Generativní datová řešení pro školení AI
Generativní služby umělé inteligence: Správa dat k odemknutí neviditelných statistik
Využijte sílu generativní umělé inteligence k přeměně složitých dat na užitečné informace.
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Pokrok v technologiích generativní umělé inteligence je neustálý, podpořený novými datovými zdroji, pečlivě připravenými tréninkovými a testovacími datovými sadami a modelem zdokonalování prostřednictvím posílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF) postupy.
RLHF v rámci generativní umělé inteligence využívá lidské poznatky, včetně odborných znalostí konkrétních domén, pro optimalizaci chování a přesné generování výstupů. Ověřování faktů od doménových expertů zajišťuje, že odpovědi modelu jsou nejen kontextově relevantní, ale také důvěryhodné. Shaip poskytuje přesné označování dat, experty na doménu pověření a vyhodnocovací služby, což umožňuje bezproblémovou integraci lidské inteligence do iterativního jemného ladění velkých jazykových modelů.
Optimalizace modelů Gen AI s vybranými daty a lidskou zpětnou vazbou
Dataset
Generace
Využijte rychlé generování pomocí LLM k rozšíření stávajících datových sad a zlepšení pokrytí modelů v různých tématech, čímž zajistíte robustní výkon.
Data
Anotace
Zapojte odborníky na předmět, aby vylepšili a anotovali nestrukturované zdroje dat do strukturovaných formátů vhodných pro algoritmy ML.
Upřesnění modelu pomocí RLHF
Vylaďte modely umělé inteligence integrací průběžné kontroly člověkem do vývoje modelu prostřednictvím iterativního procesu hodnocení a zdokonalování za účelem optimalizace výstupu.
Hodnocení kvality výstupu
Odborníci provádějí audit a kontrolu kvality, aby ověřili a ratifikovali výstupy generativních systémů umělé inteligence.
Shaip nabízí služby generativní umělé inteligence přizpůsobené pro rozvoj vašich podnikových řešení:
Sběr dat pro jemné ladění LLM
Shromažďujeme a zpracováváme data, abychom zdokonalili jazykové modely na přesnost a přesnost.
Vytváření textu specifického pro doménu
Naše služba vytváří specializovaný text pro odvětví, jako je právní a lékařský, pro školení vaší AI zaměřené na doménu.
Hodnocení toxicity
Náš přístup využívá flexibilní měřítka k přesnému měření a snižování toxického obsahu v komunikacích generovaných umělou inteligencí.
Služby ověřování a ladění modelů
Hodnotíme výsledky genové umělé inteligence z hlediska kvality napříč trhy a jazyky, abychom umělou inteligenci doladili tak, aby odpovídala specifickým potřebám trhu prostřednictvím RLHF.
Rychlé vytvoření/jemné doladění
Vytváříme a optimalizujeme výzvy v přirozeném jazyce tak, aby odrážely různé interakce uživatelů s vaší AI.
Odpověď Porovnání kvality
Naše rozsáhlá síť umožňuje důkladné porovnání odpovědí umělé inteligence pro zvýšení přesnosti a spolehlivosti modelu.
Přiměřenost Likertovy stupnice
Naše přizpůsobená zpětná vazba zajišťuje, že reakce umělé inteligence mají vhodný tón a stručnost pro konkrétní uživatelské scénáře.
Hodnocení správnosti
Důsledně vyhodnocujeme obsah generovaný umělou inteligencí, abychom zajistili, že je věcný a realistický, abychom zabránili šíření dezinformací.
