Подготовка данных для AI

Подготовка датасетов для LLM

Подготовка датасетов для LLM собирает записи, которым должна научиться языковая модель: инструкция, контекст, которым…

Обсудить это направлениеФорма контакта

Кратко опишите цель, ограничения стека и сроки — отвечу в Telegram.

Подготовка датасетов для LLM собирает записи, которым должна научиться языковая модель: инструкция, контекст, которым можно пользоваться, и ответ, который вы готовы защищать. Датасеты для LLM — не свалка вики в промпт. У каждой строки есть источник, пометка о праве использования и причина, почему она относится к задаче.

Проверяю загрязнение: текст публичных бенчмарков и почти-копии проверочной выборки не лежат тихо в train. Знаменитый набор для оценки я не вставляю, чтобы «поднять балл». Если модель должна отвечать по вашим документам в момент запроса, это RAG, а не более толстый корпус предобучения. Пары для последующего обновления — данные для fine-tuning.

Приёмка — контракт полей (инструкция, контекст, ответ), выборка, которую можно прочитать, и заметка, что исключено как загрязнение или как текст без права. Узкий набор инструкций часто занимает 3–5 недель. Карта старта есть и в статье инженерия датасетов.

Критерии приёмки

Готово, когда

  • Схема и смысл полей зафиксированы письменно
  • Разбиение train / validation / test воспроизводится и проверено на утечку
  • Отчёт качества содержит объёмы, снятые дубли и известные пробелы

Что передаём

  • Файлы датасета в согласованном формате
  • Воспроизводимый скрипт подготовки
  • Отчёт о качестве

Не входит

  • Обучение модели и вывод в прод
  • Юридическое заключение по персональным данным и чужим лицензиям
  • Объём разметки сверх согласованной выборки, если его нет в смете

Финальный акт приёмки фиксируется в брифе или договоре; список выше — ориентир для согласования scope.

Ориентировочный расчёт

Объём
Дополнительно

Частые вопросы

Нажмите на вопрос, чтобы раскрыть ответ.

Можно обучать на всей базе знаний?

Только на частях, которыми вы вправе пользоваться и которые совпадают с задачей. Остальное остаётся снаружи, со счётчиком.

Это то же самое, что RAG?

Нет. RAG достаёт текст в момент ответа. Здесь готовят примеры, на которых модели разрешено учиться.

Обсудить это направлениеФорма контакта

Кратко опишите цель, ограничения стека и сроки — отвечу в Telegram.

Полное описание услуги