Garbage in, garbage out — fang mit sauberen Daten an
Dein Fine-Tune ist nur so gut wie sein Korpus. LLMtoMD macht aus unaufgeräumten realen Dokumenten saubere, konsistente, strukturierte Trainingsdaten.
Warum Fine-Tunes schwächeln
Teams stecken viel Mühe in Modell- und Hyperparameter-Entscheidungen und füttern dann einen Korpus ein, der aus PDFs mit kollabierten Tabellen, kaputter Lesereihenfolge und OCR-Rauschen herausgekratzt wurde.
Inkonsistenter, minderwertiger Text begrenzt, wie gut das resultierende Modell werden kann — kein noch so gutes Tuning rettet Signal, das bei der Ingestion zerstört wurde.
Ein sauberer Korpus, im großen Maßstab
Konsistentes Markdown
Jede Quelle — egal in welchem Ursprungsformat — wird zu einheitlich strukturiertem Markdown.
Massen- + automatisiert
Konvertiere im großen Maßstab über die API oder überwache ein Storage-Präfix, um neue Dokumente automatisch zu verarbeiten.
Strukturierte Extraktion
Verwandle Dokumente in beschriftete Felder und Datensätze für überwachte Datensätze.
Export-fertig
Zieh sauberen Text und gechunktes JSONL über die API heraus, um deinen Datensatz zusammenzustellen.
Weiterführende Lektüre: Garbage in, garbage out: Warum dein Fine-Tune schwächelte
Konvertiere alles in KI-fertiges Markdown
PDFs, Office-Dokumente, Bilder, Audio und ganze Websites — sauberes Markdown und RAG-fertige Exporte für dein LLM, in Sekunden.