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Ich werde ein domänspezifisches SFT-Dataset für LLM-Feinabstimmung erstellen
LLM FineTuning Daten und KI-Automatisierung
Ich bin ein AI-Ingenieur mit Hintergrund in Informatik und spezialisiere mich auf Feintuning-Daten für LLM und AI-Automatisierungssysteme. Ich erstelle produktionsbereite SFT-Datensätze, maßgeschneide...
Über diesen Service
Das Feinabstimmen eines Sprachmodells beginnt mit den Daten. Unklare Antworten, doppelte Beispiele oder falsche Formate schaden deinem Modell, egal wie gut dein Training eingerichtet ist.
Ich erstelle domänenspezifische SFT-Datasets durch eine 5-stufige Pipeline: Generierung, Validierung, Deduplication, LLM-als-Juror-Bewertung und menschliche Qualitätskontrolle. Jedes Beispiel, das deinen Trainingsloop erreicht, hat alle fünf Stufen bestanden.
WAS DU BEKOMMST
- train.jsonl + val.jsonl (90/10 Aufteilung)
- data_card.md (Datensatzdokumentation)
FORMATE
- Alpaca Single-Turn, alle Pakete
- ShareGPT Multi-Turn, Standard und Premium
KOMPATIBEL MIT
- Axolotl, LLaMA-Factory, Unsloth, OpenAI Fine-tune API, Together AI
DOMÄNEN
E-Commerce, Gesundheits-Q&A, rechtliche Zusammenfassungen, Coding-Assistenz, SaaS-Support, Finanzen, HR, EdTech, mehrsprachige Unterstützung und mehr. Schreib mir, wenn deine Domäne nicht auf der Liste steht.
Nicht sicher, welches Paket zu deinem Anwendungsfall passt? Schick mir vor der Bestellung eine Nachricht.
Programmiersprache:
Python
•
Pytorch
Datentyp:
Text
KI-Engine:
GPT
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Gemini
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DeepSeek
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Llama
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FAQ
Automatische Übersetzung
Ist die Datenqualität garantiert?
Jedes Beispiel durchläuft eine 5-stufige Pipeline - Generierung, Validierung, Deduplication, LLM-als-Juror-Bewertung und menschliche Qualitätskontrolle. Unklare, inkonsistente oder themenfremde Beispiele werden herausgefiltert oder lösen eine erneute Verarbeitung aus. Was du bekommst, hat alle fünf Stufen bestanden.
Handelt es sich um synthetische Daten?
Ja, generiert von einem hochmodernen LLM. Das ist Standard bei der Erstellung von SFT-Datasets und funktioniert gut für die meisten Feinabstimmungsanwendungen. Für spezielle Randfälle können zusätzliche menschlich geschriebene Beispiele vorteilhaft sein.
Was ist der Unterschied zwischen Alpaca und ShareGPT?
Alpaca ist Single-Turn - eine Anweisung, eine Antwort. ShareGPT ist mehrstufige Konversation. Nutze Alpaca für Aufgabenfolgen oder Q&A. Nutze ShareGPT für Chatbot- oder Assistenten-Feinabstimmung, bei der Kontextübertragung wichtig ist.
Kannst du Nischen- oder seltene Domänen bearbeiten?
Ja. Ich habe mit Domänen wie psychischer Unterstützung, islamischer Finanzwirtschaft, vietnamesischer Rechtsberatung und technischer B2B SaaS gearbeitet. Wenn deine Domäne nicht auf der Liste steht, schreib mir - die meisten sind machbar.
Welche Feinabstimmungs-Frameworks unterstützt du?
Axolotl, LLaMA-Factory, Unsloth, OpenAI Fine-tune API und Together AI. Sowohl Alpaca als auch ShareGPT sind einsatzbereit für all diese Plattformen out of the box.
Was enthält die data card?
Domäne, Anzahl der Beispiele, Aufteilung train/val, Format, durchschnittliche Tokens pro Beispiel, Deduplication-Methode und Verwendungszweck. Standarddokumentation für produktive ML-Datasets.
Was muss ich für den Einstieg bereitstellen?
Fiverr führt dich bei der Bestellung durch alles. Nur ein paar Details zu deinem Anwendungsfall und deinen Präferenzen - nichts Kompliziertes.
