Antworten in Ihrem Kontext
Modelle, trainiert auf Ihren eigenen Daten, liefern präzise, kontextbezogene Antworten für Ihre Kunden und Prozesse.
LLM-Training · Von den Daten zum Benchmark
Training von Large Language Models (LLM) ausgelegt auf Genauigkeit und Effizienz
Ein Sprachmodell gut zu trainieren, ist eine Engineering-Aufgabe: die richtigen Daten, eine Pipeline, die Rechenleistung effizient nutzt, und der Nachweis, dass das Modell funktioniert, bevor es in den Produktivbetrieb geht. Wir kuratieren Ihre Datensätze, bauen verteilte Trainingspipelines, optimieren Hyperparameter und prüfen das Ergebnis mit Benchmarks an realen Testfällen.
- Kuratierte, hochwertige Trainingsdaten
- Trainingspipelines, die Rechenleistung effizient nutzen
- Modelle vor dem Deployment mit Benchmarks geprüft
- 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 gut trainierte Modelle leisten
Das Training entscheidet, wie genau, effizient und zuverlässig Ihr Modell im Alltag ist.
Geringere Trainingskosten
Skalierbare Pipelines und systematisches Hyperparameter-Tuning holen das Beste aus den Rechenressourcen heraus und senken die Kosten.
Vor dem Go-live bewiesen
Die Validierung mit Standardmetriken und realen Benchmarks bestätigt Genauigkeit, Effizienz und Robustheit vor dem Deployment.
Was wir liefern
Unsere Leistungen im LLM-Training
Der gesamte Trainingszyklus, von Rohdaten bis zu einem validierten Modell, das aktuell bleibt.
- 01
Datenaufbereitung
Wir verarbeiten und kuratieren große, vielfältige Datensätze, mit Bereinigung und Datenaugmentation für mehr Genauigkeit und besseres Kontextverständnis.
- 02
Entwicklung von Trainingspipelines
Durchgängige Pipelines, gebaut für Ihren Bedarf, mit verteiltem Rechnen, Cloud-Umgebungen und leistungsstarken GPUs, um das Training zu beschleunigen.
- 03
Fine-Tuning von Modellen
Wir passen vortrainierte Modelle mit Ihren fachspezifischen Daten an, für mehr Genauigkeit und Relevanz.
- 04
Hyperparameter-Optimierung
Wir testen und justieren Parameter systematisch, um die Trainingseffizienz zu verbessern, Overfitting zu reduzieren und die Generalisierung des Modells zu fördern.
- 05
Validierung und Benchmarking
Wir bewerten trainierte Modelle anhand von Standardmetriken und realen Benchmarks, bevor sie live gehen.
- 06
Sicheres Training
Maßnahmen für Datensicherheit und Compliance schützen sensible Trainingsdatensätze während des gesamten Prozesses.
- 07
Deployment und Integration
Wir helfen, das trainierte Modell in den Produktivbetrieb zu bringen und in Ihre Workflows und Anwendungen zu integrieren.
- 08
Monitoring und Nachtraining
Wir überwachen die Leistung und aktualisieren das Modell mit neuen Daten, damit es dauerhaft 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
Semantische Unternehmenssuche für das Deal Sourcing im Private Equity
1 Woche Analystenarbeit pro neuem Nischenmarkt eingespart
Eine End-to-End-NLP-Lösung, mit der Private-Equity-Fonds und Venture-Capital-Gesellschaften relevante Unternehmen nach inhaltlicher Bedeutung finden und gruppieren – statt nach Branchencode oder Schlagwort.
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.
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.
Übersetzung medizinischer Bilder zwischen Gewebefärbungen für ein Pharmaunternehmen
Wiederverwendet ein Krankheitsklassifikator für alle Färbereagenzien
Eine KI-Komponente, die histologische Bilder von einer Färbedomäne in eine andere überträgt, sodass bestehende Software und Machine-Learning-Modelle für alle Reagenzien wiederverwendet werden können.
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
“AI Superior hat großes Engagement gezeigt, uns hochwertige Lösungen zu liefern.”
Verbessert und betreut die Dateninfrastruktur eines Anbieters von Kreditlösungen: Datenpipelines, ML-Modelle und individuelle Reports.
“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 haben ein zusätzliches Modul geliefert, mit dem wir nicht gerechnet hatten, das sich aber als sehr nützlich erwiesen hat.”
Forschung und individuelle Softwareentwicklung mit Generative Adversarial Networks (GANs) für ein Pharmaunternehmen mit über 5.000 Mitarbeitenden.
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
LLM-Training nach Branche
Wir richten Datensätze, Workflows und Training auf die Anforderungen jeder Branche aus.
Finanzwesen
Modelle, trainiert auf Finanzdaten und Finanzdokumenten.
- Betrugserkennung
- Marktanalyse
- Automatisierter Handel
- Verarbeitung von Finanzdokumenten
Gesundheitswesen
Modelle für klinische und patientennahe Aufgaben.
- Klinische Entscheidungsunterstützung
- Medizinische Transkription
- Automatisierte Patienteninteraktion
E-Commerce
Modelle, die verbessern, wie Kunden Produkte finden und kaufen.
- Empfehlungssysteme
- Persönliche Einkaufsassistenten
- Automatisierter Kundensupport
Recht
Modelle, trainiert auf Verträgen, Fallmaterial und Vorschriften.
- Vertragsanalyse
- Juristische Recherche
- Automatisiertes Compliance-Monitoring
Marketing und Content-Erstellung
Modelle, die Inhalte in Ihrer Tonalität schreiben und optimieren.
- Personalisierte Anzeigentexte
- Automatisiertes Schreiben von Blogbeiträgen
- 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
Was ist der Unterschied zwischen Training und Fine-Tuning?
Training umfasst den gesamten Prozess der Modellentwicklung auf großen Datensätzen mit erheblichen Rechenressourcen. Fine-Tuning passt ein bestehendes vortrainiertes Modell mit Ihren fachspezifischen Daten an. Wir beraten Sie, welcher Weg zu Ihren Zielen passt, und kombinieren oft beides.
Warum ein individuelles LLM trainieren?
Ein Modell, das auf Ihren eigenen Daten trainiert wurde, ist für Ihre Aufgaben genauer und effizienter, ob KI-Assistent für Ihre Kunden, branchenspezifische Dokumentenanalyse oder mehrsprachiges System.
Lässt sich das Training auf unsere Branche zuschneiden?
Ja. Wir richten Trainingsdatensätze, Workflows und Fine-Tuning auf die Anforderungen Ihrer Branche und Ihre Geschäftsziele aus.
Sind unsere Trainingsdaten sicher?
Wir schützen sensible Informationen während des gesamten Trainings mit Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Maßnahmen.
Woran erkennen Sie, dass das trainierte Modell gut genug ist?
Wir validieren es vor dem Deployment mit Standardmetriken, realen Testfällen und Benchmarks und überwachen seine Leistung im Produktivbetrieb weiter.
Was kostet LLM-Training?
Das hängt von der Komplexität der Daten, der Modellgröße und dem Rechenbedarf ab. Wir erstellen einen Trainingsplan und eine Schätzung auf Basis Ihrer Anforderungen.
Wie fangen wir an?
Kontaktieren Sie uns, um Ihren Trainingsbedarf zu besprechen. Wir schlagen eine maßgeschneiderte Strategie für Entwicklung, Fine-Tuning und Deployment 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.
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