Datos IA para modelos generativos
Alimenta tus modelos generativos con datos de entrenamiento diseñados para rendir. Creamos conjuntos de datos a medida para ajustar sus LLM, mejorar la calidad de las respuestas generadas y reforzar la relevancia de sus sistemas basados en la inteligencia artificial
Nuestros formadores de IA Seleccione, Generar y Estructuración sus datos, luego el Anota precisamente con el fin de optimizar su calidad para el ajuste fino de su modelos generativos
Conjuntos de datos y anotaciones
Ajuste y optimización
Creación de contenido
Clasificación y priorización
Conjuntos de datos y anotación
Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos para modelos generativos, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada campo.
Creación de conjuntos de datos
Recopile y estructure datos optimizados para entrenar eficazmente sus modelos generativos. Por ejemplo, estos conjuntos de datos personalizados permiten refinar los modelos de código abierto, como Mistral, Llama, o Gemma.
Definición de objetivos empresariales y casos de uso
Selección o generación de datos relevantes (textos, imágenes, vídeos, etc.)
Estructuración en un formato compatible con los marcos de IA
Validación humana y evaluación del rendimiento en juegos de prueba
Salud - Constitución de corpus médicos para el diagnóstico automatizado
Desarrollo de software - Preparación de corpus técnicos para asistente de programación (LLM)
Atención al cliente - Formación de chatbots multilingües especializados por sector de actividad.
Aumento de datos
Genere nuevas variantes de sus datos existentes para ampliar, diversificar y fortalecer los conjuntos de capacitación para sus modelos generativos. Este enfoque permite mejorar la solidez, la generalización y el rendimiento de los modelos, incluso con un volumen inicial de datos limitado.
Análisis de los datos originales e identificación de las lagunas
Selección de técnicas de aumento apropiadas (paráfrasis, permutaciones, síntesis, combinación multimodal...)
Validación manual o semiautomática para garantizar la calidad y la coherencia
Integración en el conjunto de datos global para un ajuste
Salud — Generación de variantes de diálogos médico-paciente para capacitar a los LLM de diagnóstico conversacional
Detección de objetos — Transformación de imágenes (ángulos, contextos, ruido) para refinar los VLM en entornos complejos
Educación — Creación de ejercicios alternativos o contenido educativo para modelos generativos de apoyo académico
Datos sintéticos
Genere artificialmente datos realistas (textos, imágenes, diálogos, documentos, etc.) para enriquecer un conjunto de datos, llenar vacíos o simular casos raros, al tiempo que controla perfectamente la calidad y la diversidad del contenido producido.
Identificación de necesidades específicas o áreas de escasez en datos reales
Generación controlada de datos sintéticos mediante LLM, VLM o modelos generativos específicos
Revisión humana y ajuste del contenido para evitar sesgos, inconsistencias o alucinaciones
Integración en el conjunto de datos global con anotación y validación de calidad
Desarrollo de software — Creación de tickets, registros o fragmentos de código para simular casos de uso poco frecuentes en la asistencia de programación
Finanzas — Producción de escenarios de transacciones sintéticas para entrenar un modelo de detección de anomalías
Atención al cliente — Creación de diálogos realistas en diferentes contextos empresariales para fortalecer el rendimiento de los chatbots de IA
Anotación de texto
Enriquecer los datos sin procesar con metadatos (categorías, entidades, relaciones, intenciones...) para que los juegos de entrenamiento sean utilizables por modelos de IA generativa.
Selección de herramientas adecuadas: Prodigio, UBIAI, Estudio de etiquetas, etcétera.
Anotación manual o asistida por IA de datos de texto
Corrección de textos, validación cruzada y armonización
Exporte en formatos compatibles (JSON, CSV, XML, etc.) para integrarlos en el proceso de formación
Bienes raíces — Anotación de las características clave de los anuncios para mejorar la búsqueda en lenguaje natural o generar resúmenes automáticos.
