Un modello che scrive come voi, e solo come voi.
Per chi ha bisogno di un tono proprio, di ragionamenti specifici del settore, di formati di output rigidi o di costi più bassi su grandi volumi. Addestriamo, distilliamo e verifichiamo, e vi diciamo con onestà quando il fine-tuning non risolverà il vostro problema.
Il fine-tuning insegna a un modello il vostro tono, il vostro formato e il vostro lessico, non i vostri dati. Per le informazioni che cambiano, lo strumento giusto è la ricerca nei documenti, e di solito costa meno. Prima di proporvi l’una o l’altra cosa vi diciamo quale vi serve davvero, con prove fatte sui vostri esempi.
Aggiornato novembre 2026
Il fine-tuning è l’ultima risorsa. Quando è lo strumento giusto, cambia le cose.
Molte aziende che chiedono un fine-tuning non ne hanno bisogno. Hanno bisogno di prompt migliori, di una ricerca migliore o di verifiche migliori, e ve lo diciamo prima che spendiate in addestramenti. Quando invece è la risposta giusta, per un tono da mantenere su grandi volumi, un formato proprietario, un sapere troppo specialistico per i modelli di base o per ridurre i costi distillando un modello più piccolo, costruiamo tutta la filiera.
Un fine-tuning senza verifiche è un tentativo alla cieca. Progettiamo prima il banco di prova: i comportamenti da migliorare e quelli che non devono peggiorare. Misuriamo prima dell’addestramento, dopo ogni ciclo e in produzione. È un lavoro iterativo, non un colpo solo.
Lavoriamo con il fine-tuning di OpenAI, con Hugging Face e con modelli open source come Llama, Mistral, Qwen e Phi. Scegliamo modello e metodo in base a tempi di risposta, privacy e costi, non alla moda del momento.
Che cosa facciamo.
Fine-tuning supervisionato
Addestramento su esempi di qualità per insegnare formati, tono, lessico di settore o comportamenti che il modello di base non mostra in modo affidabile.
Dati sintetici
Migliaia di esempi di addestramento generati da un modello più grande, per i compiti in cui i dati reali sono scarsi, costosi o riservati, e poi verificati.
Addestramento LoRA e QLoRA
Adattamento leggero che permette di iterare in fretta su GPU più piccole, con adattatori da caricare su modelli compressi per un’inferenza economica.
Distillazione
Trasferire il comportamento di un modello grande e costoso in uno più piccolo, veloce ed economico, addestrato sui vostri compiti specifici.
Iterazione guidata dalle verifiche
Banco di prova prima dell’addestramento, controllo dei peggioramenti dopo ogni ciclo, iterazione finché i comportamenti voluti non sono costanti.
Installazione privata
Modelli serviti sulla vostra infrastruttura AWS, Google Cloud o Azure, anche in una regione europea, con vLLM o TensorRT-LLM e tempi di risposta misurati prima del lancio.
Il fine-tuning serve per lo stile, non per la conoscenza.
È l’errore costoso più comune nei progetti di IA. Questa distinzione lo evita.
| Volete che il modello… | Fine-tuning? | La risposta migliore |
|---|---|---|
| Scriva nello stile della vostra azienda | Sì | È esattamente il suo scopo |
| Restituisca sempre lo stesso formato JSON | Sì | Formattazione affidabile |
| Conosca i vostri prezzi attuali | No | Ricerca nei documenti: i prezzi cambiano |
| Conosca le vostre condizioni | No | Ricerca nei documenti, che può anche citarle |
| Usi il lessico del vostro settore | Sì | Un miglioramento reale |
| Smetta di inventare | No | Ancorarlo ai dati, non addestrarlo |
Come lo affrontiamo.
Costa meno, si aggiorna e cita le fonti. La proviamo prima di proporre un fine-tuning.
Senza un insieme di test scritto in anticipo non si può sapere se un fine-tuning ha aiutato.
Scritto nel contratto, compreso il fatto che non vengono usati per addestrare nulla di condiviso.
Quando ha senso.
Un tono da mantenere su grandi volumi
Migliaia di testi al giorno che devono suonare come la vostra azienda, dove correggerli uno per uno costerebbe troppo.
Un formato rigido
Output che deve rispettare sempre la stessa struttura per finire in un altro sistema, senza eccezioni.
Costi di inferenza troppo alti
Un modello grande che funziona ma costa troppo a volume: distillarlo in uno più piccolo può ridurre la spesa mantenendo la qualità sul vostro compito.
Non fa per voi se volete che il modello conosca i vostri dati
Prezzi, condizioni, giacenze, procedure: per i fatti serve la ricerca nei documenti, non il fine-tuning. Se è questo che vi serve, vi proponiamo quello, anche se è un progetto più piccolo.
Come lavoriamo.
Verifica del bisogno
Controlliamo se il fine-tuning è davvero la soluzione. Proviamo prima il modello di base con prompt curati e ricerca nei documenti. Se il fine-tuning serve, definiamo esattamente i comportamenti da migliorare.
Progetto delle verifiche
Il banco di prova nasce prima dei dati di addestramento: comportamenti da migliorare, comportamenti da non peggiorare e le metriche da seguire a ogni ciclo.
Dati
Raccogliamo, puliamo e selezioniamo i dati. Se quelli reali sono pochi, generiamo esempi sintetici e li verifichiamo sul banco di prova.
Addestramento e verifica
Addestriamo sul modello scelto, misuriamo dopo ogni ciclo e iteriamo finché i comportamenti voluti sono affidabili senza peggiorare gli altri.
Messa in produzione
Installiamo il modello sulla vostra infrastruttura con il livello di servizio adatto, misure dei tempi di risposta e un cruscotto del costo per token.
Fine-tuning di LLM su misura
6 domande con risposta. Ne avete un’altra? Scriveteci.
Per un compito stretto, anche qualche centinaio di esempi di qualità può cambiare in modo apprezzabile il comportamento del modello. Per cambiamenti più ampi ne servono migliaia. Vi aiutiamo a capire quanti, e possiamo generare dati sintetici per colmare le lacune.
Sette categorie. Quarantacinque servizi.
Raccontateci il progetto, com’è davvero.
Scriveteci cosa vi serve e dove siete bloccati. Vi rispondiamo entro un giorno lavorativo con domande vere, e se il progetto dovrebbe essere più piccolo di come lo immaginate ve lo diremo.