Sprache. Fine-Tuning bringt ihm Ihr Fachgebiet bei.
Fairere, abgestimmte Ausgaben
Wir analysieren und verfeinern die Ausgaben, um Bias zu reduzieren und Antworten in allen Nutzerinteraktionen an Standards ethischer KI auszurichten.
Effizienter Einsatz von Rechenleistung
Hyperparameter-Optimierung verbessert die Generalisierung, minimiert Overfitting und hält die Rechenkosten niedrig.
Was wir liefern
Unsere Leistungen im LLM-Fine-Tuning
Fine-Tuning aus einer Hand, vom Datensatz bis zum Modell, das in Ihren Anwendungen läuft.
- 01
Aufbereitung individueller Datensätze
Wir kuratieren, verarbeiten und erweitern fachspezifische Datensätze, damit das Modell aus relevanten, hochwertigen Daten lernt.
- 02
Fine-Tuning vortrainierter Modelle
Wir passen vortrainierte LLMs per Fine-Tuning mit Ihren eigenen Daten an, für bessere fachspezifische Sprachverarbeitung, Stimmungsanalyse und Genauigkeit.
- 03
Hyperparameter-Optimierung
Wir passen Hyperparameter systematisch an, um die Leistung zu steigern, Overfitting zu minimieren und Rechenkosten zu senken.
- 04
Bias-Minderung und Alignment
Wir prüfen und verfeinern die Modellausgaben, um Bias zu mindern und Antworten fair und im Einklang mit Standards ethischer KI zu halten.
- 05
Evaluierung und Benchmarking
Wir testen feinabgestimmte Modelle in realen Szenarien und anhand von Branchen-Benchmarks auf Genauigkeit, Robustheit und Zuverlässigkeit.
- 06
Deployment und Integration
Wir integrieren das feinabgestimmte Modell in Ihre Anwendungen und begleiten den Übergang in den Produktivbetrieb.
- 07
Monitoring und Updates
Wir überwachen die Leistung und aktualisieren das Modell mit neuen Daten, damit es präzise und relevant bleibt.
Technologien, mit denen wir arbeiten
- Python
- TensorFlow
- Scikit-learn
- Pandas
- Jupyter
- Databricks
- Kubernetes
- AWS
- Azure
- Oracle
- Grafana
Nicht sicher, was davon Sie brauchen? Beschreiben Sie das Problem, und wir empfehlen Ihnen den passenden Ansatz.
Projekt besprechenFallstudien
Alle FallstudienErgebnisse, die wir für unsere Kunden erzielt haben
Professionelle Dienstleistungen · Generative KI, NLP
Eigener LLM-Chatbot mit Dokumentquellen für eine Beratungsfirma
Eigenes LLMkeine Abhängigkeit von LLM-Diensten Dritter
Ein privater, gehosteter Chatbot auf Basis eines maßgeschneiderten Large Language Models. Er liefert einem Beratungsunternehmen Antworten mit Quellenangaben – bei voller Kontrolle über die eigenen Daten.
Fallstudie lesen
NLP-Skill-Gap-Analyse für ein Wissenschafts- und Technologieunternehmen
~10.000 eingesparte Arbeitsstunden
Ein interaktives NLP-Tool, das die Kompetenzen von Mitarbeitenden bewertet, Skill-Profile vergleicht und Kompetenzlücken zwischen geschäftskritischen Mitarbeitenden und ihren potenziellen Nachfolgern aufzeigt.
Automatisierte Datenextraktion aus Rechnungen
25x schnellere Rechnungsverarbeitung
Ein Webservice, der Daten aus verschiedenen Rechnungstypen extrahiert, die Dateneingabe für einen multinationalen Anlagenhändler automatisiert und 850 Arbeitsstunden pro Monat spart.
Kandidatenbewertung und Matching für eine Online-Recruiting-Plattform
800 Arbeitsstunden für Expertenbewertungen pro Monat eingespart
Automatisierte Kandidatenbewertung und Zuordnung von Kandidaten zu Unternehmen für eine Online-Recruiting-Plattform – anstelle der manuellen Bewertung technischer Fähigkeiten.
Warum AI Superior
KI auf Forschungsniveau, umgesetzt mit Produktdisziplin
Eine Demo bauen können viele Anbieter. Damit KI mit echten Daten in echten Geschäftsprozessen zuverlässig funktioniert, braucht es ein anderes Team. Genau das bekommen Sie bei uns.
01
Wissenschaftler statt Generalisten
AI Superior wurde 2019 von KI-Forschern mit Publikationen und Patenten gegründet. Diese Tiefe prägt das gesamte Team.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Gebaut für den Produktivbetrieb
Wir reduzieren das Risiko jedes Projekts schrittweise, mit einer Go/No-Go-Entscheidung an jedem Meilenstein. So fließt Budget nur in Lösungen, die sich auf Ihren Daten bewährt haben.
