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Costruirò un dataset SFT specifico per dominio per il fine-tuning di llm
Dati per il FineTuning di LLM e automazione AI
Sono un ingegnere AI con un background in informatica, specializzato in dati per il fine-tuning di LLM e sistemi di automazione AI. Creo dataset SFT pronti per la produzione, pipeline AI personalizzat...
Informazioni su questo servizio
Il fine-tuning di un modello linguistico inizia con i dati. Risposte vaghe, campioni duplicati o formati sbagliati danneggiano il tuo modello, indipendentemente da quanto sia buona la configurazione del training.
Costruisco dataset SFT specifici per dominio attraverso una pipeline a 5 fasi: generazione, validazione, deduplicazione, scoring come giudice di LLM e revisione della qualità umana. Ogni campione che arriva al tuo ciclo di training ha superato tutte e cinque le fasi.
COSA RICEVI
- train.jsonl + val.jsonl (ripartizione 90/10)
- data_card.md (documentazione del dataset)
FORMATI
- Alpaca single-turn, tutti i pacchetti
- ShareGPT multi-turn, Standard e Premium
COMPATIBILE CON
- Axolotl, LLaMA-Factory, Unsloth, OpenAI Fine-tune API, Together AI
DOMINI
E-commerce, domande e risposte sulla salute, riassunto legale, assistente di coding, supporto SaaS, finanza, HR, EdTech, supporto multilingue e altro. Scrivimi se il tuo non è elencato.
Non sei sicuro di quale pacchetto sia adatto al tuo caso d'uso? Mandami un messaggio prima di ordinare.
Linguaggio di programmazione:
Python
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Pytorch
Framework e strumenti per modelli IA:
Tipo di dati:
Testo
Motore IA:
GPT
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DeepSeek
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FAQ
Traduzione automatica.
La qualità dei dati è garantita?
Ogni campione passa attraverso una pipeline a 5 fasi - generazione, validazione, deduplicazione, scoring come giudice di LLM e revisione della qualità umana. Campioni vaghi, incoerenti o fuori tema vengono filtrati o fanno scattare una ri-esecuzione. Quello che ricevi ha superato tutte e cinque le fasi.
È dati sintetici?
Sì, generati da un LLM all'avanguardia. Questa è la prassi standard per la costruzione di dataset SFT e funziona bene per la maggior parte dei casi di fine-tuning. Potrebbero beneficiare di esempi aggiuntivi scritti da umani i casi limite del mondo reale.
Qual è la differenza tra Alpaca e ShareGPT?
Alpaca è single-turn - una istruzione, una risposta. ShareGPT è conversazionale multi-turn. Usa Alpaca per task di follow-up o Q&A. Usa ShareGPT per il fine-tuning di chatbot o assistenti dove il contesto è importante.
Puoi gestire domini di nicchia o rari?
Sì. Ho lavorato con domini come supporto alla salute mentale, finanza islamica, assistenza legale vietnamita e SaaS tecnico B2B. Se il tuo dominio non è in lista, scrivimi - la maggior parte sono fattibili.
Quali framework di fine-tuning supporta?
Axolotl, LLaMA-Factory, Unsloth, OpenAI Fine-tune API e Together AI. Sia Alpaca che ShareGPT sono pronti per la produzione con tutti questi out of the box.
Cosa include la data card?
Dominio, numero di campioni, ripartizione train/val, formato, token medi per campione, metodo di deduplicazione e uso previsto. Documentazione standard per dataset ML di produzione.
Cosa devo fornire per iniziare?
Fiverr ti guiderà in tutto quando effettui l'ordine. Solo alcune informazioni sul tuo caso d'uso e preferenze - niente di complicato.
