Can we submit our business directly to Llama or Mistral's training data?

No — there is no submission process or registry for open-source model training. These models are trained periodically on crawled snapshots of the public web, so the only control you have is ensuring your site is well-structured and crawlable before the next training cycle.

Why does an open-source model describe our business inaccurately or not at all?

If your site lacked clear structured data, blocked crawlers, or had limited third-party citation at the time of the training crawl, that gap gets baked into the model's static knowledge until a future retraining incorporates newer data.

Does fixing our site today help immediately with open-source LLMs already deployed?

Not immediately for models already trained and shipped, since their knowledge is frozen at training time; however, fixes made now directly determine your representation in the next training snapshot and in any retrieval-augmented layer built atop these models.

LLMs de código abierto: asegurando la visibilidad en los repositorios de datos de Meta Llama y Mistral

Los modelos de código abierto como Meta's Llama y Mistral se entrenan en grandes crawles web públicos y repositorios de datos abiertos en lugar de un índice en vivo propietario, lo que significa que su visibilidad dentro de ellos se determina meses o años antes por si su negocio estaba claramente representado, estructurado y crawlable en el momento en que se recogieron los datos de formación. Debido a que estos modelos se desplegan a través de innumerables aplicaciones independientes, chatbots y herramientas internas de la empresa sin que una sola empresa controle la experiencia, no hay un dashboard para comprobar y no hay manera de "submitir" su negocio después - la única herramienta es asegurar que su presencia en la web actual sea crawl-friendly, estructurada y digna de citar, por lo que es bien representada la próxima vez que se

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Preguntas

Respondiendo .

¿Podemos enviar nuestro negocio directamente a los datos de formación de Llama o Mistral?+

No — no hay proceso de envío ni registro para el entrenamiento de modelos de código abierto. Estos modelos se entrenan periódicamente en instantáneas rastreadas de la web pública, por lo que el único control que tiene es asegurarse de que su sitio esté bien estructurado y rastreable antes del próximo ciclo de entrenamiento.

¿Por qué un modelo de código abierto describe nuestro negocio de manera inexacta o no en absoluto?+

Si su sitio carecía de datos estructurados claros, bloqueaba los rastreadores o tenía una citacin limitada de terceros en el momento del rastreo de entrenamiento, esa brecha se enciende en el conocimiento estático del modelo hasta que un retraining futuro incorpore datos más recientes.

¿Rectificar nuestro sitio hoy ayuda inmediatamente con los LLMs de código abierto ya desplegados?+

No inmediatamente para los modelos ya entrenados y enviados, ya que su conocimiento está congelado en el tiempo de entrenamiento; sin embargo, las correcciones hechas ahora determinan directamente su representación en el próximo snapshot de entrenamiento y en cualquier capa aumentada de recuperación construida encima de estos modelos.

Noticias

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Llama y Mistral aprenden de los rascacielos públicos - ausente significa ausente dondequiera que corran.