4× unsere Erfolgsquote bei Proofs of Concept im Vergleich zum Marktdurchschnitt
03
Ein vollständiges Team ab Tag eins
Strategie, Modelle und Software entstehen gemeinsam, statt zwischen verschiedenen Dienstleistern weitergereicht zu werden.
- Produkt KI-Product-Owner, Business Analyst, Projektmanager
- Daten Data Scientists, ML Engineers, BI-Analyst
- Entwicklung Softwareentwickler, QA, DevOps
04
Ihre Daten bleiben unter Kontrolle
Wenn Daten Ihr Unternehmen nicht verlassen dürfen, setzen wir auf private, selbst gehostete Modelle statt auf KI-Dienste von Drittanbietern.
- DSGVO, deutsches Unternehmen
- Selbst gehostete LLMs
- Transparente Methoden
Unser Team
Die Experten hinter Ihrem Projekt
Ihr Projekt wird von erfahrenen Data Scientists und Engineers mit Forschungshintergrund geleitet, unterstützt von unseren Produkt- und Entwicklungsteams.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Promotion in Machine Learning, Data Scientist seit 2013. Publikationen, Patente und über 30 umgesetzte KI-Use-Cases; mehrere IEEE-Auszeichnungen.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Promotion in Informatik. Ausgezeichnet von der IEEE GRSS Society, Gewinner des Global AI Hackathon 2017, TOP500 Data Scientist auf Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master in KI, Mustererkennung und digitaler Bildverarbeitung; über 7 Jahre Erfahrung in Bildverarbeitung und Computer Vision, mit Publikationen.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Master in Robotik und Mechatronik; entwickelt und implementiert komplexe KI-Lösungen, insbesondere in Computer Vision und NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. KI-Berater Master in Wirtschaftsingenieurwesen und Informatik; Produkt- und Projektmanager für Machine-Learning-Produkte.
Kundenstimmen
5,0 Mit 5,0 bewertet von den Kunden, für die wir entwickeln
18 verifizierte Bewertungen auf Clutch
“Insgesamt waren unsere Erfahrungen mit AI Superior äußerst positiv, und wir waren sehr zufrieden.”
Entwicklung eines hochspezialisierten KI-Chatbots mit individueller KI-Logik für eine Stiftung, die Kinder und junge Erwachsene unterstützt.
“AI Superior ist sehr sorgfältig auf alle unsere Anforderungen eingegangen und hat sie im Projekt berücksichtigt.”
Entwicklung von KI-Modellen und einem Dashboard für ein Pilotprogramm, das Abfall in Drohnenaufnahmen erkennt.
“Sie sind nicht nur hervorragende Experten in der Theorie, sondern überzeugen auch mit großartigen praktischen Fähigkeiten.”
So arbeiten wir
Ein bewährter KI-Projektlebenszyklus
Jede Phase endet mit einem Ergebnis, das Sie prüfen können. Sie entscheiden sich erst für die nächste Phase, wenn die vorherige funktioniert. So behalten Sie Umfang, Budget und Risiko unter Kontrolle.
- Erst schätzen, dann entscheidenSie kennen Umfang und erwartete Ergebnisse, bevor die Entwicklung beginnt.
- Go/No-Go nach jeder PhaseJede Phase endet mit einem prüfbaren Ergebnis und einer Entscheidung über den nächsten Schritt.
- Risiken offen kommuniziertWir teilen Risiken und Chancen, sobald die Analyse sie zeigt.
- Go/No-Go-Entscheidung
Discovery
Gemeinsam mit Ihrem Team analysieren wir die geschäftliche Fragestellung und legen die Richtung der Lösung fest.
Sie erhalten: Umfang, Vorgehen und eine erste Schätzung von Aufwand und erwarteten Ergebnissen
- Go/No-Go-Entscheidung
Daten und Machbarkeit
Wir lernen Ihr Team und Ihre Daten kennen und prüfen, ob KI das richtige Werkzeug für dieses Problem ist.
Sie erhalten: Eine Datenbewertung und eine klare Aussage zur Machbarkeit, bevor die Entwicklung beginnt
- Go/No-Go-Entscheidung
Proof of Concept / MVP
Wir starten klein, mit den bereits vorhandenen Daten, und testen die Lösung in der Praxis.
Sie erhalten: Messbare Ergebnisse auf Ihren eigenen Daten und eine Grundlage für die Investitionsentscheidung
- Go/No-Go-Entscheidung
Integration und Skalierung
Wir integrieren die Lösung in Ihre bestehenden Systeme, optimieren die Modelle und passen sie bei Bedarf an.
