Maschinelles Lernen in der richtigen Größe

Eine Aufgabe, die Ihr Team von Hand erledigt – übernommen von einem kleinen Modell.

Kunden-E-Mails sortieren, die Nachfrage der nächsten Woche prognostizieren, vorschlagen, was man noch kaufen könnte. Gebaut auf Ihren Daten, laufend auf Ihren eigenen Systemen.

Demo 01Ihr Support-Postfach, sortiert, bevor es jemand liest Kundennachrichten in 10 Sprachen, von einem kleinen Modell im Browser an die richtige Abteilung geleitet — gemessen an einem offenen LLM. Ansehen → Demo 02Wie viele Menschen kommen nächste Woche durch Ihre Tür? Vier Prognosemethoden im Vergleich auf echten Besucherzahlen oder einer selbst gezeichneten Reihe — drei davon laufen im Browser. Ansehen → Demo 03Was kaufen sie noch? Ein kleiner Shop auf 36.000 echten Bestellungen: „oft zusammen gekauft“ bei jedem Produkt, ein Warenkorb, der vorschlägt, was die Bestellung ergänzt — berechnet im Browser. Ansehen → Demo 04In ChatGPT einfügen, ohne die Daten Ihrer Kunden preiszugeben Namen, Adressen, Konto- und Ausweisnummern in sechs Sprachen geschwärzt, bevor der Text an ein KI-Tool geht — von einem kleinen Modell in Ihrem Browser. Ansehen →

Zahlen Sie schon für KI im Stil von ChatGPT in Ihrem Produkt?

Die meisten dieser Aufrufe sind eine einfache, wiederkehrende Aufgabe. Ein kleines Modell, das genau dafür trainiert ist, ist günstiger, schneller und hält Ihre Daten im Haus.

GünstigerFeste Serverkosten statt einer Rechnung pro Anfrage.
PrivatLäuft in Ihrer Cloud oder auf Ihren Servern.
IhresDas Modell gehört Ihnen, keine Lizenzgebühren.

Unsicher, ob es sich lohnt?

Buchen Sie ein 30-Minuten-Gespräch. Sie bekommen eine ehrliche Antwort, ob Ihr Problem zu einem kleinen Modell passt, und einen groben Preis.

Geben Sie schon Geld für eine LLM-API aus?

Beginnen Sie mit einem einwöchigen Kosten-Audit, ab 2.000 €.

Baltic ML ist Mikołaj Synak, ein Machine-Learning-Ingenieur in Gdańsk. Sie sprechen mit der Person, die Ihr Modell baut. Über uns →