Shaip надає безпечні, масштабовані генеративні рішення для навчання штучного інтелекту, включаючи збір даних, експертну анотацію даних, багатомовні набори даних та генерацію синтетичних даних, яким довіряють підприємства, що створюють LLM та базові моделі наступного покоління.
Генеративний штучний інтелект та моделі великих мов програмування (LLM) потребують величезних обсягів високоякісних навчальних даних для отримання точних, надійних та контекстно-залежних результатів. Shaip пропонує готові для підприємств рішення для генеративних навчальних даних ШІ, що базуються на досвіді експертів у предметній області, гарантуючи, що відповіді моделей не лише контекстуально релевантні, але й надійні.
Наші користувацькі набори даних штучного інтелекту точно відповідають вашому випадку використання, галузевим вимогам та стандартам відповідності, а також підтримуються експертними робочими процесами анотації даних, які забезпечують високоякісні, відповідні навчальні дані для надійних, специфічних для предметної області генеративних систем штучного інтелекту.
Спеціалізовані навчальні дані, готові до дотримання вимог, підібрані експертами для підтримки розробки та налаштування LLM у регульованих та впливових галузях.
Аналіз медичного зображення: Створюйте та покращуйте медичні зображення для діагностики.
Клінічна документація: Автоматизація узагальнення та транскрипції медичної документації.
Виявлення шахрайства: Створення сценаріїв для тестування систем виявлення шахрайства.
Оцінка ризику: Аналізуйте та моделюйте фінансові ризики за допомогою моделей ШІ.
Автономне водіння: Симулюйте сценарії доріг для навчання моделей самостійного керування.
Системи голосових команд: Покращте розпізнавання голосу та точність відповіді для автомобільних систем.
Рекомендації щодо продукту: Створюйте персоналізовані рекомендації на основі поведінки користувачів.
Створення візуального контенту: Створюйте зображення продуктів, відео та описи.
Обробка претензій: Автоматизуйте узагальнення претензій і виявлення шахрайства.
Моделювання ризиків: Симулюйте сценарії для оцінки та прогнозування ризиків.
Чати: Покращуйте обслуговування клієнтів за допомогою віртуальних помічників на основі штучного інтелекту.
Рекомендації щодо змісту: Пропонуйте персоналізований вміст для користувачів на основі їхніх уподобань.
Від збору даних та створення контенту для конкретної предметної області до зворотного зв'язку з людиною, забезпечення якості та перевірки моделей — все це здійснюється експертами для забезпечення точних та надійних результатів LLM.
Ми збираємо та обробляємо дані, щоб удосконалити мовні моделі для точності та точності.
Ми створюємо й оптимізуємо підказки природною мовою, щоб відобразити різноманітні взаємодії користувачів із вашим ШІ.
Наш сервіс створює спеціалізований текст для таких галузей, як юридичний і медичний, щоб навчити ваш ШІ, орієнтований на домен.
Наша розгалужена мережа дозволяє ретельно порівнювати відповіді ШІ для підвищення точності та надійності моделі.
У нашому підході використовуються гнучкі шкали для точного вимірювання та зменшення токсичного вмісту в комунікаціях, згенерованих ШІ.
Наш індивідуальний відгук гарантує, що відповіді штучного інтелекту матимуть відповідний тон і стислість для конкретних сценаріїв користувача.
Ми оцінюємо результати Gen AI на якість на різних ринках і мовах, щоб точно налаштувати AI відповідно до потреб ринку через RLHF.
Ми ретельно оцінюємо створений ШІ контент, щоб переконатися, що він правдивий і реалістичний, щоб запобігти поширенню дезінформації.
Створюйте пари «запитання-відповідь», уважно прочитавши великі документи (посібники з продукції, технічну документацію, онлайн-форуми та огляди, галузеві нормативні документи), щоб дати компаніям змогу розробляти Gen AI, витягуючи відповідну інформацію з великого корпусу. Наші експерти створюють високоякісні пари запитань і відповідей, такі як:
» Пари запитань і відповідей із кількома відповідями
» Створення запитань поверхневого рівня (Пряме вилучення даних із довідкового тексту)
» Створюйте питання глибокого рівня (співвідношення з фактами та ідеями, не наведеними в довідковому тексті)
» Створення запиту з таблиць
Наші експерти можуть конспектувати всю розмову або довгий діалог, вводячи стислі та інформативні резюме великих обсягів текстових даних.
Змініть спосіб інтерпретації зображень за допомогою нашої розширеної служби субтитрів зображень на основі штучного інтелекту. Ми вдихаємо життя в зображення, генеруючи точні та контекстно насичені описи, відкриваючи нові способи для вашої аудиторії ефективніше взаємодіяти з вашим візуальним вмістом.
Навчіть моделі з великим набором даних аудіозаписів із різними звуками, як-от музика, мова та звуки навколишнього середовища, для створення аудіо, наприклад музики, подкастів або аудіокниг.
