Tornar o ajuste fino de modelos acessível a quem tem dados reais
Nascemos da convicção de que bons modelos de linguagem não dependem de grandes orçamentos — dependem de dados bem cuidados e de honestidade sobre o que funciona.
Voltar ao inícioComo a Verema surgiu
A Verema começou em 2021 em Manaus quando dois engenheiros de dados perceberam um padrão recorrente: empresas brasileiras tinham conjuntos de dados internos ricos — registros de atendimento, documentos técnicos, históricos de processos — mas não sabiam como transformar esse material em algo que um modelo de linguagem pudesse aprender de forma útil.
O problema não era falta de tecnologia. Era falta de um processo estruturado que começasse pelo estado real dos dados, não pelo modelo que estava em alta no momento. Decidimos construir esse processo.
Desde então trabalhamos com equipes de setores variados — logística, saúde administrativa, varejo e setor público — sempre com a mesma abordagem: avaliar primeiro, ajustar depois, documentar tudo.
Missão
Ajudar organizações a extrair valor dos seus próprios dados por meio de modelos de linguagem ajustados com cuidado e avaliados com honestidade.
Visão
Ser a referência em fine-tuning responsável na região Norte do Brasil, com processos que equipes de qualquer porte conseguem entender e manter.
Valores
Clareza sobre o que é possível. Documentação que dura. Avaliação comparativa antes de qualquer recomendação. Confidencialidade dos dados dos clientes.
Quem faz o trabalho
Rafael Bezerra
Engenheiro de Dados
Responsável pela arquitetura dos pipelines de preparação de dados e pelos protocolos de qualidade de dataset. Mais de oito anos em projetos de dados no setor público e logístico.
Carla Monteiro
Pesquisadora de LLM
Conduz os experimentos de fine-tuning e as avaliações comparativas. Formação em linguística computacional com experiência em adaptação de modelos para português brasileiro.
Thiago Souza
Especialista em MLOps
Cuida da infraestrutura de treinamento, dos ciclos de re-tuning na Parceria mensal e da documentação técnica que acompanha cada entrega.
Como garantimos a qualidade
Confidencialidade por contrato
Assinamos acordo de sigilo antes de qualquer transferência de dados. Seu material de treinamento não é compartilhado ou reaproveitado.
Avaliação contra linha de base
Todo modelo ajustado é comparado ao modelo base na mesma tarefa, com métricas descritas em linguagem acessível.
Controle de versão de datasets
Cada versão do conjunto de dados é registrada com hash e changelog, facilitando rastreabilidade e auditorias futuras.
Entregáveis documentados
Relatórios redigidos para leitura por pessoas sem formação técnica profunda — sem jargão desnecessário.
Armazenamento seguro
Dados em trânsito criptografados. Protocolo de descarte ao fim do engajamento descrito em contrato.
Comunicação direta
Cada projeto tem um ponto de contato único. Nenhum relatório passa por camadas de aprovação antes de chegar até você.
Preparação de dados e ajuste fino de modelos no contexto brasileiro
Modelos de linguagem de uso geral são treinados em corpora extensos, mas raramente incluem o vocabulário técnico, os padrões de comunicação e as particularidades do seu setor. Um modelo ajustado com dados do seu negócio tende a produzir saídas mais pertinentes às tarefas que sua equipe executa diariamente.
O passo mais crítico — e frequentemente subestimado — é a qualidade do conjunto de dados usado no treinamento. Dados com inconsistências, rotulagem ambígua ou cobertura desequilibrada produzem modelos que parecem funcionar em testes mas falham em produção. Nossa Avaliação de Preparação de Dados existe para mapear esses problemas antes de qualquer gasto com computação.
Na Verema trabalhamos com modelos de código aberto que permitem ajuste fino direto, sem dependência de fornecedores que podem alterar condições de uso ou descontinuar acesso à API. O resultado fica no seu ambiente, com documentação suficiente para que sua equipe entenda o que foi feito e como replicar o processo.
Com base em Manaus e atendendo clientes em todo o Brasil, combinamos conhecimento técnico em processamento de linguagem natural com uma postura prática: preferimos dizer que um projeto não é viável agora do que vender uma entrega que não vai funcionar.
Vamos conversar sobre seu conjunto de dados?
Entre em contato e descrevemos o que seria necessário para transformar seu material em um conjunto de treinamento utilizável.
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