Centro de llamadas — Anotación de intenciones y sentimientos en las transcripciones de las llamadas para capacitar a los LLM de atención al cliente o de síntesis de conversaciones.
Comercio electrónico — Anotación de los atributos del producto en las hojas de descripción para mejorar la búsqueda asistida por IA o la generación automática de contenido
Anotación visual
Identifique, encuadre o segmente los elementos presentes en imágenes o vídeos para que los datos puedan utilizarse para el entrenamiento de modelos multimodales o de visión artificial.
Definición del esquema de anotación en relación con los objetivos de la IA (casillas delimitadoras, segmentación, puntos clave, clasificación,...)
Primeros pasos con las herramientas y las instrucciones de calibración entre anotadores
Anotación manual o asistida, con verificación cruzada
Control de calidad, armonización, exportación de datos listos para usar (COCO, YOLO, Pascal VOC...)
Movilidad urbana — Anotación de peatones, vehículos y señales en vídeos incrustados para modelos de conducción autónoma
Agricultura — Detección de enfermedades o etapas de crecimiento en imágenes de cultivos para un monitoreo automatizado
Salud — Anotación de estructuras anatómicas en resonancias magnéticas o radiografías para entrenar modelos de ayuda al diagnóstico
Anotación y transcripción de audio
Transforma los datos de audio en texto estructurado y, al mismo tiempo, identifica a los oradores, las intenciones o las entidades mencionadas.
Transcripción manual o asistida por IA de archivos de audio (voz humana, llamadas, diálogos...)
Anotar entidades, emociones, intenciones o interrupciones (según los objetivos de la IA)
Revisión humana para garantizar la fidelidad al audio original y el cumplimiento del formato esperado
Estructuración y exportación de datos para entrenar o evaluar modelos
Servicio al cliente — Anotación de intenciones y tonos en las conversaciones telefónicas para mejorar los asistentes de voz o chatbots
Medios — Transcripción multilingüe de entrevistas o podcasts para la generación automática de resúmenes o traducciones
Educación — Creación de conjuntos de datos de audio-texto para entrenar modelos de subtitulado o análisis del habla
Conjuntos de datos para Afinación del LLM
Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos para modelos generativos, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada campo.
Conjunto de datos para LLM
Recolectar, estructurar y enriquecer grandes cantidades de datos textuales con el fin de entrenar o ajustar los modelos lingüísticos. Estos conjuntos de datos deben ser representativos de los usos específicos, limpio, diverso y contextualizado, con un riguroso control de calidad y sesgo.
Definición de los objetivos de la IA (tarea, dominio, idiomas, tono, etc.)
Investigación o producción de datos textuales relevantes (documentos, diálogos, corpus técnicos, etc.)
Limpiar, normalizar y estructurar los datos en formatos de instrucción/respuesta, documentos, cadenas o tokenizables
Anotación semántica o enriquecimiento con metadatos (intención, entidades, estilo, etc.)
Desarrollo de software — Formación de asistentes de programación sobre bases técnicas documentadas
Educación — Generación de conjuntos de datos educativos estructurados para tutoriales, cuestionarios, resúmenes, etc.
Salud — Corpus de diálogos médico-paciente para LLMs especializados
Conjunto de datos para RAG
Estructuración bases de datos documentales utilizables por un motor de búsqueda de IA, combinado con un LLM. Estos conjuntos de datos deben ser fiable, bien segmentado y rico en metadatos y diseñado para promover respuestas precisas, rastreables y contextualizadas.
Recopilación y selección de documentos fuente (PDF, bases de datos internas, preguntas frecuentes, informes, manuales...)
