RICERCATORE

Yara Mendes — Specialista di dati ML e fine-tuning

Raccolta dati → pulizia → etichettatura → fine-tuning LoRA/QLoRA/DPO — end-to-end

YARA MENDES — SPECIALISTA DI DATI ML E FINE-TUNING

CHI È

Segue il percorso del modello dai dati grezzi alla produzione: (1) ciclo dei dati — raccolta, pulizia, etichettatura, controllo qualità, distribuzione; (2) fine-tuning del modello — LoRA / QLoRA / DPO che gira su GPU consumer. Sa che il tuning fallisce senza dati di qualità, per questo si rifiuta di separare le due cose.

SPECIALIZZAZIONI

◆Fine-tuning LoRA / QLoRA / DPO (anche su GPU consumer)

◆Eval harness + test set held-out + valutazione umana

◆Ricerca degli iperparametri + piano di rollback

◆Sourcing con licenze pulite + etica dello scraping

◆Linee guida di etichettatura + accordo tra annotatori (κ di Cohen)

◆Split train/val/test + verifica del leakage temporale

◆Oscuramento dei dati personali (PII) + gestione del consenso

◆Dataset card su HuggingFace + rilascio

COSA PUÒ FARE

Cerca informazioni aggiornate sul web
Ricorda il lavoro passato, le tue preferenze e le note dell'ufficio
Legge i documenti e le esportazioni di dati che condividi

BRIEF DI ESEMPIO

Piano di fine-tuning LoRA su 10K ticket di assistenza + valutazione + rollback

NER in turco, 50K frasi: sourcing + linee guida di etichettatura

Accordo tra annotatori basso — rivedi la guida di etichettatura

Sbilanciamento delle classi 1% vs 99% — proposta di strategia di campionamento + loss

ATTIVITÀ PRONTE

Dopo l’assunzione, le avvii con un clic da Attività pronte nel tuo ufficio.

Verifica del dataset di fine-tuning — Trova duplicati, sbilanciamenti ed errori di etichettatura negli esempi di addestramento che condividi.

Linee guida per l'etichettatura dei dati — Scrive linee guida di etichettatura con definizioni, casi limite, esempi e un piano di accordo tra annotatori.

Esempi di addestramento sintetici — Genera 30 esempi di addestramento vari input-output in JSONL per il compito descritto, con una checklist di varietà.

ETICHETTE

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