Generative AI Training Data Solutions
Генеративні послуги штучного інтелекту: оволодіння даними для відкриття невидимої інформації
Використовуйте потужність генеративного штучного інтелекту, щоб перетворювати складні дані в дієвий інтелект.
Рекомендовані клієнти
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Прогрес у генеративних технологіях штучного інтелекту невпинний, що підтримується свіжими джерелами даних, ретельно підібраними наборами даних для навчання та тестування, а також моделлю уточнення за допомогою навчання з підкріпленням на основі відгуків людини (RLHF) процедур.
RLHF у генеративному штучному інтелекті використовує людські знання, включно з предметно-специфічними знаннями, для оптимізації поведінки та створення точного результату. Перевірка фактів експертами в галузі гарантує, що відповіді моделі не тільки релевантні контексту, але й заслуговують на довіру. Shaip надає точне маркування даних, експертів з домену повноважень і послуги з оцінки, що дозволяє бездоганно інтегрувати людський інтелект у ітераційне тонке налаштування великих мовних моделей.
Оптимізація моделей ШІ покоління за допомогою відібраних даних і відгуків людей
Набір даних
Покоління
Використовуйте швидку генерацію за допомогою LLM, щоб розширити наявні набори даних і покращити охоплення моделлю на різноманітні теми, забезпечуючи надійну продуктивність.
дані
Анотація
Залучайте експертів із тематики для вдосконалення та анотування неструктурованих джерел даних у структуровані формати, придатні для алгоритмів ML.
Уточнення моделі з RLHF
Тонко налаштовуйте моделі штучного інтелекту, інтегруючи постійну перевірку людьми в розробку моделі за допомогою ітераційного процесу оцінки та вдосконалення для оптимізації результату.
Оцінка якості продукції
Експерти проводять аудит і контроль якості, щоб перевірити та затвердити результати генеративних систем ШІ.
Shaip пропонує послуги Generative AI, розроблені для просування ваших бізнес-рішень:
Збір даних для тонкого налаштування LLM
Ми збираємо та обробляємо дані, щоб удосконалити мовні моделі для точності та точності.
Створення предметно-орієнтованого тексту
Наш сервіс створює спеціалізований текст для таких галузей, як юридичний і медичний, щоб навчити ваш ШІ, орієнтований на домен.
Оцінка токсичності
У нашому підході використовуються гнучкі шкали для точного вимірювання та зменшення токсичного вмісту в комунікаціях, згенерованих ШІ.
Послуги перевірки та налаштування моделі
Ми оцінюємо результати Gen AI на якість на різних ринках і мовах, щоб точно налаштувати AI відповідно до потреб ринку через RLHF.
Швидке створення/точне налаштування
Ми створюємо й оптимізуємо підказки природною мовою, щоб відобразити різноманітні взаємодії користувачів із вашим ШІ.
Порівняння якості відповідей
Наша розгалужена мережа дозволяє ретельно порівнювати відповіді ШІ для підвищення точності та надійності моделі.
Відповідність шкали Лайкерта
Наш індивідуальний відгук гарантує, що відповіді штучного інтелекту матимуть відповідний тон і стислість для конкретних сценаріїв користувача.
Оцінка правильності
Ми ретельно оцінюємо створений ШІ контент, щоб переконатися, що він правдивий і реалістичний, щоб запобігти поширенню дезінформації.
Випадки використання генеративного ШІ
Пари запитань і відповідей
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
Узагальнення тексту
Наші експерти можуть конспектувати всю розмову або довгий діалог, вводячи стислі та інформативні резюме великих обсягів текстових даних.
Підписи до зображень
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.
Генерація аудіо
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
Розпізнавання мови
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.
Навчання служб синтезу мовлення
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.
LLM Оцінка наборів даних з людським рейтингом і перевіркою якості
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 наборів даних LLM з рейтингом людини та перевіркою якості
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.
Створення синтетичного діалогу
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.