Generativní případy použití AI
Dvojice otázek a odpovědí
Naši odborníci mohou vytvořit dvojice Otázka-Odpověď důkladným přečtením celého dokumentu, aby společnosti mohly vyvinout Gen AI. To může řešit dotazy extrahováním relevantních informací z velkého korpusu, jako jsou produktové manuály, technická dokumentace, online fóra a recenze, průmyslové regulační dokumenty a další. Naši odborníci vytvářejí vysoce kvalitní dvojice otázek a odpovědí, jako jsou:
» Páry otázek a odpovědí s více odpověďmi
» Tvorba otázek na povrchové úrovni (Přímá extrakce dat z referenčního textu)
» Vytvářejte otázky na hluboké úrovni (korelujte s fakty a poznatky, které nejsou uvedeny v referenčním textu)
» Vytváření dotazů z tabulek
Shrnutí textu
Naši odborníci mohou shrnout celý rozhovor nebo dlouhý dialog vložením stručných a informativních shrnutí velkého množství textových dat.
Titulky obrázků
Změňte způsob, jakým interpretujete obrázky, pomocí naší pokročilé služby Image Captioning využívající umělou inteligenci. Vdechujeme život obrazům generováním přesných a kontextově bohatých popisů, které vašemu publiku otevírá nové způsoby, jak efektivněji interagovat a zapojit se do vašeho vizuálního obsahu.
Generování zvuku
Trénujte modely s velkou datovou sadou zvukových nahrávek s různými zvuky, jako je hudba, řeč a zvuky prostředí, za účelem generování zvuku, jako je hudba, podcasty nebo zvukové knihy.
Titulek
Hlavní soundtrack arkádové hry. Je to rychlé a optimistické, s chytlavým riffem elektrické kytary. Hudba je opakující se a snadno zapamatovatelná, ale s neočekávanými zvuky, jako jsou nárazy činelu nebo bubnování.
Generovaný zvuk
Rozpoznávání řeči
Trénujte modely, které rozumí mluvené řeči, tj. aplikace, jako jsou hlasově aktivovaní asistenti, diktovací software a překlad v reálném čase na základě velkého datového souboru zvukových nahrávek řeči s odpovídajícími přepisy.
Školení služeb převodu textu na řeč
Nabízíme velkou datovou sadu zvukových nahrávek lidské řeči, abychom mohli trénovat modely umělé inteligence k vytváření přirozených, poutavých hlasů pro vaše aplikace, což vašim uživatelům nabízí jedinečný a pohlcující sluchový zážitek.
Hodnocení datových sad LLM s hodnocením lidí a ověřováním kvality
Ve světě strojového učení je prvořadé zajistit, aby model chápal a generoval lidský text na základě daných výzev. Tento proces zahrnuje přísné vyhodnocování datových souborů prostřednictvím lidského hodnocení a ověřování kvality (QA). Hodnotitelé kriticky posuzují dvojice prompt-reakce v datovém souboru a hodnotí relevanci a kvalitu odpovědí generovaných modelem jazykového vzdělávání (LLM).
Porovnání datových sad LLM s lidským hodnocením a ověřováním kvality
Porovnání datové sady zahrnuje pečlivou analýzu různých možností odezvy pro jednu výzvu. Cílem je seřadit tyto odpovědi od nejlepší po nejhorší na základě jejich relevance, přesnosti a souladu s kontextem výzvy.
Vytváření syntetického dialogu
Synthetic Dialogue Creation využívá sílu generativní umělé inteligence k revoluci v interakcích chatbotů a konverzací v call centru. Díky využití schopnosti umělé inteligence proniknout do rozsáhlých zdrojů, jako jsou produktové manuály, technická dokumentace a online diskuse, jsou chatboti vybaveni tak, aby nabízeli přesné a relevantní reakce v mnoha scénářích. Tato technologie transformuje zákaznickou podporu tím, že poskytuje komplexní pomoc při dotazech na produkty, odstraňování problémů a zapojování se do přirozených, neformálních dialogů s uživateli, čímž zlepšuje celkovou zákaznickou zkušenost.
Shrnutí obrázků, hodnocení a ověření
Sumarizace, hodnocení a ověřování obrázků v oblasti generativní umělé inteligence zahrnuje sofistikované modely strojového učení, které upravují a hodnotí obrázky, generují přesné souhrny a hodnocení kvality. Lidská zpětná vazba je v tomto procesu klíčová, protože pomáhá vyladit přesnost AI a zajišťuje, že generovaný obsah splňuje odlišná očekávání a standardy, které může poskytnout pouze lidský úsudek, čímž se zvyšuje spolehlivost výstupů AI.