Segmentación lógica en pasajes (fragmentación), según el contexto y la granularidad deseada
Limpieza y estructuración del contenido textual para evitar duplicados o ruido semántico
Adición de metadatos clave (título, fuente, categoría, categoría, idioma, fecha, etc.) para facilitar la puntuación de la investigación
Soporte interno — Indexación de documentos de recursos humanos, TI y finanzas para asistentes de IA empresariales
Jurídico — Estructuración de jurisprudencia o textos legales para un motor de búsqueda inteligente
Soporte técnico — Constitución de bases de datos de artículos y registros para agentes de conversación técnica
Prompt Engineering
Crear Conjuntos de datos «prompt/response» estructurada para entrenar, ajustar o evaluar modelos lingüísticos (LLM). Estos conjuntos de datos permiten: simular interacciones precisas, para transmitir conocimientos empresariales o para mejorar la coherencia y la calidad de las respuestas de la IA.
Redacción manual o asistida de indicaciones realistas, representativas del dominio de destino
Generación o escritura humana de las respuestas, de acuerdo con los estándares de calidad (longitud, estructura, tono, precisión)
Corrección de textos, validación semántica y detección de sesgos o inconsistencias
Estructuración y exportación a formato JSONL u otro formato compatible con el ajuste fino o la evaluación
Prueba y evaluación — Generación de «trampas» rápidas para validar la robustez o detectar alucinaciones
Multilingüe/tono — Conjuntos de datos con variaciones de estilo, registro o idioma para hacer que el modelo sea más adaptable
Aprendizaje supervisado — Conjuntos de datos rápidos anotados para evaluar o guiar el comportamiento de un modelo
Control de calidad
Para garantizar que los datos utilizados para la formación o la evaluación de un LLM sean preciso, coherente, diversificado y sin grandes sesgos.
Definición de los criterios de calidad (precisión, claridad, tono, formato, cumplimiento de las instrucciones)
Revisión de un par humano Rápido/respuesta para detectar errores, inconsistencias o duplicaciones
Comprobar la diversidad léxica, estilística y semántica de las indicaciones
Detectar y eliminar sesgos sensibles, contenido inapropiado o información desactualizada
Perfeccionamiento del LLM — Haga que los datos de las instrucciones de ajuste sean confiables para evitar efectos no deseados
Evaluación del modelo — Garantizar la neutralidad y la solidez de los conjuntos de pruebas de referencia
Cumplimiento empresarial — Verificar que las respuestas generadas respeten las restricciones sectoriales (legales, de salud, de recursos humanos...)
Evaluación de sesgos
Identificar y documentar sesgos lingüísticos, culturales, sociales o cognitivos presente en los conjuntos de datos utilizados para entrenar un LLM. Este paso le permite limitar los excesos, para mejorar la equidad del modelo y garantizar un mejor cumplimiento ético y reglamentario.
Definición de los tipos de sesgos a monitorear (género, origen, opinión, representación, registro, etc.)
Identificación de desequilibrios temáticos o formulaciones discriminatorias
Anotación o notificación de sucesos delicados por parte de revisores humanos capacitados
Generación de informes de sesgo y recomendaciones para ajustar o reequilibrar los datos
Ética de la IA — Detección de sesgos sistémicos antes del ajuste o la producción
Diálogo sobre IA — Prevención de respuestas estereotipadas o inapropiadas en asistentes de voz o chatbots
Diversidad lingüística — Evaluación de los sesgos culturales o lingüísticos en conjuntos de datos multilingües
Verificación de datos mediante IA
Verificar la veracidad y confiabilidad de las respuestas generadas mediante un LLM, comparándolos con las fuentes de referencia. Para detectar alucinaciones en el desarrollo de modelos, o para añadir una capa de supervisión humana para moderar los datos generados.
Verificación manual o asistida (LLM, herramienta externa) de la naturaleza fáctica del contenido generado
Cruce con fuentes fiables (bases de datos empresariales, documentos internos, enciclopedias, artículos actualizados...)
Anotación del nivel de verdad (exacto, parcialmente exacto, falso, inventado...)