Підпис
Основний саундтрек аркадної гри. Він стрімкий і бадьорий, із запальним електрогітарним рифом. Музика повторюється і легко запам’ятовується, але з несподіваними звуками, як-от стукіт тарілок або дріб барабанів.
Згенероване аудіо
Навчання моделей, які розуміють усну мову, тобто додатків, таких як голосові помічники, програмне забезпечення для диктування та переклад у реальному часі на основі великого набору даних аудіозаписів мовлення з відповідними транскриптами.
Ми пропонуємо великий набір даних аудіозаписів людської мови, щоб навчити моделі штучного інтелекту створювати природні, привабливі голоси для ваших додатків, пропонуючи вашим користувачам унікальний і захоплюючий слуховий досвід.
У світі машинного навчання найважливішим є переконання, що модель розуміє та генерує текст, схожий на людину, на основі заданих підказок. Цей процес передбачає сувору оцінку набору даних за допомогою оцінки персоналом і підтвердження якості (QA). Оцінювачі критично оцінюють пари швидка відповідь у наборі даних і оцінюють релевантність і якість відповідей, згенерованих моделлю вивчення мови (LLM).
Порівняння набору даних передбачає ретельний аналіз різних варіантів відповідей для одного запиту. Мета полягає в тому, щоб ранжувати ці відповіді від найкращих до гірших на основі їх відповідності, точності та узгодженості з контекстом підказки.
Synthetic Dialogue Creation використовує потужність Generative AI, щоб революціонізувати взаємодію чат-ботів і розмови кол-центру. Використовуючи можливості штучного інтелекту заглиблюватись у обширні ресурси, такі як посібники з продуктів, технічну документацію та онлайн-обговорення, чат-боти можуть пропонувати точні та релевантні відповіді в безлічі сценаріїв. Ця технологія трансформує підтримку клієнтів, надаючи всебічну допомогу щодо запитів про продукт, усунення проблем і вступаючи в природні, невимушені діалоги з користувачами, тим самим покращуючи загальний досвід роботи з клієнтами.
У Generative AI узагальнення, оцінка та перевірка зображень включає моделі машинного навчання, які підбирають і оцінюють зображення, генеруючи підсумки та оцінки якості. Зворотній зв’язок людини налаштовує точність штучного інтелекту, забезпечуючи відповідність вмісту деталізованим стандартам і підвищуючи надійність.
Прискоріть свою трансформацію за допомогою нашого швидкого впровадження Proof of Concept (POC), перетворюючи ідеї в реальність за кілька тижнів.
ШІ не універсальний. Ми створюємо галузеві підказки, щоб забезпечити точний, релевантний і проникливий контент, створений ШІ, для вашої аудиторії.
Ми забезпечуємо відповідність GDPR, HIPAA та SOC 2, захищаючи конфіденційні дані навчання ШІ.
Ми надаємо галузеві набори даних для охорони здоров’я, юриспруденції, фінансових технологій та інших спеціалізованих галузей.
Ми надаємо неперевершений досвід у хмарі, даних, штучному інтелекті та автоматизації через екосистему наших технологічних партнерів.
Ми надаємо чисті, структуровані та вільні від упереджень набори даних, які покращують продуктивність програм ШІ на базі RAG.
Ви коли-небудь чухали голову, вражені тим, як Google або Alexa, здавалося, «дістали» вас? Або ви помітили, що читаєте комп’ютерне есе, яке звучить моторошно по-людськи? Ти не один.
Людський інтелект для перетворення обробки природної мови (NLP) у високоякісні навчальні дані для машинного навчання з текстовими та аудіоанотаціями.
Штучний інтелект живиться великою кількістю даних і використовує машинне навчання (ML), глибоке навчання (DL) і обробку природної мови (NLP), щоб постійно навчатися та розвиватися.
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Вони включають збір, курування, анотування та перевірку наборів даних, що використовуються для навчання, точного налаштування та оцінки генеративних моделей штучного інтелекту, таких як LLM.
Так. Ми створюємо навчальні набори даних, призначені для контрольованого точного налаштування (SFT), налаштування інструкцій та оптимізації швидких дій.
RLHF покращує узгодження моделей за допомогою зворотного зв'язку від людини. Shaip підтримує це за допомогою робочих процесів порівняння відповідей, ранжування та оцінки якості.
Експерти з предметної області забезпечують контекстуальну точність, достовірність та відповідність навчальних даних реальним випадкам використання.
Так. Ми створюємо власні набори даних штучного інтелекту, що відповідають вашому випадку використання, галузевим вимогам та стандартам відповідності.
Ми використовуємо рекомендації експертів, перевірку за участю людини та багаторівневі перевірки якості для забезпечення постійної точності даних.
Так. Ми підтримуємо багатомовні та регіонально-специфічні набори даних, щоб забезпечити глобальне розгортання LLM.
Ми дотримуємося суворих практик безпеки та відповідності, включаючи процеси, що відповідають GDPR, та анонімізацію даних.
Так. Наші рішення розроблені для підтримки масштабних, багатомовних та багатодоменних програм штучного інтелекту.
