Generatywne rozwiązania w zakresie danych AI
Generatywne usługi sztucznej inteligencji: opanowanie danych w celu odblokowania niewidocznych spostrzeżeń
Wykorzystaj moc generatywnej sztucznej inteligencji do przekształcania złożonych danych w użyteczne informacje.
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Odkryj kompleksowe rozwiązania dostosowane do pojawiającej się sztucznej inteligencji
Postęp w technologiach generatywnej sztucznej inteligencji jest nieustanny, wspierany przez świeże źródła danych, skrupulatnie dobrane zbiory danych szkoleniowych i testowych oraz modele udoskonalanie poprzez uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnych od ludzi (RLHF) procedur.
Uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF) w generatywnych modelach sztucznej inteligencji wykorzystuje wiedzę ludzką, w tym wiedzę specjalistyczną dotyczącą danej dziedziny, w celu optymalizacji zachowań i dokładnego generowania wyników. Sprawdzanie faktów przez ekspertów dziedzinowych zapewnia, że odpowiedzi modelu są nie tylko istotne kontekstowo, ale także godne zaufania i rzetelne. Platformy takie jak Shaip łączą ten ekosystem, zapewniając wysokiej jakości etykietowanie danych, ekspertów w dziedzinie poświadczeń, szkolenia specyficzne dla danej dziedziny i usługi ewaluacyjne, umożliwiając bezproblemową integrację ludzkiej inteligencji w iteracyjnym dostrajaniu modeli wielkojęzykowych, wspierając w ten sposób zwiększoną wydajność i bezpieczeństwo w aplikacjach AI.
Generatywne przypadki użycia AI
1. Pytania i odpowiedzi
Nasi eksperci mogą tworzyć pary Pytanie-Odpowiedź, dokładnie czytając cały dokument, aby umożliwić firmom rozwój Gene AI. Może to pomóc w rozwiązaniu zapytań poprzez wyodrębnienie odpowiednich informacji z dużego korpusu. Nasi eksperci tworzą wysokiej jakości pary pytań i odpowiedzi, takie jak:
» Generowanie pytań i odpowiedzi dla wsparcia agenta Contact Center
» Tworzenie poziomu powierzchni (bezpośrednie pobieranie danych z tekstu referencyjnego)
» Twórz pytania szczegółowe (odnoszące się do faktów i spostrzeżeń, które nie są podane w tekście referencyjnym)
» Opracowywanie pytań i odpowiedzi w oparciu o dane tabelaryczne
Podczas tworzenia zestawów danych pytań i odpowiedzi dla generatywnych modeli AI ważne jest, aby skupić się na określonych domenach i typach dokumentów istotnych dla branży i zawierać informacje niezbędne do udzielenia odpowiedzi na często zadawane pytania.
- Instrukcje obsługi produktów/ Dokumentacja produktów
- Dokumentacja techniczna
- Fora internetowe i recenzje
- Dane obsługi klienta
- Branżowe dokumenty regulacyjne
2. Podsumowanie tekstu
Nasi eksperci mogą podsumować całą rozmowę lub długi dialog, wprowadzając zwięzłe i pouczające streszczenia dużych ilości danych tekstowych.
3. Generowanie i renderowanie obrazu
Trenuj modele za pomocą dużego zbioru danych obrazów o różnych funkcjach, takich jak obiekty, sceny i tekstury, w celu generowania realistycznych obrazów, tj. tworzenia nowych projektów produktów, materiałów marketingowych lub wirtualnych światów. Oferujemy również tworzenie treści 3D, specjalizując się w skomplikowanym projektowaniu postaci 3D o szczegółowej geometrii
Podpisy obrazów
Zmień sposób, w jaki interpretujesz obrazy, dzięki naszej zaawansowanej usłudze podpisów pod obrazami opartej na sztucznej inteligencji. Tchniemy życie w obrazy, generując precyzyjne i bogate kontekstowo opisy, otwierając przed odbiorcami nowe sposoby interakcji i skuteczniejszej interakcji z treściami wizualnymi.
