O caso de uso: como XY.AI Labs implanta Together AI
XY.AI fine-tunes Qwen 2.5 14B LoRA adapters per customer on Together AI's managed fine-tuning platform to parse healthcare Explanation of Benefits documents into structured JSON. The adapters are served on serverless inference, with token log probabilities used to route low-confidence predictions to human review.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Together AI. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
87% EOB parsing accuracy
driving EOB‑to‑JSON parsing accuracy from 77% to 87% when measured against expert human baselines
On Together’s managed infrastructure, training runs complete in 10–20 minutes at roughly $10 per run.
3× faster training cycles
Nas palavras do cliente
Together AI does for fine-tuning and inference what Vercel does for LLM-based apps—it removes the infrastructure layer so we can focus on our product. We fine‑tune and deploy customer‑specific models through simple API calls. That lets our existing team move from weekly to daily iteration, cut costs by 2–3×, and improve accuracy from 77% to 87%.Usuários de Together AI no setor HealthTech e saúde digital
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Com base no estudo de caso publicado por Together AI. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
together.ai- Última verificação
- 9 de out. de 2026
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- O número: 2–3×Verificado
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Together’s fully managed training and serving eliminated the need for a dedicated AI infrastructure hire. XY.AI’s existing team handles all model development, while infrastructure costs dropped 2–3× compared to the prior self‑hosted setup