Großsprachige Modelle (LLMs) wie BERT oder GPT neigen dazu, mit domänenspezifischer Sprache zu kämpfen, zum Beispiel in juristischen Texten. Aus diesem Grund haben wir Fondant verwendet, um große niederländische und französische Datensätze mit Millionen von Dokumenten vorzubereiten und allgemeine BERT-Modelle für juristische Sprache feinabzustimmen. Dies führte zu einer Leistungssteigerung von 25 % bei Aufgaben wie der Entitätsextraktion und der semantischen Suche und ermöglichte uns den Aufbau einer KI-gesteuerten Wissensmaschine für Notare.

KI-Bilderzeugungsmodelle wie Stable Diffusion können Bilder von fast allem erstellen, aber sie haben Schwierigkeiten, eine konsistente Qualität zu liefern, wenn sie Bilder in einem bestimmten Stil erstellen, wie z. B. Clipart. In diesem Fall ist eine Feinabstimmung auf spezifische Daten erforderlich. Mit Fondant haben wir einen großen Datensatz sorgfältig ausgewählter Clipart-Bilder gesammelt und aufbereitet und Stable Diffusion für die Kontrolle des Stils, der Variabilität und der Qualität feinabgestimmt, ohne dass ein aufwändiges Prompt Engineering erforderlich war. Das Ergebnis ist ein Clipart-Generator, der auf die spezifischen Bedürfnisse der Zielgruppe zugeschnitten ist.

Das Meistern einer spezifischen Aufgabe, wie z.B. das Erzeugen von geführten, realistisch aussehenden Innenraumdesigns, erfordert eine Feinabstimmung auf speziell vorbereiteten Domänendaten. Fondant macht es einfach, solche Daten zu sammeln, zu filtern und anzureichern, um ein stabiles diffusionsbasiertes Modell zu erstellen, das es Ihnen ermöglicht, Ihr Interieur in Sekundenschnelle neu zu gestalten. Klicken Sie hier für eine Demo!