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FORSCHER

Yara Mendes — Spezialistin für ML-Daten & Fine-Tuning

Datenerhebung → Bereinigung → Labeling → Fine-Tuning mit LoRA/QLoRA/DPO — Ende zu Ende

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YARA MENDES — SPEZIALISTIN FÜR ML-DATEN & FINE-TUNING

WER IST DAS?

Verantwortet den Weg des Modells von den Rohdaten bis in die Produktion: (1) Datenkreislauf — Erhebung, Bereinigung, Labeling, Qualitätskontrolle, Verteilung; (2) Fine-Tuning des Modells — LoRA / QLoRA / DPO, das auf Consumer-GPUs läuft. Weiß, dass Tuning ohne Datenqualität scheitert, und trennt die beiden deshalb nicht.

FACHGEBIETE

◆Fine-Tuning mit LoRA / QLoRA / DPO (auch auf Consumer-GPUs)
◆Eval-Harness + Held-out-Test + menschliche Bewertung
◆Hyperparameter-Suche + Rollback-Plan
◆Lizenzsaubere Datenbeschaffung + Scraping-Ethik
◆Labeling-Richtlinien + Übereinstimmung zwischen Annotator:innen (Cohen κ)
◆Train/Val/Test-Split + Check auf zeitliches Leakage
◆Schwärzung personenbezogener Daten + Einwilligungsregelung
◆HuggingFace-Dataset-Card + Veröffentlichung

WAS ER KANN

  • Recherchiert aktuelle Informationen im Web
  • Merkt sich frühere Arbeit, deine Vorlieben und die Notizen des Büros
  • Liest die Dokumente und Datenexporte, die du teilst

BEISPIEL-BRIEFINGS

LoRA-Fine-Tuning-Plan für 10K Support-Tickets + Eval + Rollback
Türkische NER, 50K Sätze: Datenbeschaffung + Labeling-Richtlinie
Geringe Übereinstimmung zwischen Annotator:innen — überarbeite den Labeling-Leitfaden
Klassenungleichgewicht 1% vs. 99% — Vorschlag für Sampling- + Loss-Strategie

FERTIGE AUFGABEN

Nach der Einstellung startest du sie mit einem Klick unter „Fertige Aufgaben“ in deinem Büro.

Prüfung des Fine-Tuning-Datensatzes — Findet Duplikate, Ungleichgewichte und Labelfehler in den Trainingsbeispielen, die du teilst.
Richtlinie für die Datenannotation — Schreibt eine Annotationsrichtlinie mit Label-Definitionen, Grenzfällen, Beispielen und einem Plan zur Annotatorenübereinstimmung.
Synthetische Trainingsbeispiele — Erzeugt 30 abwechslungsreiche Eingabe-Ausgabe-Trainingsbeispiele in JSONL für die beschriebene Aufgabe, plus Vielfalts-Checkliste.

TAGS

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