פתרונות LLM מותאמים וייעוץ

ארכיטקטורת NLP יישומית
לנתוני שפה אנושית

ארגונים יושבים על הרים של טקסט לא מובנה — ראיונות, תיעוד קליני, תגובות לסקרים, יומני לקוחות. אני מגשר בין מחקר NLP חדשני לבין הנדסת LLM מעשית כדי להפוך שפה מורכבת לתובנות מובנות ואמינות.

קבע שיחת היכרות ראה שימושים

שימושים נפוצים

רוב כלי מדעי הנתונים בנויים למספרים; אני בונה כלים לשפה אנושית. אני עוזר לצוותים ממגזרים שונים לאוטומט את צווארי הבקבוק בניתוח הטקסט שלהם.

מחקר איכותני וקידוד סקרים

אוטומציה או האצת ניתוח ראיונות, תשובות פתוחות לסקרים, קבוצות מיקוד וקורפוסים איכותניים — חילוץ נושאים, טיעונים, צרכים, רגשות או קודים ספציפיים לתחום, תוך שמירה על תהליך אימות מול שיפוט אנושי.

אנליטיקת טקסט קלינית, התנהגותית ובריאותית

חילוץ אינדיקטורים פסיכולוגיים או קליניים מובנים מנרטיבים של מטופלים, טפסי קבלה, תמלילי טיפול או שאלוני בריאות — עם דגש קפדני על פרטיות, אימות מומחים ופרשנות זהירה.

מחקר UX, מוצר ושוק

הפיכת ראיונות משתמשים, הערות שימושיות, בקשות פיצ'רים ותגובות מחקר שוק לתובנות מובנות: טקסונומיות של צרכי משתמשים, אשכולות נקודות כאב, נושאים רלוונטיים להחלטות וראיות מייצגות מהטקסט הגולמי.

תפעול וחוויית לקוח

עיבוד כמויות גדולות של פניות ציבוריות, משוב משתמשים או יומני תמיכת לקוחות לצורך סיווג אוטומטי של כוונות, אשכול תלונות חוזרות והפניית פניות — בקנה מידה.

ידע מוסדי ורכש

זיקוק תובנות ניתנות לפעולה, מדדי יעילות ומטא-נתונים מובנים מפרוטוקולי ישיבות, דוחות ספקים ומסמכים ארגוניים צפופים.

שני מסלולי פרויקט

בין אם אתם יודעים בדיוק איזו ארכיטקטורה נדרשת, ובין אם אתם פשוט יודעים שיש לכם בעיית נתוני טקסט — אני מבנה פרויקטים לשני מסלולים בהתאם להיקף הנתונים, דרישות הפרטיות ומורכבות המשימה.

מסלול 2

הנדסת מודל מותאם ופריסה פרטית

מתאים ל: ארגונים המתמודדים עם נתונים רגישים ביותר (רפואי, קניין רוחני תאגידי), ז'רגון ייחודי לתחום, סכמת קידוד מורכבת, או נפחי טקסט עצומים שבהם עלויות ה-API המסחריות אינן בנות-קיימא.

המתודולוגיה: כיוונון יעיל (PEFT/LoRA). במקום לשכור AI גנרי דרך API, אנו מאמנים מודל קומפקטי ופתוח (כגון Llama, Qwen או Mistral) על מאגרי הנתונים הפרטיים שלכם.

  • פרטיות נתונים ובעלות על קניין רוחני: משקולות המודל המותאם שייכים לכם — נתונים רגישים לעולם אינם עוזבים את השרתים שלכם.
  • הפחתת עלויות והתאמת סגנון: הפחתת עלויות ה-API בענן תוך שילוב סגנון הדיווח הארגוני שלכם או סכמת הקידוד הקלינית ישירות בארכיטקטורת המודל.

אימות מתודולוגי

ללא קשר למסלול, תקפות הנתונים היא הכל. כל צינור NLP נבנה ומאומת לפי סטנדרט אקדמי מחמיר, כך שבעלי עניין, לקוחות ועמיתים מבקרים יוכלו לסמוך לחלוטין על התוצאות.

01

השוואה לסטנדרט זהב

בדיקה ועדינות שיטתיות של המודל מול נתוני הסטנדרט הזהב שלכם (למשל הערות מסומנות ידנית) להבטחת דיוק מקסימלי במשימה הספציפית שלכם.

02

אמינות סטטיסטית

מדידת ביצועים באמצעות מדדי הסכמה סטטיסטית מקובלים, להוכחה שצינור האוטומציה עקבי ואמין כמו מומחים אנושיים.

03

הערכה מוגברת

השלמה אופציונלית של אימות אנושי בזרימות עבודה של "LLM כשופט", תוך שימוש במודלים משניים לניקוד טקסט או ניטור ציות לפי הרובריקות הספציפיות שלכם.

מהשיחה הראשונה ועד המסירה

אינכם צריכים לדעת את הארכיטקטורה לפני שנדבר. התחילו עם בעיית הנתונים שלכם.

1

גילוי נתונים

נתחיל בשיחת היכרות קצרה ודוגמה מהנתונים הגולמיים שלכם. אספק הערכה ראשונית של מה ניתן לחלץ ואמידה של טווח הדיוק הבסיסי הצפוי.

2

ביצוע בהיקף קבוע

אני עובד במודל מחיר קבוע לפי פרויקט. אתם יודעים בדיוק מה צינור העבודה יעלה ואילו תוצרים תקבלו — לפני תחילת העבודה.

3

מסירה והעברת ידע

אתם מקבלים את מאגרי הנתונים המוערים במלואם, משקולות המודל המאומן (אם רלוונטי) ותיעוד מתודולוגי הנדרש לבעלי העניין הפנימיים שלכם או לפרסומים אקדמיים.

ד"ר אייל קליין

אני חבר סגל ומנהל מעבדת NLP למדעי האנוש באוניברסיטת אריאל. מחקרי האקדמי מתמקד בצומת שבין שפה, בינה מלאכותית, פסיכולוגיה קלינית והתנהגות אנושית.

קרא את הפרופיל האקדמי שלי ←

קבע שיחת היכרות

אני מקבל מספר מוגבל של פרויקטי ייעוץ בכל סמסטר כדי להבטיח את הרמה הגבוהה ביותר של עיצוב ארכיטקטורה מעמיק ומעשי. פנה עם סקירה קצרה של מאגר הנתונים והיעדים שלך לתיאום שיחה ראשונית.