Shaip nabízí jasnou výhodu ve světě generativní umělé inteligence
Napájení AI s Precision Data
Využitím desetiletí zkušeností s daty umožňujeme generativní AI naplno. Naše vedoucí postavení v oblasti datových řešení nám umožňuje spojovat různé datové sady pro robustní a bezpečné aplikace. Díky našim dovednostem získává umělá inteligence přesná data při zachování přísného zabezpečení a soukromí. Jsme perfektním partnerem pro firmy, které chtějí využít generativní umělou inteligenci.
Aktiva, programy a investice
Věnujeme se potenciálu generativní umělé inteligence ke zvýšení efektivity, zlepšení výsledků a přidané hodnoty pro naše klienty. Naše investice do duševního vlastnictví, školení zaměstnanců a generativních nástrojů AI mají za cíl zvýšit produktivitu, modernizovat aplikace a urychlit vývoj softwaru.
Rozsáhlá průmyslová odbornost
Spolupracujeme se špičkovými zdravotnickými a technologickými značkami a využíváme naše hluboké znalosti k vývoji aplikací generativní umělé inteligence, jako je odhalování datových přehledů, vytváření profilů kupujících, testovací modely a zavádění digitálních agentů pro zaměstnance a zákazníky.
Odbornost v oblasti vývoje technologií
Technologie je naším jádrem a s generativní AI posouváme naše přední softwarové inženýrství do nových výšin. Spolupracujeme s různými průmyslovými odvětvími, abychom využili tuto špičkovou technologii, urychlili tvorbu softwaru, zlepšili služby pro uživatele a pracovníky a zefektivnili provoz.
Doporučené zdroje
Průvodce kupujícím
Průvodce kupujícího: Velké jazykové modely LLM
Poškrábali jste se někdy na hlavě a užasli nad tím, jak vás Google nebo Alexa „dostaly“? Nebo jste se přistihli, že čtete počítačově generovanou esej, která zní děsivě lidsky? Nejsi sám.
Řešení
Služby a řešení pro zpracování přirozeného jazyka
Lidská inteligence transformuje zpracování přirozeného jazyka (NLP) na vysoce kvalitní tréninková data pro strojové učení s textovou a zvukovou anotací.
Nabízí
Expertní anotace dat / služby označování dat pro stroje lidmi
Umělá inteligence se živí velkým množstvím dat a využívá strojové učení (ML), hluboké učení (DL) a zpracování přirozeného jazyka (NLP), aby se neustále učila a vyvíjela.
Vybudujte ve své generativní AI dokonalost pomocí kvalitních datových sad od Shaip
Často kladené otázky (FAQ)
Generativní AI označuje podmnožinu umělé inteligence zaměřenou na vytváření nového obsahu, často připomínajícího nebo napodobující daná data.
Generativní umělá inteligence funguje prostřednictvím algoritmů, jako jsou Generative Adversarial Networks (GAN), kde dvě neuronové sítě (generátor a diskriminátor) soutěží a spolupracují na vytváření syntetických dat podobných originálu.
Příklady zahrnují vytváření umění, hudby a realistických obrázků, generování lidského textu, navrhování 3D objektů a simulaci hlasového nebo video obsahu.
Generativní modely umělé inteligence mohou využívat různé typy dat, včetně obrázků, textu, zvuku, videa a číselných dat.
Tréninková data poskytují základ pro generativní AI. Model se z těchto dat učí vzory, struktury a nuance, aby vytvořil nový podobný obsah.
Zajištění přesnosti zahrnuje používání různorodých a vysoce kvalitních školicích dat, zdokonalování architektur modelů, průběžné ověřování oproti reálným datům a využití zpětné vazby od odborníků.
Kvalita je ovlivněna objemem a rozmanitostí trénovacích dat, složitostí modelu, výpočetními prostředky a doladěním parametrů modelu.