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Creerò dataset di alta qualità dai tuoi documenti per il fine tuning di llm
Specialista in dati di addestramento AI, da documenti a dataset per il fine tuning
Fondatore di UMELLE, azienda di software personalizzato che serve i settori assicurativo e finanziario. Costruisco sistemi di intelligenza artificiale per l'analisi dei documenti e creo dataset di add...
Informazioni su questo servizio
Scrivimi prima di ordinare così posso confermare che i tuoi documenti siano compatibili con il pacchetto scelto.
Creo dataset di training multi-angolo dai tuoi documenti aziendali che insegnano agli LLM a ragionare effettivamente sul tuo dominio.
COME FUNZIONA:
Inviami i tuoi PDF, documenti Word o manuali di policy. Genero coppie per ogni pezzo di documento attraverso tre angoli di ragionamento:
Fattuale: "Quali tipi di danni d'acqua sono esclusi secondo la Sezione 4?"
Condizionale: "Se un laptop viene rubato mentre viene usato per lavoro freelance, è coperto?"
Esclusione: "Cosa NON è coperto quando il fatturato annuo supera i 50.000 dollari?"
Ogni coppia viene verificata rispetto al testo originale, poi controllo la precisione prima della consegna.
COSA OTTIENI:
- File JSONL in formato Alpaca pronto per qualsiasi pipeline di fine-tuning (Unsloth, LLaMA Factory, OpenAI, ecc.)
- Coppie multi-angolo (fattuale, condizionale e di esclusione)
- Coppie di sintesi tra documenti collegati che collegano conoscenze tra file correlati
- 2-3 volte più coppie per pezzo rispetto ai concorrenti con domande singole
IDEALE PER:
Assicurazioni, legale, conformità, documentazione di prodotto, aziendale
Ottieni il modello completo: https://www.Fiverr.com/s/Ld5qPg4
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework e strumenti per modelli IA:
Tipo di dati:
Testo
Motore IA:
GPT
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DeepSeek
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Llama
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Langchain
•
PyTorch
FAQ
Traduzione automatica.
In quale formato viene consegnato il dataset?
JSONL in formato Alpaca — lo standard del settore per il fine-tuning di LLM. Ogni voce ha campi instruction, input e response. Compatibile direttamente con Unsloth, LLaMA Factory, Axolotl, API di fine-tuning di OpenAI e qualsiasi pipeline compatibile HuggingFace.
Con quali tipi di documenti lavori?
Qualsiasi documento aziendale ricco di testo: polizze assicurative, contratti legali, manuali di conformità, documentazione di prodotto, manuali per dipendenti, protocolli sanitari, SOP aziendali, manuali tecnici.
Quante coppie QA otterrò?
Di solito 2-3 coppie verificate per pezzo di documento. Un PDF di 10 pagine di solito produce tra 40 e 80 coppie di alta qualità. Il conteggio esatto dipende dalla densità del documento — i documenti di policy con molte condizioni ed esclusioni producono più coppie rispetto a testi narrativi semplici.
Cosa rende i tuoi dataset diversi dagli altri venditori?
Tre cose. Prima, generazione multi-angolo — ogni pezzo produce coppie di ragionamento fattuale, condizionale e di esclusione. Secondo, sintesi tra documenti — coppie che collegano conoscenze tra documenti correlati. Terzo, ogni coppia viene verificata e revisionata manualmente rispetto al testo di origine prima della consegna.
Puoi anche fare il fine-tuning del modello per me?
Questo servizio copre solo la creazione del dataset. Contattami per discutere le opzioni di fine-tuning.
