Nuestra agencia creará un conjunto de datos de entrenamiento de IA con recopilación, limpieza y anotación

La mayoría de los proyectos de ajuste fino de IA fracasan antes de que comience el entrenamiento. El conjunto de datos está incompleto, etiquetado de manera inconsistente o mal formateado para el modelo. Me encargo de toda la cadena de datos desde la recopilación en bruto hasta la entrega lista para entrenamiento, para que nunca tengas que tocar una hoja de cálculo.

He construido y ajustado modelos LLM yo mismo.

Lo que obtienes

Recopilación de datos en bruto mediante web scraping, curación de conjuntos de datos públicos o generación sintética con GPT. Limpieza de datos: eliminación de duplicados, normalización, eliminación de muestras de baja calidad y manejo de campos faltantes. Anotación profesional formateada para tu tarea exacta: clasificación, NER, pares instrucción-respuesta o esquema personalizado. Validación del conjunto de datos: comprobaciones de consistencia de etiquetas, análisis de equilibrio de clases y división de evaluación reservada. Tarjeta completa del conjunto de datos que documenta esquema, definiciones de etiquetas, conteo de muestras y estadísticas de cobertura. Entrega final en el formato que necesites: JSONL, CSV, listo para usar.

Por qué trabajar conmigo

He gestionado pipelines de ajuste fino con QLoRA y Unsloth. Sé qué hace que los datos de entrenamiento produzcan un modelo bien comportado frente a uno que sobreajusta o colapsa. No estás contratando a un etiquetador. Estás contratando a alguien que entiende qué pasa después de que se entregan los datos.