Curate, deduplica y formatea datasets de training para fine-tuning para que el modelo resultante realmente mejore en comportamientos objetivo en lugar de aprender ruido. Fine-tuning preparation cubre filtrado de calidad de dataset, consistencia de formato de output, splits de train/test y evitar common pitfalls como data leakage que invalidan resultados de fine-tuning.
Casos de uso
- Preparando un dataset de fine-tuning específico para un dominio para un modelo que manejará terminología médica, legal o técnica
- Adaptando un modelo general-purpose al estilo de escritura o formato de respuesta específico de una empresa
- Fine-tuning para mejorar una capability específica (code completion, summarization, traducción) donde el rendimiento del base model es insuficiente
- Creando un dataset de fine-tuning desde logs de conversación internos o tickets de soporte para construir un asistente especializado
- Cuando la evaluación del base model revela un modo de fallo específico que el fine-tuning debería abordar
Funciones principales
- Reúne ejemplos crudos relevantes al comportamiento objetivo y deduplícalos: ejemplos near-duplicate bias al modelo hacia patrones sobre-representados
- Filtra por calidad y corrección: remueve ejemplos donde el output deseado es wrong, ambiguo o de baja calidad incluso si el input es válido
- Formatea ejemplos consistentemente como pares instruction-response o templates de chat dependiendo del enfoque de fine-tuning target (SFT, RLHF, DPO)
- Divide en sets de train y evaluación, asegurando no data leakage: ejemplos de evaluación deben ser de la misma distribución pero no overlappear con ejemplos de training
- Documenta la composición del dataset, criterios de calidad y limitaciones conocidas para que la run de fine-tuning sea reproducible y los resultados sean interpretables
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