Wykorzystaj moc generatywnej sztucznej inteligencji do przekształcania złożonych danych w użyteczne informacje.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Postęp technologii generatywnej sztucznej inteligencji jest ciągły, napędzany przez nowe źródła danych, skrupulatnie wyselekcjonowane zestawy danych szkoleniowych i testowych oraz udoskonalanie modeli poprzez uczenie wzmacniające na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF)
RLHF w generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystuje wiedzę ludzką, w tym wiedzę specjalistyczną dotyczącą danej dziedziny, do optymalizacji zachowań i dokładnego generowania wyników. Sprawdzanie faktów przez ekspertów dziedzinowych gwarantuje, że odpowiedzi modelu są nie tylko istotne kontekstowo, ale także godne zaufania. Shaip zapewnia dokładne etykietowanie danych, ekspertów w dziedzinie referencji i usługi oceny, umożliwiając bezproblemową integrację ludzkiej inteligencji w iteracyjnym dostrajaniu modeli wielkojęzykowych.
Analiza obrazowania medycznego: Generowanie i ulepszanie obrazów medycznych na potrzeby diagnostyki.
Dokumentacja kliniczna: Zautomatyzuj podsumowanie i transkrypcję dokumentacji medycznej.
Wykrywanie oszustw: Generuj scenariusze testowania systemów wykrywania oszustw.
Ocena ryzyka: Analizuj i symuluj ryzyka finansowe za pomocą modeli AI.
Autonomiczna jazda: Symulowanie scenariuszy drogowych w celu szkolenia modeli autonomicznej jazdy.
Systemy poleceń głosowych: Poprawa rozpoznawania głosu i dokładności reakcji systemów samochodowych.
Zalecenia produktowe: Generuj spersonalizowane rekomendacje w oparciu o zachowanie użytkownika.
Tworzenie treści wizualnych: Twórz obrazy, filmy i opisy produktów.
Przetwarzanie roszczeń: Zautomatyzuj podsumowanie roszczeń i wykrywanie oszustw.
Modelowanie ryzyka: Symulowanie scenariuszy w celu oceny i przewidywania ryzyka.
Chatboty: Popraw obsługę klienta dzięki wirtualnym asystentom opartym na sztucznej inteligencji.
Zalecenia dotyczące treści: Sugeruj użytkownikom spersonalizowane treści na podstawie ich preferencji.
Gromadzimy i selekcjonujemy dane, aby udoskonalić modele językowe pod kątem precyzji i dokładności.
Tworzymy i optymalizujemy podpowiedzi w języku naturalnym, aby odzwierciedlić różnorodne interakcje użytkownika z Twoją sztuczną inteligencją.
Nasza usługa tworzy specjalistyczne teksty dla sektorów takich jak prawo i medycyna, aby szkolić sztuczną inteligencję skupioną na domenie.
Nasza rozległa sieć umożliwia dokładne porównanie odpowiedzi AI w celu zwiększenia dokładności i niezawodności modelu.
Nasze podejście wykorzystuje elastyczne skale do dokładnego pomiaru i ograniczenia toksycznych treści w komunikacji generowanej przez sztuczną inteligencję.
Nasze dostosowane do indywidualnych potrzeb opinie zapewniają, że odpowiedzi AI mają odpowiedni ton i zwięzłość w zależności od konkretnych scenariuszy użytkownika.
Oceniamy wyniki gen AI pod kątem jakości na różnych rynkach i w różnych językach, aby za pośrednictwem RLHF dostosować sztuczną inteligencję do potrzeb specyficznych dla rynku.
Rygorystycznie oceniamy treści generowane przez sztuczną inteligencję, aby mieć pewność, że są zgodne z faktami i realistyczne, co pozwala zapobiec rozprzestrzenianiu się dezinformacji.
Twórz pary pytanie-odpowiedź, dokładnie czytając duże dokumenty (instrukcje produktów, dokumenty techniczne, fora i recenzje online, dokumenty dotyczące przepisów branżowych), aby umożliwić firmom rozwijanie sztucznej inteligencji generacji poprzez wydobywanie odpowiednich informacji z dużego korpusu. Nasi eksperci tworzą wysokiej jakości pary pytań i odpowiedzi, takie jak:
» Pytania i odpowiedzi łączą się z wieloma odpowiedziami
» Tworzenie pytań na poziomie powierzchni (bezpośrednie wyodrębnianie danych z tekstu referencyjnego)
» Twórz pytania szczegółowe (odnoszące się do faktów i spostrzeżeń, które nie są podane w tekście referencyjnym)
» Tworzenie zapytań z tabel
Nasi eksperci mogą podsumować całą rozmowę lub długi dialog, wprowadzając zwięzłe i pouczające streszczenia dużych ilości danych tekstowych.
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.
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.
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
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.
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.
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).
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.
Syntetyczne tworzenie dialogów wykorzystuje moc generatywnej sztucznej inteligencji, aby zrewolucjonizować interakcje z chatbotami i rozmowy w call center. Wykorzystując zdolność sztucznej inteligencji do sięgania po obszerne zasoby, takie jak instrukcje obsługi produktów, dokumentacja techniczna i dyskusje online, chatboty są w stanie oferować precyzyjne i trafne odpowiedzi w niezliczonej liczbie scenariuszy. Technologia ta zmienia obsługę klienta, zapewniając kompleksową pomoc w przypadku zapytań o produkty, rozwiązując problemy i angażując się w naturalny, swobodny dialog z użytkownikami, poprawiając w ten sposób ogólne doświadczenie klienta.
W Generative AI, Image Summarization, Rating & Validation obejmują modele uczenia maszynowego, które selekcjonują i oceniają obrazy, generując podsumowania i oceny jakości. Opinie ludzi dostrajają dokładność AI, zapewniając, że treść spełnia niuanse standardów, zwiększając niezawodność.
Przyspiesz swoją transformację dzięki naszym błyskawicznym wdrożeniom Proof of Concept (POC) — przekształcając pomysły w rzeczywistość w ciągu kilku tygodni.
AI nie jest uniwersalne. Tworzymy podpowiedzi specyficzne dla branży, aby zapewnić precyzyjne, istotne i wnikliwe treści generowane przez AI dla Twojej publiczności.
Zapewniamy zgodność z RODO, HIPAA i SOC 2, chroniąc poufne dane dotyczące szkolenia sztucznej inteligencji.
Dostarczamy zestawy danych ukierunkowane na konkretne branże, takie jak opieka zdrowotna, prawo, technologie finansowe i inne specjalistyczne obszary.
Oferujemy bezkonkurencyjną wiedzę specjalistyczną w zakresie rozwiązań chmurowych, danych, sztucznej inteligencji i automatyzacji za pośrednictwem naszego ekosystemu partnerów technologicznych.
Dostarczamy czyste, uporządkowane i wolne od stronniczości zbiory danych, które poprawiają wydajność aplikacji AI opartych na RAG.
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.
Ludzka inteligencja do przekształcenia przetwarzania języka naturalnego (NLP) w wysokiej jakości dane szkoleniowe do uczenia maszynowego z adnotacjami tekstowymi i dźwiękowymi.
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
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.
