Caso de uso · Datos de entrenamiento

Basura entra, basura sale: empieza con datos limpios

Tu fine-tune es tan bueno como su corpus. LLMtoMD convierte documentos desordenados del mundo real en datos de entrenamiento limpios, consistentes y estructurados.

Por qué los fine-tunes rinden por debajo de su potencial

Los equipos dedican mucho esfuerzo a elegir el modelo y los hiperparámetros, y luego alimentan un corpus extraído de PDF con tablas colapsadas, orden de lectura roto y ruido de OCR.

Un texto inconsistente y de baja calidad limita lo bueno que puede llegar a ser el modelo resultante: ningún ajuste recupera la señal que se destruyó en la ingesta.

Un corpus limpio, a escala

Markdown consistente

Cada fuente, sea cual sea su formato original, se convierte en Markdown estructurado de forma uniforme.

Por lotes + automatizado

Convierte a escala a través de la API o supervisa un prefijo de almacenamiento para procesar los nuevos documentos automáticamente.

Extracción estructurada

Convierte documentos en campos y registros etiquetados para conjuntos de datos supervisados.

Listo para exportar

Extrae texto limpio y JSONL fragmentado a través de la API para ensamblar tu conjunto de datos.

Lectura relacionada: Basura entra, basura sale: por qué tu fine-tune rindió por debajo de lo esperado

Convierte cualquier cosa en Markdown listo para IA

PDF, documentos de Office, imágenes, audio y sitios web completos: Markdown limpio y exportaciones listas para RAG para tu LLM, en segundos.