Crearé conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad a partir de tus documentos para fine tuning de llm
Especialista en datos de entrenamiento de IA, de documentos a conjuntos de datos para fine tuning
Acerca de este Servicio
Envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para confirmar que tus documentos encajan con el paquete que elegiste.
Creo conjuntos de datos de entrenamiento con múltiples ángulos a partir de tus documentos empresariales que enseñan a los LLMs a razonar realmente sobre tu dominio.
CÓMO FUNCIONA:
Envíame tus PDFs, documentos de Word o manuales de políticas. Genero pares por fragmento de documento en tres ángulos de razonamiento:
Factual: "¿Qué tipos de daños por agua están excluidos en la Sección 4?"
Condicional: "Si una laptop es robada mientras se usa para trabajo freelance, ¿está cubierta?"
Exclusión: "¿Qué NO está cubierto cuando los ingresos anuales superan los $50,000?"
Cada par se verifica con el texto fuente y luego reviso para asegurarme de su precisión antes de entregarlo.
LO QUE RECIBES:
- Archivo JSONL en formato Alpaca listo para cualquier pipeline de fine-tuning (Unsloth, LLaMA Factory, OpenAI, etc.)
- Pares de múltiples ángulos (factual, condicional y razonamiento de exclusión)
- Pares de síntesis entre documentos que conectan conocimientos a través de archivos relacionados
- 2 a 3 veces más pares por fragmento que los competidores de una sola pregunta
MÁS ADECUADO PARA:
Seguros, legal, cumplimiento, documentación de productos, corporativo
Consigue el modelo completo en: https://www.Fiverr.com/s/Ld5qPg4
Lenguaje de programación:
Python
Marcos y herramientas de modelos de IA:
Tipo de datos:
Texto
Motor de IA:
GPT
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DeepSeek
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Llama
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Langchain
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PyTorch
FAQ
Traducción automática
¿En qué formato se entrega el conjunto de datos?
JSONL en formato Alpaca — el estándar de la industria para fine tuning de LLM. Cada entrada tiene campos de instrucción, entrada y respuesta. Funciona directamente con Unsloth, LLaMA Factory, Axolotl, API de fine tuning de OpenAI y cualquier pipeline compatible con HuggingFace.
¿Con qué tipos de documentos trabaja?
Cualquier documento empresarial con mucho texto: pólizas de seguro, contratos legales, manuales de cumplimiento, documentación de productos, manuales de empleados, protocolos de salud, SOPs corporativos, manuales técnicos.
¿Cuántos pares de QA obtendré?
Normalmente de 2 a 3 pares verificados por fragmento de documento. Un PDF de 10 páginas suele generar entre 40 y 80 pares de alta calidad. La cantidad exacta depende de la densidad del documento — los documentos de políticas con muchas condiciones y exclusiones generan más pares que textos narrativos simples.
¿Qué hace que tus conjuntos de datos sean diferentes de otros vendedores?
Tres cosas. Primero, generación multifacética — cada fragmento produce pares de razonamiento factual, condicional y de exclusión. Segundo, síntesis entre documentos — pares que conectan conocimientos en archivos relacionados. Tercero, cada par se verifica y revisa manualmente contra el texto fuente antes de entregar.
¿También puedes hacer fine-tuning del modelo para mí?
Este gig solo cubre la creación del conjunto de datos. Envíame un mensaje para discutir opciones de fine tuning.

