Deja de gastar semanas en crear conjuntos de datos y empieza a entrenar mejores modelos hoy mismo con DeepFabric, una herramienta que genera conjuntos de razonamiento en cadena en cuestión de minutos a partir de prompts en lenguaje natural.
El problema habitual es conocido: crear datos de entrenamiento de calidad consume mucho tiempo, requiere curación manual, ingeniería de prompts compleja o servicios costosos de etiquetado. La consecuencia frecuente es abandonar proyectos o conformarse con conjuntos de datos mediocres que producen modelos mediocres.
DeepFabric cambia las reglas del juego ofreciendo tres formatos de Chain of Thought que cubren todos los casos de uso. Formato libre para razonamiento matemático y resolución paso a paso, formato estructurado basado en conversación ideal para diálogos educativos y explicación sistemática, y un formato híbrido que combina razonamiento natural con trazas estructuradas para dominios complejos. Todo esto se genera automáticamente según una configuración simple que define temas, profundidad y estilo de razonamiento.
Velocidad y diversidad son sus pilares. DeepFabric puede generar cientos de ejemplos en minutos y construye previamente un árbol temático jerárquico para asegurar cobertura amplia y evitar redundancias. Además permite elegir entre proveedores según la necesidad, desde proveedores en la nube para razonamiento complejo hasta modelos locales para generación privada, e integra subida automática a repositorios como HuggingFace para acelerar la publicación y puesta en marcha.
La configuración se define de forma declarativa, sin necesidad de ingeniería de prompts compleja. Describe el dominio, el estilo de razonamiento y el tamaño del conjunto y la herramienta se encarga del resto. El resultado es un conjunto de datos listo para entrenamiento que incluye preguntas, razonamientos paso a paso y respuestas finales, o bien conversaciones estructuradas y trazas de razonamiento según el formato elegido.
En la práctica, DeepFabric acelera la creación de conjuntos de datos en más de 90 por ciento frente a la curación manual, aumenta la diversidad por dominio y reduce costes frente a servicios de etiquetado. Los casos de uso reales incluyen creación de materiales para enseñanza personalizada, entrenamiento de agentes IA para tareas complejas, generación de benchmarks de investigación y desarrollo de modelos de razonamiento a medida para empresas.
En Q2BSTUDIO combinamos nuestra experiencia en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida con soluciones avanzadas de inteligencia artificial para ayudar a empresas a sacar el máximo partido de herramientas como DeepFabric. Somos especialistas en desarrollo de aplicaciones, servicios de integración cloud y automatización, y ofrecemos servicios de inteligencia artificial para empresas que incluyen diseño de agentes IA y pipelines de datos.
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