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.
Fremhævede klienter
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Fremskridtene inden for Generative AI-teknologier er uophørlige, understøttet af nye datakilder, omhyggeligt kurateret trænings- og testdatasæt og model forfining via forstærkningslæring fra menneskelig feedback (RLHF) procedurer.
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.
Optimering af Gen AI-modeller med kuraterede data og menneskelig feedback
datasæt
Generation
Udnyt hurtig generering med LLM'er til at udvide eksisterende datasæt og forbedre modeldækningen om forskellige emner, hvilket sikrer robust ydeevne.
data
Annotation
Engager fageksperter til at forfine og annotere ustrukturerede datakilder til strukturerede formater, der egner sig til ML-algoritmer.
Modelforfining med RLHF
Finjuster AI-modeller ved at integrere løbende menneskelig gennemgang i modeludvikling gennem en iterativ proces med evaluering og forfining for at optimere output.
Kvalitetsresultatvurdering
Eksperter udfører revision og kvalitetskontrol for at validere og ratificere output fra Generative AI-systemer.
Shaip tilbyder Generative AI-tjenester, der er skræddersyet til at fremme dine forretningsløsninger:
Dataindsamling til finjustering af LLM'er
Vi indsamler og kuraterer data for at forfine sprogmodeller til præcision og nøjagtighed.
Domænespecifik tekstoprettelse
Vores service opretter specialiseret tekst til sektorer som juridisk og medicinsk for at træne din domænefokuserede AI.
Toksicitetsvurdering
Vores tilgang bruger fleksible skalaer til at måle og reducere giftigt indhold i AI-genereret kommunikation nøjagtigt.
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.
Hurtig oprettelse/finjustering
Vi laver og optimerer naturlige sprogprompter for at afspejle forskellige brugerinteraktioner med din AI.
Sammenligning af svarkvalitet
Vores omfattende netværk muliggør en grundig sammenligning af AI-svar for at forbedre modellens nøjagtighed og pålidelighed.
Likert Skala Egnethed
Vores skræddersyede feedback sikrer, at AI-svar har den passende tone og korthed til specifikke brugerscenarier.
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
Spørgsmål & svar par
Vores eksperter kan oprette spørgsmål-svar-par ved at læse hele dokumentet grundigt for at gøre det muligt for virksomheder at udvikle Gen AI. Dette kan løse forespørgsler ved at udtrække den relevante information fra et stort korpus, såsom produktmanualer, teknisk dokumentation, onlinefora og anmeldelser, brancheregulerende dokumenter og mere. 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
Tekstopsummering
Vores eksperter kan opsummere hele samtalen eller lange dialoger ved at indtaste kortfattede og informative resuméer af store mængder tekstdata.
Billedtekst
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.
Audio Generation
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
Talegenkendelse
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.
Træning af tekst-til-tale-tjenester
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.
LLM Datasæt Evaluering med Human Rating & QA Validation
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 LLM-datasæt med menneskelig vurdering og QA-validering
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.
Syntetisk dialog skabelse
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.
Billedopsummering, vurdering og validering
Billedopsummering, vurdering og validering inden for generativ AI involverer sofistikerede maskinlæringsmodeller, der kuraterer og vurderer billeder og genererer nøjagtige opsummeringer og kvalitetsvurderinger. Menneskelig feedback er afgørende i denne proces, da det hjælper med at finjustere AI'ens nøjagtighed og sikre, at det genererede indhold lever op til de nuancerede forventninger og standarder, som kun menneskelig dømmekraft kan give, og derved forbedre pålideligheden af AI-output.
Shaip tilbyder en klar fordel i verden af Generativ AI
Driver AI med præcisionsdata
Ved at udnytte årtiers dataerfaring styrker vi Generative AI til dets fulde. Vores lederskab inden for dataløsninger gør os i stand til at flette forskellige datasæt til robuste, sikre applikationer. Med vores færdigheder får AI nøjagtige data, samtidig med at vi opretholder streng sikkerhed og privatliv. Vi er den perfekte partner for virksomheder, der ønsker at udnytte Generativ AI.
Aktiver, programmer og investeringer
Vi er dedikerede til potentialet i Generativ AI for at øge effektiviteten, forbedre resultaterne og tilføje værdi for vores kunder. Vores investering i intellektuel ejendomsret, uddannelse af personale og Generative AI-værktøjer har til formål at øge produktiviteten, modernisere applikationer og accelerere softwareudvikling.
Omfattende brancheekspertise
Vi samarbejder med top sundheds- og teknologibrands og bruger vores dybe viden til at udvikle Generative AI-applikationer, såsom afdækning af dataindsigt, oprettelse af køberprofiler, test af modeller og introduktion af digitale agenter for personale og kunder.
Teknologiudviklingsekspertise
Teknologi er vores kerne, og med Generative AI tager vi vores førende softwareteknologi til nye højder. Vi samarbejder med forskellige industrier for at udnytte denne banebrydende teknologi, fremskynde softwareoprettelse, forbedre tjenester til brugere og arbejdere og strømline driften.
Anbefalede ressourcer
Købervejledning
Købervejledning: Large Language Models LLM
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.
Løsninger
Natural Language Processing Services og løsninger
Menneskelig intelligens til at omdanne Natural Language Processing (NLP) til træningsdata af høj kvalitet til maskinindlæring med tekst- og lydkommentarer.
Tilbyder
Ekspertdataanmærkning/datamærkningstjenester til maskiner af mennesker
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
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
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.