Generative AI-træningsdataløsninger

Generative AI-tjenester: Mestring af data for at låse op for usynlig indsigt

Udnyt kraften i generativ AI til at transformere komplekse data til handlingsdygtig intelligens.

Generativ ai

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
microsoft
Cogknit

Optimering af Gen AI-modeller med kuraterede data og menneskelig feedback

Fremskridtene inden for Generative AI-teknologier er kontinuerlige, drevet af nye datakilder, omhyggeligt kurateret trænings- og testdatasæt og modelforfining gennem forstærkende læring fra menneskelig feedback (RLHF)

RLHF i generativ AI udnytter menneskelig indsigt, herunder domænespecifik ekspertise, til adfærdsoptimering og nøjagtig outputgenerering. Faktatjek fra domæneeksperter sikrer, at modellens svar ikke kun er kontekstuelt relevante, men også troværdige. Shaip leverer nøjagtig datamærkning, legitimationsdomæneeksperter og evalueringstjenester, hvilket muliggør problemfri integration af menneskelig intelligens i den iterative finjustering af store sprogmodeller.

Gen ai modeller med rlhf

Shaip tilbyder Generative AI-tjenester, der er skræddersyet til at fremme din virksomhed

KLUD
Forbedre AI med RAG-løsninger: realtidshentning, domænespecifikke datasæt, flersproget support og optimering til præcise, skalerbare og relevante output.
PFTS
Vi leverer omfattende overvågede finjusteringsløsninger, der udnytter domænespecifikke datasæt til at optimere AI- og LLM-modeller til nøjagtige, effektive og højtydende resultater.
Multimodal AI
Revolutionér kunstig intelligens med multimodale løsninger, der kombinerer tekst, lyd, billeder og video til præcise, skalerbare og kontekstbevidste applikationer på tværs af industrier.
Hurtig teknik
AI Prompt and Response Generation skaber kontekstuelle, domænespecifikke output, der tilbyder tilpassede prompter, optimering og flersproget support til præcise, engagerende og højkvalitets AI-svar.
RLHF
Forbedre AI-ydeevne med RLHF ved at integrere menneskelig feedback, optimere prompter, reducere skævheder og tilpasse output til etiske standarder.
Red Teaming
Domænespecialister sikrer AI-sikkerhed ved at adressere skævheder, sårbarheder, misinformation og compliance og levere sikre og etiske AI-modeller.

Generative AI-løsninger bygget til din branches unikke udfordringer

Medicinal
Medicinal

Medicinsk billeddannelsesanalyse: Generer og forbedre medicinske billeder til diagnostik.
Klinisk dokumentation: Automatiser journalopsummering og transskription.

Bank og finans

Opdagelse af svig: Generer scenarier for at teste svindeldetektionssystemer.
Risikovurdering: Analyser og simuler finansielle risici med AI-modeller.

Automotive
Automotive

Autonom kørsel: Simuler vejscenarier til træning af selvkørende modeller.
Stemmestyringssystemer: Forbedre stemmegenkendelse og responsnøjagtighed for systemer i bilen.

Detailhandel og e-handel
Detail & E-handel

Produktanbefalinger: Generer personlige anbefalinger ved hjælp af brugeradfærd.
Oprettelse af visuelt indhold: Opret produktbilleder, videoer og beskrivelser.

Forsikring

Behandling af krav: Automatiser opsummering af krav og opdagelse af svindel.
Risikomodellering: Simuler scenarier for at evaluere og forudsige risici.

Telekommunikation
Telekommunikation

chatbots: Forbedre kundeservicen med AI-drevne virtuelle assistenter.
Indholdsanbefalinger: Foreslå personligt tilpasset indhold til brugere baseret på deres præferencer.

Din partner inden for generativ kunstig intelligens: Fra finjustering til kvalitetssikring

Dataindsamling til finjustering af LLM'er

Vi indsamler og kuraterer data for at forfine sprogmodeller til præcision og nøjagtighed.

Hurtig oprettelse/finjustering

Vi laver og optimerer naturlige sprogprompter for at afspejle forskellige brugerinteraktioner med din AI.

Domænespecifik tekstoprettelse

Vores service opretter specialiseret tekst til sektorer som juridisk og medicinsk for at træne din domænefokuserede AI.

Sammenligning af svarkvalitet

Vores omfattende netværk muliggør en grundig sammenligning af AI-svar for at forbedre modellens nøjagtighed og pålidelighed.

Toksicitetsvurdering

Vores tilgang bruger fleksible skalaer til at måle og reducere giftigt indhold i AI-genereret kommunikation nøjagtigt.

Likert Skala Egnethed

Vores skræddersyede feedback sikrer, at AI-svar har den passende tone og korthed til specifikke brugerscenarier.

Modelvalidering og tuningtjenester

Vi vurderer gen AI-resultater for kvalitet på tværs af markeder og sprog for at finjustere AI til at tilpasse sig markedsspecifikke behov gennem RLHF.

Korrekthedsvurdering

Vi evaluerer nøje AI-genereret indhold for at sikre, at det er faktuelt og realistisk for at forhindre spredning af misinformation.

Generative AI Use Cases

Hvorfor Shaip er din betroede partner til generativ kunstig intelligens

Hurtige POC'er

Spor din transformation hurtigt med vores hurtige Proof of Concept (POC)-implementeringer – gør idéer til virkelighed inden for få uger.

Diverse, nøjagtige og hurtige

AI er ikke one-size-fits-all. Vi opretter branchespecifikke prompts for at sikre præcist, relevant og indsigtsfuldt AI-genereret indhold til dit publikum.

Overholdelse og sikkerhed

Vi sikrer overholdelse af GDPR, HIPAA og SOC 2 og beskytter følsomme AI-træningsdata.

Domænespecifik ekspertise

Vi leverer branchefokuserede datasæt til sundhedspleje, jura, fintech og andre specialiserede områder.

Stærke teknologiske partnerskaber

Vi leverer uovertruffen ekspertise inden for cloud, data, AI og automatisering gennem vores teknologipartner-økosystem.

Enterprise-Grade datakvalitet

Vi leverer rene, strukturerede og bias-fri datasæt, der forbedrer ydeevnen af ​​RAG-drevne AI-applikationer.

Byg ekspertise i din Generative AI med kvalitetsdatasæt fra Shaip

Generativ AI refererer til en undergruppe af kunstig intelligens, der fokuserer på at skabe nyt indhold, der ofte ligner eller efterligner givne data.

Generativ AI fungerer gennem algoritmer som Generative Adversarial Networks (GAN'er), hvor to neurale netværk (en generator og en diskriminator) konkurrerer og samarbejder om at producere syntetiske data, der ligner originalen.

Eksempler inkluderer at skabe kunst, musik og realistiske billeder, generere menneskelignende tekst, designe 3D-objekter og simulere stemme- eller videoindhold.

Generative AI-modeller kan bruge forskellige datatyper, herunder billeder, tekst, lyd, video og numeriske data.

Træningsdata danner grundlaget for generativ AI. Modellen lærer mønstrene, strukturerne og nuancerne fra disse data for at producere nyt, lignende indhold.

At sikre nøjagtighed indebærer brug af forskelligartede og højkvalitets træningsdata, raffinering af modelarkitekturer, kontinuerlig validering mod virkelige data og udnyttelse af ekspertfeedback.

Kvaliteten er påvirket af mængden og mangfoldigheden af ​​træningsdata, modellens kompleksitet, beregningsressourcer og finjusteringen af ​​modelparametre.