ユースケース · 学習データ

Garbage in, garbage out — クリーンなデータから始めましょう

ファインチューニングの品質は、そのコーパスの品質で決まります。LLMtoMDは、乱雑な実世界のドキュメントを、クリーンで一貫性のある構造化された学習データに変換します。

ファインチューニングが期待どおりに機能しない理由

チームはモデルやハイパーパラメータの選定に労力を注ぎ込みながら、テーブルが崩れ、読み順が壊れ、OCRノイズの混じったPDFからスクレイピングしたコーパスを投入してしまいます。

一貫性のない低品質なテキストは、出来上がるモデルの品質に上限を課します。取り込みの段階で失われたシグナルは、どれだけチューニングしても取り戻せません。

元のフォーマットが何であれ、すべてのソースが均一に構造化されたMarkdownになります。

APIで大規模に変換するか、ストレージのプレフィックスを監視して新しいドキュメントを自動的に処理します。

教師ありデータセット向けに、ドキュメントをラベル付きのフィールドとレコードに変換します。

クリーンなテキストとチャンク化されたJSONLをAPI経由で取り出し、データセットを構築できます。

PDF、Officeドキュメント、画像、音声、そしてウェブサイト全体を、数秒でクリーンなMarkdownとRAG対応のエクスポートに。あなたのLLMのために。