Structuration de données de bout en bout pour le fine-tuning de LLM, le pré-entraînement, l'évaluation et les pipelines RAG.
Nous concevons, construisons et validons des jeux de données JSONL pour le fine-tuning. Le schéma de chaque jeu de données correspond à l'architecture de votre modèle. Le format, les filtres de qualité et l'annotation sont adaptés à votre cas d'usage.
Demander ce serviceNous définissons la structure JSON exacte dont votre framework d'entraînement a besoin, par exemple OpenAI, Hugging Face ou Axolotl.
Les données brutes sont converties, nettoyées et mises au format du schéma convenu, avec déduplication et normalisation.
Chaque ligne est validée par rapport au schéma. Un score de qualité est attribué et les lignes signalées sont vérifiées manuellement.
Fichier JSONL final, fiche de données, rapport statistique et jeu de validation d'échantillon.
Nous convertissons de grands jeux de données brutes en fichiers Parquet au schéma optimisé, prêts à être chargés via Hugging Face Datasets, Apache Spark, S3, BigQuery ou tout autre stockage de données en colonnes.
Demander ce serviceFormats de sortie livrés
Nous faisons passer votre corpus brut par un pipeline de nettoyage complet : déduplication, détection de la langue, normalisation, suppression des données personnelles, filtrage des contenus toxiques et score de qualité. Vous recevez un jeu de données propre et audité, accompagné d'un rapport complet.
Demander ce serviceNous construisons des jeux d'évaluation et de benchmark tenus à l'écart de l'entraînement, dont les étiquettes de référence sont vérifiées par des humains. Ils sont conçus pour révéler les faiblesses du modèle et suivre les progrès du fine-tuning d'un cycle d'entraînement à l'autre.
Demander ce serviceNous définissons avec vous les dimensions d'évaluation, les grilles de notation et la couverture des cas limites.
Les étiquettes sont créées et vérifiées par des relecteurs humains, avec mesure de l'accord inter-annotateurs.
Jeu d'évaluation en JSONL et Parquet avec un script de notation. Prêt à être intégré à votre environnement d'évaluation.
Nous segmentons, découpons et enrichissons vos documents pour les pipelines de génération augmentée par récupération (RAG). La stratégie de découpage, les paramètres de chevauchement et l'enrichissement des métadonnées sont réglés en fonction de votre base vectorielle et de votre modèle d'embedding.
Demander ce serviceCompatible avec Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, Chroma et d'autres.
Pour les équipes dont les besoins en données sont continus, nous construisons des pipelines de traitement par lots reproductibles, qui tournent sans intervention : traitements hebdomadaires, convertisseurs de formats, outils d'annotation et rapports de contrôle qualité automatisés.
Parlons-enBanques, établissements de santé, administrations et autres organisations réglementées peuvent faire exécuter l'intégralité de notre pipeline de curation sur site : suppression des données personnelles, déduplication, structuration et score de qualité. Aucun stockage cloud, aucun serveur américain, un chiffrement AES-256 de bout en bout et un contrat de sous-traitance signé au sens de l'art. 28 du RGPD.
Parler de la curation sur site En savoir plus sur la curation de donnéesDécrivez vos données et votre objectif. Nous vous dirons précisément quoi en faire.