Processo de customizar modelos de linguagem (LLMs) com dados proprietários para atender necessidades específicas da empresa.
LLM Fine-Tuning Corporativo é o processo de customizar modelos de linguagem de grande escala (Large Language Models) — como GPT-5, Claude, Gemini ou Llama — com dados proprietários e contexto específico da empresa para melhorar a precisão e relevância das respostas em domínios especializados. Diferente do uso genérico via API, o fine-tuning permite que o modelo aprenda terminologia, processos, produtos e normas internas. Técnicas incluem: full fine-tuning (retreinar todas as camadas), LoRA/QLoRA (ajuste eficiente de parâmetros), RAG (Retrieval-Augmented Generation com base de conhecimento), e instruction tuning (treinar com pares pergunta-resposta). Casos de uso corporativos: assistente jurídico treinado em legislação brasileira, chatbot de suporte que conhece todos os produtos, analisador de contratos com regras setoriais. A Nobug implementa pipelines de fine-tuning com governança de dados, avaliação de qualidade e deploy seguro em ambientes cloud ou on-premises.