Usługa wykrywania deepfake’ów
Identyfikuj i analizuj zmanipulowane pliki multimediów cyfrowych, w tym obrazy i filmy. Nasi eksperci skrupulatnie skanują treści medialne, aby wykryć subtelne anomalie i niespójności, które wskazują na manipulację deepfake. Nasz zespół weryfikuje autentyczność treści, pomagając Ci rozróżnić media autentyczne od sztucznie wygenerowanych.
4. Generowanie tekstu
Trenuj modele z dużym zestawem danych tekstu z różnymi stylami, takimi jak artykuły z wiadomościami, beletrystyka i poezja, aby generować tekst, taki jak artykuły z wiadomościami, posty na blogach lub treści w mediach społecznościowych, aby zaoszczędzić czas i pieniądze na tworzeniu zawartości.
Podpis
Główna ścieżka dźwiękowa gry zręcznościowej. Jest szybki i optymistyczny, z chwytliwym riffem gitary elektrycznej. Muzyka jest powtarzalna i łatwa do zapamiętania, ale z nieoczekiwanymi dźwiękami, takimi jak uderzenia talerzy lub bębny.
Wygenerowany dźwięk
5. Generowanie dźwięku
Trenuj modele z dużym zestawem danych nagrań dźwiękowych z różnymi dźwiękami, takimi jak muzyka, mowa i dźwięki otoczenia, w celu generowania dźwięku, takiego jak muzyka, podcasty lub książki audio.
Rozpoznawanie mowy
Trenuj modele, które rozumieją język mówiony, tj. aplikacje, takie jak asystenci aktywowani głosem, oprogramowanie do dyktowania i tłumaczenie w czasie rzeczywistym w oparciu o duży zestaw danych nagrań dźwiękowych mowy wraz z odpowiednimi transkrypcjami.
Szkolenia usług zamiany tekstu na mowę
Oferujemy duży zestaw nagrań dźwiękowych ludzkiej mowy, aby szkolić modele sztucznej inteligencji w zakresie tworzenia naturalnych, atrakcyjnych głosów dla aplikacji, oferując użytkownikom wyjątkowe i wciągające wrażenia dźwiękowe.
6. Tłumaczenie maszynowe
Trenuj modele z dużym wielojęzycznym zestawem danych z odpowiednią transkrypcją, aby tłumaczyć tekst z jednego języka na inny, przełamując bariery językowe i zwiększając dostępność informacji.
7. Zalecenia dotyczące produktów
Trenuj modele z dużym zestawem danych historii zakupów klientów z etykietami wskazującymi, które produkty klienci są najbardziej skłonni do zakupu, aby oferować klientom dokładne rekomendacje w celu zwiększenia sprzedaży i poprawy zadowolenia klientów.
8. Ocena zbiorów danych LLM z oceną człowieka i walidacją QA
W świecie uczenia maszynowego najważniejsze jest zapewnienie, że model rozumie i generuje tekst przypominający ludzki na podstawie podanych podpowiedzi. Proces ten obejmuje rygorystyczną ocenę zbioru danych poprzez weryfikację ocen ludzkich i zapewnienie jakości (QA). Oceniający krytycznie oceniają pary natychmiastowych odpowiedzi w zbiorze danych oraz oceniają trafność i jakość odpowiedzi generowanych przez model uczenia się języka (LLM).
9. Porównanie zbiorów danych LLM z oceną człowieka i weryfikacją jakości
Porównanie zbioru danych obejmuje szczegółową analizę różnych opcji odpowiedzi na pojedynczy monit. Celem jest uszeregowanie tych odpowiedzi od najlepszej do najgorszej na podstawie ich trafności, dokładności i zgodności z kontekstem podpowiedzi.
10. Szkolenie z Chatbota
Wykorzystaj moc gen AI, aby angażować się w znaczące interakcje z użytkownikami, odpowiadać na zapytania i dostarczać rozwiązania w oparciu o kontekst. Wykorzystując techniki takie jak pytania i odpowiadanie oraz podsumowanie tekstu, chatboty mogą zrozumieć intencje użytkownika, wyodrębnić istotne informacje z ogromnych baz danych i zapewnić zwięzłą odpowiedź.
