Kompleksowa strukturyzacja danych na potrzeby fine-tuningu LLM, pre-treningu, ewaluacji i pipeline'ów RAG.
Projektujemy, budujemy i walidujemy zbiory danych JSONL do fine-tuningu. Schemat każdego zbioru dopasowujemy do architektury Państwa modelu, a format, filtry jakości i anotację do Państwa zastosowania.
Zapytaj o tę usługęUstalamy dokładną strukturę JSON, której wymaga Państwa framework treningowy, na przykład OpenAI, Hugging Face lub Axolotl.
Dane surowe są konwertowane, czyszczone i zapisywane w uzgodnionym schemacie, z deduplikacją i normalizacją.
Każdy wiersz jest sprawdzany pod kątem zgodności ze schematem. Otrzymuje ocenę jakości, a oznaczone wiersze są weryfikowane ręcznie.
Końcowy plik JSONL, karta danych, raport statystyczny i próbny zbiór walidacyjny.
Duże surowe zbiory danych konwertujemy do plików Parquet ze zoptymalizowanym schematem, gotowych do załadowania przez Hugging Face Datasets, Apache Spark, S3, BigQuery lub dowolny inny kolumnowy magazyn danych.
Zapytaj o tę usługęDostarczane formaty wyjściowe
Państwa surowy korpus przechodzi przez pełny pipeline czyszczenia: deduplikację, wykrywanie języka, normalizację, usuwanie danych osobowych, filtrowanie treści toksycznych i ocenę jakości. Otrzymują Państwo czysty, zaudytowany zbiór danych wraz z pełnym raportem.
Zapytaj o tę usługęBudujemy wydzielone zbiory ewaluacyjne i benchmarkowe z etykietami referencyjnymi zweryfikowanymi przez ludzi. Projektujemy je tak, aby ujawniały słabe strony modelu i pozwalały śledzić postępy fine-tuningu między kolejnymi przebiegami treningu.
Zapytaj o tę usługęWspólnie z Państwem ustalamy wymiary oceny, kryteria punktacji i pokrycie przypadków brzegowych.
Etykiety tworzą i weryfikują ludzie, a zgodność między annotatorami jest mierzona.
Zbiór ewaluacyjny w formatach JSONL i Parquet ze skryptem oceniającym. Gotowy do użycia w Państwa środowisku ewaluacyjnym.
Segmentujemy, dzielimy na fragmenty i wzbogacamy dokumenty dla pipeline'ów Retrieval-Augmented Generation. Strategię chunkingu, ustawienia nakładania się fragmentów i wzbogacanie metadanych dostrajamy do Państwa wektorowej bazy danych i modelu embeddingów.
Zapytaj o tę usługęZgodne z Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, Chroma i innymi.
Zespołom ze stałym zapotrzebowaniem na dane budujemy powtarzalne pipeline'y przetwarzania wsadowego: cotygodniowe zadania, konwertery formatów, narzędzia do anotacji i automatyczne raporty QA. Działają one bez ręcznej obsługi.
PorozmawiajmyDla banków, placówek ochrony zdrowia, instytucji publicznych i innych organizacji regulowanych cały nasz pipeline kuracji, czyli usuwanie danych osobowych, deduplikacja, strukturyzacja i ocena jakości, może działać w całości on-premise. Bez przechowywania w chmurze, bez serwerów w USA, z szyfrowaniem AES-256 na każdym etapie i na podstawie podpisanej umowy powierzenia przetwarzania danych zgodnie z art. 28 RODO.
Porozmawiajmy o kuracji on-premise Więcej o kuracji danychProszę opisać swoje dane i swój cel. Powiemy dokładnie, co z nimi zrobić.