Generische KI reicht nicht.
Ihre Aufgaben brauchen Ihr eigenes Modell.
Standard-LLMs liefern generische Antworten, machen vermeidbare Fehler und sind oft zu groß, zu langsam oder zu teuer für spezialisierte Aufgaben.
Wir machen aus einem Basismodell Ihr Modell – durch gezieltes Finetuning, saubere Datenarbeit und eine klare Strategie.
Das Problem
Generische Modelle, spezifische Aufgaben
Klassifikation, Extraktion, Domain-Antworten: Für wiederkehrende, klar abgegrenzte Aufgaben sind Standard-LLMs zu ungenau, zu langsam und zu teuer. Prompt Engineering allein löst das nicht.
Die Risiken
Kosten, Kontrolle, Compliance
Große Cloud-Modelle verursachen hohe Token-Kosten, senden sensible Daten an Dritte und sind schwer kontrollierbar. Memorization-Risiken und fehlende Auditierbarkeit kommen hinzu.
Unsere Lösung
Finetuning – KI, die zu Ihnen passt
Spezialisierte Modelle, die präziser, schneller und günstiger arbeiten. Lokal oder im deutschen Rechenzentrum betreibbar. DSGVO-konform, kontrollierbar und auf Ihre Use Cases optimiert.
Das beste Sprachmodell ist nicht das größte.
Sondern das personalisierte.
Unser Beratungsansatz deckt den gesamten Prozess ab – von der Use-Case-Identifikation über die Datenarbeit bis zur Evaluation.
Denn das beste Modell nützt nichts ohne die richtige Datengrundlage.
Use-Case-Analyse
Gemeinsam identifizieren wir, wo Finetuning echten Mehrwert liefert – und wo Alternativen wie RAG oder Prompting effizienter sind. Transparente Beratung statt unnötiger Komplexität.
Evaluation & Benchmarking
Baseline vs. Fine-tuned: Messbare Ergebnisse durch Offline-Benchmarks, Fehleranalyse und Guardrails. Sie sehen den Unterschied, bevor das Modell live geht.
Datenstrategie & Labeling
Sampling, Label-Guidelines, Qualitätssicherung, Balancing und Augmentation. Auf Wunsch mit synthetischer Datengenerierung. Hier entsteht die Basis für Modellqualität.
Deployment & Betrieb
On-Prem oder Cloud – inklusive Monitoring, Drift-Detection und geplanter Re-Training-Zyklen. Ihr Modell bleibt aktuell und performant.
Modellauswahl & Training
LoRA, QLoRA oder Full-Finetuning – methodisch sauber, mit Hyperparameter-Tuning und Quantisierung. Wir wählen den Ansatz, der zu Ihrem Use Case und Ihrer Infrastruktur passt.
Security & Privacy
LoRA, QLoRA oder Full-Finetuning – methodisch sauber, mit Hyperparameter-Tuning und Quantisierung. Wir wählen den Ansatz, der zu Ihrem Use Case und Ihrer Infrastruktur passt.
Optimierungsmaßnahmen für LLMs im Überblick
Prompting
Schnell, flexibel, kein Training nötig. Reicht für viele Aufgaben – aber stößt bei Präzision, Konsistenz und Kosten an Grenzen.
Finetuning
Spezialisiert, schnell, günstig im Betrieb. Ideal für wiederkehrende, klar definierte Aufgaben mit hohem Qualitätsanspruch. Lokal betreibbar.
RAG
Gut für dynamische Wissensquellen. Aber aufwändiger in Architektur und Latenz – und nicht immer präzise genug für spezialisierte Tasks.
Unser Anspruch:
Wir bauen mit unserem Know-how Ihr persönliches KI-Modell.
Unser Ziel ist nicht nur ein funktionierendes Fine-tuned-Modell –
sondern ein nachhaltiger Prozess, den Ihr Team langfristig selbst betreiben kann.
Wir haben tiefe ML-Expertise.
ML-Engineering, Data Engineering, MLOps und Security aus einer Hand.
Kein Übergabe-Problem zwischen Beratung und Umsetzung.
Wir schaffen für Sie Make-or-Buy-Klarheit.
Wir sagen ehrlich, ob Finetuning der richtige Weg ist.
Transparente Abgrenzung zu RAG und Prompting spart Zeit und Budget.
Sie bekommen einen praxistaugliche Übergabe.
Pipelines, Checklisten, Playbooks und Eval-Suites gehen an Ihr Team über.
Enablement statt Abhängigkeit.
Wir bringen die KI in Ihren Serverraum.
Modelle auf eigener Hardware oder in deutschen Rechenzentren betreiben.
DSGVO-konform, souverän, kontrollierbar.
Wir senken Ihre Kosten.
Kleinere, optimierte Modelle senken Token- und Inference-Kosten drastisch.
Weniger Cloud-Abhängigkeit, mehr Effizienz.
Für Unternehmen, die mehr aus KI herausholen wollen
Sicher und effizient.
Use Case
Domain-spezifisches
Textverständnis
Strukturierte Daten aus Freitexten gewinnen: Adressen, Diagnosen, Vertragsdaten, Schadensmeldungen – präziser als jedes generische Modell.
Use Case
Lokaler KI-Betrieb mit kleineren Modellen
Spezialisierte Small Language Models auf eigener Infrastruktur betreiben – ohne Cloud-Abhängigkeit, ohne Datenabfluss, mit voller Kontrolle.
Use Case
Klassifikation Ihrer
Eingangspost
E-Mails und Dokumente automatisch kategorisieren, priorisieren und routen – mit einem Modell, das auf Ihre Fachsprache und Prozesse trainiert ist.
Vom Use Case zum produktiven Modell.
Strukturiert und messbar.
Wir begleiten den gesamten Weg: von der Eignungsanalyse über die Datenarbeit bis zum laufenden Betrieb.
Jeder Schritt ist dokumentiert und nachvollziehbar.
1. Schritt: Discovery & Scoping
Use-Case-Eignungsanalyse, Messgrößen definieren, Daten- und Label-Plan erstellen, Architektur-Skizze. Ergebnis: Klarheit, ob und wie Finetuning den größten Hebel bietet.
2. Schritt: Pilot & Proof of Value
Datenaufbereitung, Labeling, Finetuning und Evaluation in einem kompakten Piloten. Baseline vs. Fine-tuned im direkten Vergleich – mit messbaren Ergebnissen.
3. Schritt: Implementierung & Rollout
Integration in Ihre Systemlandschaft, MLOps-Setup, Monitoring und On-Prem- oder Cloud-Deployment. Übergabe von Pipelines, Checklisten und Playbooks an Ihr Team.
4. Schritt: Betrieb & Weiterentwicklung
Optionaler Retainer für Re-Training, Datenkurierung und kontinuierliche Evaluation. Drift-Detection und geplante Optimierungszyklen halten Ihr Modell aktuell.