Sie erhalten: Eine Lösung, die in Ihren Prozessen läuft und mit Ihren Daten und Systemen kompatibel ist
-
Evaluierung
Gemeinsam bewerten wir die Ergebnisse der Implementierung und stellen sicher, dass sie richtig interpretiert werden.
Sie erhalten: Ein klares Bild des geschaffenen Mehrwerts und der nächsten Verbesserungspotenziale
Anwendungsfälle nach Branche
Feinabgestimmte LLMs nach Branche
Fine-Tuning mit Branchendaten macht ein allgemeines Modell für spezialisierte Aufgaben nutzbar.
Finanzwesen
Feinabgestimmte Modelle für Finanzanalysen und Finanzdokumente.
- Betrugserkennung
- Marktanalyse
- Automatisierter Handel
- Verarbeitung von Finanzdokumenten
Gesundheitswesen
Verfeinerte Modelle, die medizinisches Personal und Patienten unterstützen.
- Klinische Entscheidungsunterstützung
- Medizinische Transkription
- Automatisierte Patienteninteraktion
E-Commerce
Modelle, abgestimmt auf Ihr Sortiment und Ihre Kunden.
- Produktempfehlungen
- Persönliche Einkaufsassistenten
- Automatisierter Kundensupport
Recht
Modelle, feinabgestimmt auf regulatorische und juristische Dokumente.
- Vertragsanalyse
- Automatisierung juristischer Recherche
- Compliance-Monitoring
Marketing und Content-Erstellung
Modelle, die in der Tonalität und dem Format schreiben, die Sie brauchen.
- Generierung von Inhalten
- Anpassung von Anzeigentexten
- Social-Media-Optimierung
Auszeichnungen
Ausgezeichnet als eines der führenden KI-Unternehmen
Anerkannt von internationalen Wirtschaftspreisen und unabhängigen B2B-Plattformen, die Unternehmen auf Basis verifizierter Kundenbewertungen einstufen.
-
Gewinner der Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Bester Data-Science- und KI-Dienstleister, Europa 2021 · German Business Awards -
Top-Unternehmen für künstliche Intelligenz 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Herbst 2023 · Clutch -
Clutch Global Herbst 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für BI & Big Data Deutschland 2023 · Clutch -
Top-Unternehmen für IT-Services Deutschland 2023 · Clutch -
Top-KI-Unternehmen 2023 · TrueFirms -
Top-Unternehmen für Machine Learning 2021 · Techreviewer -
Meistbewertete IT-Dienstleister Deutschland · The Manifest
Sollten wir ein bestehendes Modell feinabstimmen oder ein neues entwickeln?
Wenn ein vortrainiertes Modell Sprache gut beherrscht, aber Ihr Fachwissen fehlt, ist Fine-Tuning mit Ihren Daten meist der effizientere Weg. Wenn Sie volle Kontrolle über das Modell selbst brauchen, bieten wir auch die Erstellung individueller LLMs an.
Welche Vorteile bietet Fine-Tuning?
Höhere fachspezifische Genauigkeit, relevantere und personalisierte Antworten, weniger Bias in generierten Inhalten und ein effizienteres Modell für Ihren Anwendungsfall.
Welche Daten brauchen wir?
Fachspezifische Daten, die Ihren Anwendungsfall abbilden, etwa regulatorische Dokumente, technische Dokumentation oder Kundeninteraktionen, und vielfältige Sprachdaten, wenn Sie mehrsprachige Ausgaben brauchen. Wir kuratieren, bereinigen und erweitern sie gemeinsam mit Ihnen.
Lässt sich Fine-Tuning auf unsere Branche zuschneiden?
Ja. Wir richten den Fine-Tuning-Prozess auf die Anforderungen Ihrer Branche und Ihre Geschäftsziele aus.
Sind unsere Daten während des Fine-Tunings sicher?
Wir schützen Ihre eigenen Datensätze mit Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Maßnahmen.
Was kostet LLM-Fine-Tuning?
Das hängt von der Komplexität der Daten, der Modellgröße und dem Rechenbedarf ab. Sobald wir Ihren Bedarf kennen, erstellen wir einen Fine-Tuning-Plan und eine Schätzung.
Wie fangen wir an?
Kontaktieren Sie uns, um Ihren Bedarf beim Fine-Tuning zu besprechen. Wir schlagen eine maßgeschneiderte Strategie für die Verfeinerung und Bereitstellung Ihres Modells vor.
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Sagen Sie uns, was KI für Ihr Unternehmen leisten soll
Teilen Sie uns ein paar Details mit, unser KI-Team übernimmt den Rest. So geht es weiter:
- Wir prüfen Ihre Anfrage und antworten per E-Mail.
- Ein Gespräch mit einem KI-Experten zu Ihrem Problem, Ihren Daten und Zielen.
- Eine klare Empfehlung: unser Lösungsansatz und eine erste Aufwandsschätzung.
Lieber direkt einen Termin wählen?
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