Estructurar los resultados para enriquecer los conjuntos de datos o alimentar conjuntos de pruebas sólidos
Redes y medios — Detección de alucinaciones o contenido erróneo en casos delicados
Conjuntos de datos de evaluación — Composición de juegos probados y clasificados para el punto de referencia de modelos generativos
Afinación fina — Mejora de las respuestas generadas a través de juegos de la verdad supervisados
Creación de contenido
Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos para modelos generativos, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada campo.
Escritura multilingüe
Produzca datos de entrenamiento o pruebas en varios idiomas para mejorar las habilidades políglotas modelos lingüísticos. Conjuntos de datos para capacitar o evaluar un LLM en casos de uso internacionales o multirregionales, garantizando al mismo tiempo la coherencia semántica y estilística entre idiomas.
Definición de los idiomas de destino y los contextos de uso (formales, técnicos, conversacionales...)
Redacción manual o traducción de indicaciones y respuestas por parte de anotadores nativos o especializados
Control de calidad lingüística (gramática, tono, adaptación cultural, terminología)
Exportación en formato multilingüe estructurado (JSONL, TSV, CSV con columnas por idioma...)
Chatbots multilingües — Formación de modelos capaces de entender y responder en varios idiomas
Documentación del producto — Creación de bases de datos multilingües de instrucción o atención al cliente
Análisis semántico en varios idiomas — Pruebas de solidez para mantener el significado en varios idiomas
Contenido especializado
Cree conjuntos de datos alineados con sector específico (salud, derecho, finanzas, energía, etc.) para capacitar o ajustar los modelos lingüísticos sobre vocabulario, estructuras y contextos empresariales específicos. El objetivo es garantizar respuestas relevantes y creíbles que se adapten a casos de uso concretos.
Identificación del dominio empresarial y de los casos de uso objetivo (preguntas y respuestas, generación, resumen, etc.)
Redacción de instrucciones y respuestas por parte de expertos o escritores capacitados en terminología empresarial
Integración de documentos de referencia (informes, notas, documentación, guías internas...)
Anotación o enriquecimiento del contenido (entidades, temas, intenciones, etc.)
Jurídico — Generación o reformulación de cláusulas, respuestas a casos legales simulados
Finanzas — Capacitación en la generación de resúmenes de análisis, respuestas regulatorias
Salud — Creación de diálogos médico-paciente, síntesis de informes médicos
Contenido técnico
Formar o ajustar un LLM en temas complejos con alta densidad de información (informática, ingeniería, ciberseguridad, nube, etc.). Estos conjuntos de datos están estructurados para reflejar los estándares editoriales y el vocabulario empresarial utilizados en entornos técnicos reales.
Definición del ámbito técnico
Redacción de indicaciones y respuestas basadas en documentación técnica
Estructuración de contenido
Verificación de precisión técnica por parte de revisores calificados o expertos en la materia
Asistentes de desarrollo — Creación de indicaciones/respuestas para ayudar con el código, la depuración y la explicación
Ciberseguridad — Conjuntos de datos para analizar vulnerabilidades o mejores prácticas en seguridad informática
Modelado e ingeniería — Generación de contenido vinculado a sistemas técnicos o industriales
Instrucciones e indicaciones
Redactar instrucciones claras, estructuradas y contextualizadas para entrenar o evaluar modelos lingüísticos (LLM, agentes conversacionales, asistentes de IA).
👉Útil para ajustar conjuntos de datos de instrucciones
Definición de los tipos de instrucciones (p. ej.: explicativas, tareas a realizar, preguntas directas...)
Escritura manual de varias indicaciones (dominios, estilos, niveles de complejidad)
Generación o escritura humana de las respuestas esperadas (informativas, sintéticas, guiadas...)
Estructuración de datos en formato instrucción + salida (p. ej.: JSONL, TSV) para instrucciones de ajuste
Entrenamiento supervisado — Composición de pares para ajuste fino o RLHF
Especialización empresarial — Formulación de instrucciones alineadas con tareas específicas (RRHH, TI, legal...)
