Udnyt kraften i generativ AI til at transformere komplekse data til handlingsdygtig intelligens.
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
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.
Medicinsk billeddannelsesanalyse: Generer og forbedre medicinske billeder til diagnostik.
Klinisk dokumentation: Automatiser journalopsummering og transskription.
Opdagelse af svig: Generer scenarier for at teste svindeldetektionssystemer.
Risikovurdering: Analyser og simuler finansielle risici med AI-modeller.
Autonom kørsel: Simuler vejscenarier til træning af selvkørende modeller.
Stemmestyringssystemer: Forbedre stemmegenkendelse og responsnøjagtighed for systemer i bilen.
Produktanbefalinger: Generer personlige anbefalinger ved hjælp af brugeradfærd.
Oprettelse af visuelt indhold: Opret produktbilleder, videoer og beskrivelser.
Behandling af krav: Automatiser opsummering af krav og opdagelse af svindel.
Risikomodellering: Simuler scenarier for at evaluere og forudsige risici.
chatbots: Forbedre kundeservicen med AI-drevne virtuelle assistenter.
Indholdsanbefalinger: Foreslå personligt tilpasset indhold til brugere baseret på deres præferencer.
Vi indsamler og kuraterer data for at forfine sprogmodeller til præcision og nøjagtighed.
Vi laver og optimerer naturlige sprogprompter for at afspejle forskellige brugerinteraktioner med din AI.
Vores service opretter specialiseret tekst til sektorer som juridisk og medicinsk for at træne din domænefokuserede AI.
Vores omfattende netværk muliggør en grundig sammenligning af AI-svar for at forbedre modellens nøjagtighed og pålidelighed.
Vores tilgang bruger fleksible skalaer til at måle og reducere giftigt indhold i AI-genereret kommunikation nøjagtigt.
Vores skræddersyede feedback sikrer, at AI-svar har den passende tone og korthed til specifikke brugerscenarier.
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.
Vi evaluerer nøje AI-genereret indhold for at sikre, at det er faktuelt og realistisk for at forhindre spredning af misinformation.
Opret spørgsmål-svar-par ved grundigt at læse store dokumenter (produktmanualer, tekniske dokumenter, onlinefora og anmeldelser, brancheregulerende dokumenter) for at gøre det muligt for virksomheder at udvikle Gen AI ved at udtrække den relevante information fra et stort korpus. Vores eksperter skaber højkvalitets Q&A-par såsom:
» Spørgsmål og svar parrer med flere svar
» Oprettelse af spørgsmål på overfladeniveau (Direkte dataudtræk fra referencetekst)
» Opret spørgsmål på dybt niveau (Korreler med fakta og indsigt, der ikke er givet i referenceteksten)
» Oprettelse af forespørgsler fra tabeller
Vores eksperter kan opsummere hele samtalen eller lange dialoger ved at indtaste kortfattede og informative resuméer af store mængder tekstdata.
Transformer, hvordan du fortolker billeder med vores avancerede AI-drevne billedteksttjeneste. Vi puster liv i billeder ved at generere præcise og kontekstuelt rige beskrivelser, hvilket åbner op for nye måder for dit publikum til at interagere og engagere sig med dit visuelle indhold mere effektivt.
Træn modeller med et stort datasæt af lydoptagelser med forskellige lyde, såsom musik, tale og miljølyde, til at generere lyd, såsom musik, podcasts eller lydbøger.
Caption
Hovedsoundtracket til et arkadespil. Det er tempofyldt og optimistisk med et fængende elektrisk guitarriff. Musikken er gentagende og let at huske, men med uventede lyde, som bækkenstyrt eller trommeslag.
Genereret lyd
Træn modeller, der forstår talt sprog, dvs. applikationer, såsom stemmeaktiverede assistenter, dikteringssoftware og realtidsoversættelse baseret på et stort datasæt af lydoptagelser af tale med tilsvarende transskriptioner.
Vi tilbyder et stort datasæt af lydoptagelser af menneskelig tale for at træne AI-modeller til at skabe naturlige, engagerende stemmer til dine applikationer, hvilket giver dine brugere en unik og fordybende auditiv oplevelse.
I en verden af maskinlæring er det altafgørende at sikre, at en model forstår og genererer menneskelignende tekst baseret på givne prompter. Denne proces involverer streng datasætevaluering gennem menneskelig vurdering og kvalitetssikring (QA) validering. Evaluatorer vurderer kritisk prompt-svar-parrene i et datasæt og vurderer relevansen og kvaliteten af de svar, der genereres af en sprogindlæringsmodel (LLM).
Sammenligning af datasæt involverer omhyggelig analyse af forskellige svarmuligheder for en enkelt prompt. Målet er at rangere disse svar fra bedst til værst baseret på deres relevans, nøjagtighed og overensstemmelse med konteksten for prompten.
Synthetic Dialogue Creation udnytter kraften i Generativ AI til at revolutionere chatbot-interaktioner og callcenter-samtaler. Ved at udnytte AI's kapacitet til at dykke ned i omfattende ressourcer såsom produktmanualer, teknisk dokumentation og online diskussioner, er chatbots udstyret til at tilbyde præcise og relevante svar på tværs af et utal af scenarier. Denne teknologi transformerer kundesupport ved at yde omfattende assistance til produktforespørgsler, fejlfinding af problemer og indgå i naturlige, afslappede dialoger med brugerne, og derved forbedre den overordnede kundeoplevelse.
I Generativ AI involverer billedsammendrag, vurdering og validering maskinlæringsmodeller, der kuraterer og vurderer billeder, genererer resuméer og kvalitetsvurderinger. Menneskelig feedback finjusterer AI-nøjagtigheden og sikrer, at indholdet lever op til nuancerede standarder, hvilket øger pålideligheden.
Spor din transformation hurtigt med vores hurtige Proof of Concept (POC)-implementeringer – gør idéer til virkelighed inden for få uger.
AI er ikke one-size-fits-all. Vi opretter branchespecifikke prompts for at sikre præcist, relevant og indsigtsfuldt AI-genereret indhold til dit publikum.
Vi sikrer overholdelse af GDPR, HIPAA og SOC 2 og beskytter følsomme AI-træningsdata.
Vi leverer branchefokuserede datasæt til sundhedspleje, jura, fintech og andre specialiserede områder.
Vi leverer uovertruffen ekspertise inden for cloud, data, AI og automatisering gennem vores teknologipartner-økosystem.
Vi leverer rene, strukturerede og bias-fri datasæt, der forbedrer ydeevnen af RAG-drevne AI-applikationer.
Har du nogensinde kløet dig i hovedet, overrasket over, hvordan Google eller Alexa så ud til at 'få' dig? Eller har du fundet dig selv at læse et computergenereret essay, der lyder uhyggeligt menneskeligt? Du er ikke alene.
Menneskelig intelligens til at omdanne Natural Language Processing (NLP) til træningsdata af høj kvalitet til maskinindlæring med tekst- og lydkommentarer.
AI lever af rigelige mængder data og udnytter maskinlæring (ML), deep learning (DL) og naturlig sprogbehandling (NLP) til løbende at lære og udvikle sig.
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.
