Jak wybrać
AI

Publiczne benchmarki są przydatne w badaniach nad AI, ale w praktyce wdrożeń często okazują się niewystarczające. Mierzą ogólne zdolności modeli, rzadko odzwierciedlają rzeczywiste scenariusze organizacji.

Benchmark na realnych danych pozwala sprawdzić działanie modeli w kontekście konkretnych zadań: analizy dokumentów, zarządzania wiedzą, obsługi zapytań użytkowników, wsparcia procesów decyzyjnych.

Najważniejsza zaleta: racjonalne decyzje technologiczne zamiast kierowania się deklaracjami producentów.

Kiedy potrzebna jest adaptacja

Często okazuje się, że modele dostępne na rynku są już wystarczająco dobre i nie wymagają kosztownego trenowania. Benchmark pozwala to obiektywnie sprawdzić i wskazać obszary, w których douczenie AI znacząco poprawi skuteczność.

• Adaptacja domenowa — wymagająca obliczeniowo, zmienia sposób rozumienia kontekstu
• Fine-tuning — szybciej osiąga rezultaty w konkretnym zadaniu
• Brak adaptacji — model „z półki" wystarczy

Quantica Lab specjalizuje się w ocenie, adaptacji i wdrażaniu modeli AI. Pomagamy porównywać dostępne technologie i wybierać te, które najlepiej rozwiązują konkretne problemy biznesowe.

Posiadamy szerokie doświadczenie w ewaluacji systemów AI — projektowaniu metod oceny, przygotowywaniu zbiorów testowych i analizie wyników. Jesteśmy współautorami benchmarków służących do oceny jakości modeli językowych.

Kompetencje zbudowane m.in. podczas prac nad polskimi dużymi modelami językowymi PLLuM.

Nasza przewaga

• Niezależność od producentów — rekomendacje oparte wyłącznie na kryteriach merytorycznych
• Podejście naukowe — systematyczne metody oceny systemów AI, state-of-the-art
• Od benchmarku do wdrożenia — porównywanie, dostrajanie i wdrażanie w jednym zespole
• Kompetencje zbudowane na PLLuM — doświadczenie w pracy nad polskimi LLM

Wspieramy na wszystkich etapach: scenariusze zastosowań, analiza benchmarków, benchmarki organizacji, przygotowanie zbiorów danych, rekomendacja modelu, wdrożenie i adaptacja.