Узагальнення зображень, рейтинг і перевірка
Узагальнення, оцінка та перевірка зображень у сфері Generative AI передбачає складні моделі машинного навчання, які підбирають і оцінюють зображення, генеруючи точні підсумки та оцінки якості. Зворотній зв’язок людини має вирішальне значення в цьому процесі, оскільки він допомагає точно налаштувати точність штучного інтелекту, забезпечуючи відповідність створеного вмісту деталізованим очікуванням і стандартам, які може забезпечити лише людське судження, тим самим підвищуючи надійність результатів ШІ.
Shaip пропонує явну перевагу у світі Generative AI
ШІ з точними даними
Використовуючи десятиліття досвіду обробки даних, ми максимально розширюємо можливості Generative AI. Наше лідерство в рішеннях для обробки даних дозволяє нам об’єднувати різноманітні набори даних для надійних безпечних програм. Завдяки нашим навичкам ШІ отримує точні дані, зберігаючи сувору безпеку та конфіденційність. Ми є ідеальним партнером для компаній, які прагнуть використовувати Generative AI.
Активи, програми та інвестиції
Ми націлені на потенціал Generative AI для підвищення ефективності, покращення результатів і підвищення цінності для наших клієнтів. Наші інвестиції в інтелектуальну власність, навчання персоналу та інструменти Generative AI спрямовані на підвищення продуктивності, модернізацію програм і прискорення розробки програмного забезпечення.
Великий досвід у галузі
Ми співпрацюємо з провідними медичними та технологічними брендами, використовуючи наші глибокі знання для розробки додатків Generative AI, таких як розкриття аналітичних даних, створення профілів покупців, тестування моделей і запровадження цифрових агентів для персоналу та клієнтів.
Експертиза розвитку технологій
Технологія — це наша суть, і завдяки Generative AI ми піднімаємо наше провідне програмне забезпечення на нові висоти. Ми співпрацюємо з різними галузями, щоб використовувати цю передову технологію, прискорюючи створення програмного забезпечення, покращуючи послуги для користувачів і працівників, а також оптимізуючи операції.
Рекомендовані ресурси
Посібник покупця
Посібник покупця: великі мовні моделі LLM
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.
Рішення
Послуги та рішення з обробки природної мови
Людський інтелект для перетворення обробки природної мови (NLP) у високоякісні навчальні дані для машинного навчання з текстовими та аудіоанотаціями.
Пропонує
Експертні послуги анотації даних / маркування даних для машин людьми
Штучний інтелект живиться великою кількістю даних і використовує машинне навчання (ML), глибоке навчання (DL) і обробку природної мови (NLP), щоб постійно навчатися та розвиватися.
Створіть досконалість у своєму Generative AI за допомогою якісних наборів даних від Shaip
Часті питання (FAQ)
Генеративний ШІ відноситься до підмножини штучного інтелекту, зосередженого на створенні нового контенту, який часто нагадує або імітує задані дані.
Генеративний штучний інтелект працює за допомогою таких алгоритмів, як Generative Adversarial Networks (GAN), де дві нейронні мережі (генератор і дискримінатор) конкурують і співпрацюють, створюючи синтетичні дані, схожі на оригінальні.
Приклади включають створення мистецтва, музики та реалістичних зображень, генерування тексту, схожого на людину, проектування 3D-об’єктів та імітацію голосового чи відеовмісту.
Генеративні моделі ШІ можуть використовувати різні типи даних, включаючи зображення, текст, аудіо, відео та числові дані.
Навчальні дані створюють основу для генеративного ШІ. Модель вивчає закономірності, структури та нюанси з цих даних, щоб створювати новий схожий вміст.
Забезпечення точності передбачає використання різноманітних і високоякісних навчальних даних, удосконалення архітектури моделей, постійну перевірку реальних даних і використання відгуків експертів.
На якість впливають обсяг і різноманітність навчальних даних, складність моделі, обчислювальні ресурси та точне налаштування параметрів моделі.