Base rápida — Creación de una biblioteca de mensajes mecanografiados y reutilizables
Diálogo simulado
Entrenar a los modelos para que interactúen de forma natural en conversaciones de varios turnos. Cada intercambio está estructurado para reflejar un escenario realista (cliente, paciente, usuario...), con funciones bien definidas y respuestas consistentes a lo largo del tiempo.
👉Ideal para chatbots, asistentes de voz o agentes de inteligencia artificial
Definición de escenarios de diálogo (asistencia, simulación, asesoramiento, apoyo...)
Escribir conversaciones de varios turnos entre dos o más roles (usuario/IA, experto/cliente, etc.)
Verificar las transiciones, la claridad de las respuestas y la intención de las solicitudes
Exportación estructurada en formato publicaciones (por ejemplo: JSONL, formato de chat OpenAI, Markdown...)
Chatbots empresariales — Diálogos formativos adaptados a sectores específicos (salud, seguros, tecnología...)
Pruebas conductuales — Creación de juegos de evaluación para comprobar el mantenimiento del contexto a lo largo del tiempo
Transcripción y reformulación — Reconstitución de diálogos inspirados en convocatorias o boletos
Paráfrasis y reformulaciones
Generación de variantes de contenido para enriquecer la diversidad lingüística y mejorar la solidez de los modelos
👉 Útil para la clasificación, la detección de intenciones o la generación controlada
Selección o creación de frases/fuentes a reformular (preguntas, respuestas, instrucciones, textos...)
Redacción manual o asistida de alternativas (paráfrasis similares, reformulaciones estilísticas o estructurales)
Clasificación por tipo de reformulación (simple, enriquecida, condensada, tono/formalidad, etc.)
Estructuración de datos en formato insumo/reformulación (JSONL, CSV, pares alineados...)
Búsqueda semántica — Aumento de las solicitudes de los usuarios con formulaciones variadas
Generación variada — Enriquecimiento de la salida de un modelo con varias formulaciones
Educación e idiomas — Paráfrasis para el aprendizaje de vocabulario o la reformulación académica
Calificación y priorización
Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos para modelos generativos, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada campo.
Clasificación de resultados de IA
CoMapear varias respuestas generadas por un modelo (o varios modelos) desde el mismo aviso, para determinar cuál es el más relevante, claro, útil o alineado con expectativas. Para el ajuste fino supervisado (SFT), el ranking preferente o evaluación entre modelos.
Definición de los criterios de clasificación (relevancia, precisión, tono, concisión...)
Anotación de preferencias humanas (clasificación completa o por pares)
Calcular métricas para identificar el mejor comportamiento
Estructurar los resultados para alimentar un conjunto de datos de Clasificación supervisada (por ejemplo, para RLHF)
Puesta a punto preferencial — Entrenar un modelo para favorecer ciertas respuestas en un contexto determinado
Comparación de modelos — Identificar la versión más eficiente en función de casos de uso reales
RLHF — Creación de datos para el entrenamiento de refuerzo a través de la retroalimentación humana
Preferencias de usuario
Para guiar los modelos de IA a respuestas percibidas como más útiles, apropiadas o atractivas por parte de los usuarios finales. Esto permite adaptar un modelo a contexto específico, un estilo de respuesta O un Expectativa de trabajo, yendo más allá de la simple información fáctica.
Definición de perfiles o escenarios de usuario (nivel de experiencia, tono preferido, formato esperado...)
Recopilación o simulación de los comentarios de los usuarios sobre las respuestas generadas (valoraciones, comentarios, clasificaciones)
Anotación de preferencias en relación con los atributos (forma, claridad, usabilidad, matiz...)
