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From Production Traffic to Post-Training: Building a Self-Hosted LLM That Covers the Corporate Request Mix
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers consolidated 200+ internal applications onto a single self-hosted LLM by training domain-specific experts for instruction following, function-calling, and task distribution, then merging them.
- Warum es zählt
- Enterprise engineers managing multiple LLM deployments under data-residency constraints who want to reduce GPU fleet fragmentation and serving costs.
- Achtung
- The approach trains separate models per domain then merges them, which may not generalize equally across all three axes or handle novel request patterns outside training distribution.
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- llm
- rag
- post-train
- serving
- benchmark
Die Patterns dahinter
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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