À données médiocres, résultats médiocres — commencez par des données propres
Votre fine-tune ne vaut que son corpus. LLMtoMD transforme des documents réels et désordonnés en données d'entraînement propres, cohérentes et structurées.
Pourquoi les fine-tunes sous-performent
Les équipes investissent dans le choix du modèle et des hyperparamètres, puis alimentent un corpus extrait de PDF avec des tableaux effondrés, un ordre de lecture rompu et du bruit OCR.
Un texte incohérent et de mauvaise qualité plafonne la qualité du modèle obtenu — aucun réglage ne récupère un signal détruit dès l'ingestion.
Un corpus propre, à grande échelle
Markdown cohérent
Chaque source — quel que soit son format d'origine — devient un Markdown uniformément structuré.
En masse + automatisé
Convertissez à grande échelle via l'API, ou surveillez un préfixe de stockage pour traiter automatiquement les nouveaux documents.
Extraction structurée
Transformez les documents en champs et enregistrements étiquetés pour des jeux de données supervisés.
Prêt à exporter
Extrayez du texte propre et du JSONL découpé via l'API pour assembler votre jeu de données.
Lecture associée : À données médiocres, résultats médiocres : pourquoi votre fine-tune a sous-performé
Convertissez tout en Markdown prêt pour l'IA
PDF, documents Office, images, audio et sites web entiers — Markdown propre et exports prêts pour le RAG pour votre LLM, en quelques secondes.