Explotación para capacitar o reajustar los modelos de acuerdo con las expectativas específicas
Áreas de negocio — Alineación de las respuestas con las prácticas o estándares de la industria
Personalización conversacional — Adaptar el tono o la estructura según los perfiles de usuario
Educación/tutoría sobre IA — Generar explicaciones adaptadas al nivel del alumno
Priorización contextual
Para entrenar o ajustar un LLM a priorizar la información generada Según el contexto de uso, la intención del usuario o la criticidad de los elementos. El objetivo es evitar respuestas genéricas y garantizar que el modelo resalta lo que más importa en cada situación.
Definición de casos de uso con reglas de prioridad implícitas (por ejemplo: seguridad, urgencia, claridad, resumen, etc.)
Creación de indicaciones y resultados contextualizados para clasificarlos o anotarlos según su relevancia prioritaria
Anotación de los elementos clave para resaltar en la respuesta (etiquetas, rótulos, segmentos)
Estructurar los datos en indicaciones y respuestas priorizadas o anotadas para la priorización
Agentes de negocios — Modelos capaces de adaptarse al objetivo del usuario en tiempo real
Antecedentes legales — Priorización de cláusulas clave o condiciones restrictivas
Atención al cliente — Respuestas orientadas a la acción rápida o a la resolución directa de problemas
Validación de los datos generados
Para garantizar que las respuestas o el contenido producido por un LLM sean consistente, compatible, integral y procesable de acuerdo con los objetivos definidos.
Revisión humana o asistida (IA secundaria) para evaluar cada resultado generado
Anotar errores, inconsistencias, formulaciones ambiguas o sesgadas
Clasificación de salida: valida/por corregir/por rechazar
Creación de un conjunto de datos validado o enriquecido con estados y comentarios que se pueden usar para la capacitación
Generación de contenido — Valide los textos de IA antes de su publicación o uso por parte del cliente
Reducción de las alucinaciones — Detectar y filtrar contenido erróneo o inventado
Calidad empresarial — Garantizar que los resultados de la IA respeten los estándares de un campo específico
Optimización manual de los resultados
Reformular, corregir o enriquecer Respuestas generadas por IA para lograr un mayor nivel de calidad, claridad o relevancia. Constituir conjuntos de datos de muestra premium, perfeccione un modelo y mejore la experiencia del usuario final.
Selección de las respuestas generadas que se van a optimizar (a partir de un modelo o canalización de IA)
Revisión humana para mejorar la estructura, la precisión, el tono o la integridad
Aplicación de instrucciones específicas (acortar, aclarar, estructurar, reformular...)
Registro de pares de antes y después para entrenamiento supervisado o base de datos de muestra
Corporas educativas — Reescritura manual para crear excelentes conjuntos de instrucciones
Formación comparadaF — Uso de versiones corregidas para mejorar la robustez del modelo
Mejora específica de la calidad — Ponte al día manualmente con los límites de un LLM en ciertos casos
Optimización continua
Mejorar el rendimiento de un modelo lingüístico a lo largo del tiempo, aprovechando los comentarios de los usuarios, los errores observados y los casos no cubiertos. Este enfoque ágil permite mantener un alto nivel de relevancia y adaptar el modelo a los cambios en el contexto empresarial o en los datos.
Recopilación regular de comentarios (usuarios, evaluación humana, métricas de desempeño)
Enriquecimiento progresivo del conjunto de datos con nuevos ejemplos, contraejemplos, reformulaciones, etc.
Producción de conjuntos de datos específicos para el reciclaje
Monitorización de la calidad
Aumento de la especialización — Fortalecimiento progresivo de las capacidades de un modelo en un campo determinado
Aprendizaje supervisado continuo — Adición recurrente de ejemplos anotados con alto valor agregado
Ciclo de entrenamiento ágil — Integración continua de nuevos datos en la cartera de IA
Casos de uso
Nuestra experiencia abarca una amplia gama de casos de uso de la IA, independientemente del dominio o la complejidad de los datos. Estos son algunos ejemplos:
Por qué elegir
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