Ons bureau maakt een ai training dataset met verzameling, schoonmaak en annotatie

De meeste AI fine-tuning projecten mislukken voordat het trainen überhaupt begint. De dataset is onvolledig, onregelmatig gelabeld of verkeerd geformatteerd voor het model. Ik verzorg de hele data pipeline van ruwe verzameling tot training-klare levering, zodat je nooit met een spreadsheet hoeft te werken.

Ik heb zelf grote taalmodellen gebouwd en gefinetuned.

Wat je krijgt

Ruwe data verzameling via web scraping, publieke dataset curatie of GPT-synthetische generatie Data schoonmaak: deduplicatie, normalisatie, verwijderen van lage kwaliteit samples en omgaan met ontbrekende velden Professionele annotatie, geformatteerd voor jouw exacte taak: classificatie, NER, instructie-respons paren of aangepaste schema Dataset validatie: label consistentie controles, klassebalans analyse en een eval split met uitgestelde data Volledige data kaart met documentatie van schema, label definities, aantal samples en dekkingsstatistieken Eindlevering in jouw gewenste formaat: JSONL, CSV, klaar voor gebruik

Waarom met mij werken

Ik heb finetuning pipelines uitgevoerd met QLoRA en Unsloth. Ik weet wat ervoor zorgt dat trainingsdata een goed gedrag vertoont in het model versus overfitting of collapsen. Je huurt geen labeler in. Je huurt iemand in die begrijpt wat er gebeurt nadat de data is geleverd