Vou gerar dados sintéticos de treinamento e pipelines de avaliação

A comunicação prévia nos permite revisar seu esquema de dados, requisitos de domínio e objetivos de avaliação para combinar o pacote certo e evitar atrasos na entrega.

Dados sintéticos de treinamento são dados gerados artificialmente que imitam distribuições do mundo real. Eles permitem ajuste fino e testes de modelos de IA sem riscos de privacidade ou custos de rotulagem manual.

Entregamos dados nos formatos JSONL, CSV, Parquet, JSON e formatos padrão de datasets Hugging Face, otimizados para ajuste fino de modelos OpenAI, Anthropic ou de código aberto.

Utilizamos restrições de esquema, deduplicação semântica, verificações de distribuição estatística e regras de validação automatizadas para eliminar alucinações e erros de formatação.

O pipeline inclui testes automatizados de benchmark, pontuação de precisão, acompanhamento de latência, avaliação com LLM como juiz e relatórios de testes de regressão.

Não, custos de uso de API (OpenAI, Anthropic ou computação em nuvem) são cobrados diretamente na sua conta. Ajudamos na configuração chave e na otimização do orçamento.

Precisamos do seu esquema alvo, exemplos de dados (se disponíveis), regras do domínio de negócio e os critérios ou métricas de avaliação que você deseja usar para benchmarking.

Assinamos acordos de confidencialidade padrão, nunca armazenamos seus dados sensíveis de forma permanente e geramos conjuntos de dados totalmente anônimos e compatíveis com privacidade.

As revisões incluem ajuste da distribuição do dataset, modificação de casos extremos, refinamento de modelos de prompt ou reexecução de métricas específicas de avaliação.

Sim, oferecemos manutenção contínua e expansão de datasets através de marcos personalizados ou pacotes de suporte mensal.