Využijte sílu generativní umělé inteligence k přeměně složitých dat na užitečné informace.
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Pokrok v technologiích generativní umělé inteligence je nepřetržitý, poháněný novými zdroji dat, pečlivě sestavenými tréninkovými a testovacími datovými sadami a zdokonalováním modelů prostřednictvím posílení učení z lidské zpětné vazby (RLHF)
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.
Lékařská zobrazovací analýza: Vytvářejte a vylepšujte lékařské snímky pro diagnostiku.
Klinická dokumentace: Automatizujte sumarizaci a přepis lékařských záznamů.
Detekce podvodů: Vytvářejte scénáře pro testování systémů detekce podvodů.
Odhad rizika: Analyzujte a simulujte finanční rizika pomocí modelů AI.
Autonomní řízení: Simulujte silniční scénáře pro trénování samořídících modelů.
Systémy hlasového ovládání: Vylepšete rozpoznávání hlasu a přesnost odezvy systémů v autě.
Doporučení výrobku: Vytvářejte personalizovaná doporučení pomocí chování uživatelů.
Tvorba vizuálního obsahu: Vytvářejte obrázky, videa a popisy produktů.
Zpracování reklamace: Automatizujte sumarizaci nároků a detekci podvodů.
Modelování rizik: Simulujte scénáře pro hodnocení a předvídání rizik.
Chatboti: Vylepšete služby zákazníkům pomocí virtuálních asistentů s umělou inteligencí.
Doporučení obsahu: Navrhujte uživatelům personalizovaný obsah na základě jejich preferencí.
Shromažďujeme a zpracováváme data, abychom zdokonalili jazykové modely na přesnost a přesnost.
Vytváříme a optimalizujeme výzvy v přirozeném jazyce tak, aby odrážely různé interakce uživatelů s vaší AI.
Naše služba vytváří specializovaný text pro odvětví, jako je právní a lékařský, pro školení vaší AI zaměřené na doménu.
Naše rozsáhlá síť umožňuje důkladné porovnání odpovědí umělé inteligence pro zvýšení přesnosti a spolehlivosti modelu.
Náš přístup využívá flexibilní měřítka k přesnému měření a snižování toxického obsahu v komunikacích generovaných umělou inteligencí.
Naše přizpůsobená zpětná vazba zajišťuje, že reakce umělé inteligence mají vhodný tón a stručnost pro konkrétní uživatelské scénáře.
Hodnotíme výsledky genové umělé inteligence z hlediska kvality napříč trhy a jazyky, abychom umělou inteligenci doladili tak, aby odpovídala specifickým potřebám trhu prostřednictvím RLHF.
Důsledně vyhodnocujeme obsah generovaný umělou inteligencí, abychom zajistili, že je věcný a realistický, abychom zabránili šíření dezinformací.
Vytvářejte dvojice otázek a odpovědí důkladným čtením velkých dokumentů (příručky k produktům, technické dokumenty, online fóra a recenze, dokumenty o regulaci odvětví), abyste společnostem umožnili vyvinout Gen AI extrahováním relevantních informací z velkého korpusu. 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
Naši odborníci mohou shrnout celý rozhovor nebo dlouhý dialog vložením stručných a informativních shrnutí velkého množství textových dat.
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.
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
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.
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.
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 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.
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.
V rámci generativní umělé inteligence zahrnuje sumarizace obrázků, hodnocení a ověřování modely strojového učení, které upravují a hodnotí obrázky, generují souhrny a hodnocení kvality. Lidská zpětná vazba dolaďuje přesnost umělé inteligence a zajišťuje, že obsah splňuje jemné standardy a zvyšuje spolehlivost.
Urychlete svou transformaci pomocí našeho rychlého nasazení Proof of Concept (POC) – proměňte nápady ve skutečnost během týdnů.
AI není univerzální. Vytváříme výzvy pro konkrétní odvětví, abychom pro vaše publikum zajistili přesný, relevantní a srozumitelný obsah generovaný umělou inteligencí.
Zajišťujeme soulad s GDPR, HIPAA a SOC 2 a chráníme citlivá tréninková data AI.
Poskytujeme oborově zaměřené datové sady pro zdravotnictví, právo, fintech a další specializované obory.
Poskytujeme bezkonkurenční odborné znalosti v oblasti cloudu, dat, umělé inteligence a automatizace prostřednictvím ekosystému našeho technologického partnera.
Poskytujeme čisté, strukturované a nezaujaté datové sady, které zlepšují výkon aplikací AI poháněných RAG.
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.
Lidská inteligence transformuje zpracování přirozeného jazyka (NLP) na vysoce kvalitní tréninková data pro strojové učení s textovou a zvukovou anotací.
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
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.