Generatywna sztuczna inteligencja wspomaga chatboty w różnych dziedzinach, w tym w obsłudze klienta, zapytaniach o produkty, rozwiązywaniu problemów, a nawet zwykłych rozmowach. Te boty mogą przeglądać instrukcje produktów, dokumentację techniczną, fora internetowe i inne informacje, aby zapewnić najdokładniejszą odpowiedź na zapytanie użytkownika.
Podstawowe cechy
Kompleksowe dane AI
Nasza obszerna kolekcja obejmuje różne kategorie, oferując szeroki wybór dla Twojego wyjątkowego szkolenia modelek.
jakość Zapewniony
Przestrzegamy rygorystycznych procedur zapewniania jakości, aby zapewnić dokładność, ważność i przydatność danych.
Różnorodne przypadki użycia
Od generowania tekstu i obrazu po syntezę muzyki, nasze zestawy danych obsługują różne generatywne aplikacje sztucznej inteligencji.
Niestandardowe rozwiązania w zakresie danych
Nasze niestandardowe rozwiązania w zakresie danych zaspokajają Twoje unikalne potrzeby, tworząc dostosowany zestaw danych, aby spełnić Twoje specyficzne wymagania.
Bezpieczeństwo i zgodność
Przestrzegamy standardów bezpieczeństwa danych i prywatności. Przestrzegamy przepisów RODO i HIPPA, zapewniając prywatność użytkowników.
Benefity
Popraw dokładność generatywnych modeli AI
Oszczędzaj czas i pieniądze na gromadzeniu danych
Przyspiesz swój czas
na rynek
Zyskaj konkurencję
krawędź
Zalecane zasoby
Przewodnik kupującego
Przewodnik kupującego: duże modele językowe LLM
Czy kiedykolwiek podrapałeś się po głowie, zdumiony tym, jak Google lub Alexa wydawały się „dostać” cię? A może czytałeś wygenerowany komputerowo esej, który brzmi niesamowicie po ludzku? Nie jesteś sam.
Rozwiązania
Usługi i rozwiązania w zakresie przetwarzania języka naturalnego
Ludzka inteligencja do przekształcenia przetwarzania języka naturalnego (NLP) w wysokiej jakości dane szkoleniowe do uczenia maszynowego z adnotacjami tekstowymi i dźwiękowymi.
Oferując
Usługi adnotacji danych eksperckich / etykietowania danych dla maszyn przez ludzi
Sztuczna inteligencja żywi się dużymi ilościami danych i wykorzystuje uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie się (DL) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby stale się uczyć i ewoluować.
Buduj doskonałość w swojej generatywnej sztucznej inteligencji dzięki wysokiej jakości zestawom danych od Shaip
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Generatywna sztuczna inteligencja to podzbiór sztucznej inteligencji skupiony na tworzeniu nowych treści, często przypominających lub imitujących dane.
Generatywna sztuczna inteligencja działa poprzez algorytmy takie jak generatywne sieci kontradyktoryjne (GAN), w których dwie sieci neuronowe (generator i dyskryminator) konkurują i współpracują w celu wytworzenia syntetycznych danych przypominających oryginał.
Przykłady obejmują tworzenie dzieł sztuki, muzyki i realistycznych obrazów, generowanie tekstu przypominającego człowieka, projektowanie obiektów 3D i symulowanie treści głosowych lub wideo.
Modele generatywne AI mogą wykorzystywać różne typy danych, w tym obrazy, tekst, dźwięk, wideo i dane liczbowe.
Dane szkoleniowe stanowią podstawę generatywnej sztucznej inteligencji. Model uczy się wzorców, struktur i niuansów z tych danych, aby wygenerować nową, podobną treść.
Zapewnienie dokładności obejmuje wykorzystanie różnorodnych i wysokiej jakości danych szkoleniowych, udoskonalenie architektury modeli, ciągłą weryfikację względem danych ze świata rzeczywistego i wykorzystanie opinii ekspertów.
Na jakość wpływa ilość i różnorodność danych szkoleniowych, złożoność modelu, zasoby obliczeniowe i dostrojenie parametrów modelu.