Generative AI Training Data Solutions

Generative AI-tjenester: Mestring av data for å låse opp usett innsikt

Utnytt kraften til generativ AI for å transformere komplekse data til handlingsdyktig intelligens.

Generativ ai

Utvalgte klienter

Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Optimalisering av Gen AI-modeller med kuraterte data og menneskelig tilbakemelding

Fremgangen til Generative AI-teknologier er kontinuerlig, drevet av nye datakilder, omhyggelig kuraterte opplærings- og testdatasett, og modellforedling gjennom forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF)

RLHF i generativ AI utnytter menneskelig innsikt, inkludert domenespesifikk ekspertise, for atferdsoptimalisering og nøyaktig produksjonsgenerering. Faktasjekking fra domeneeksperter sikrer at modellens svar ikke bare er kontekstuelt relevante, men også pålitelige. Shaip tilbyr nøyaktig datamerking, legitimasjonsdomeneeksperter og evalueringstjenester, noe som muliggjør sømløs integrering av menneskelig intelligens i den iterative finjusteringen av store språkmodeller.

Gen ai-modeller med rlhf

Shaip tilbyr Generative AI-tjenester skreddersydd for å fremme virksomheten din

FILLE
Forbedre AI med RAG-løsninger: sanntidsinnhenting, domenespesifikke datasett, flerspråklig støtte og optimalisering for presise, skalerbare og relevante utdata.
PFTS
Vi leverer omfattende overvåkede finjusteringsløsninger, og utnytter domenespesifikke datasett for å optimalisere AI- og LLM-modeller for nøyaktige, effektive og høyytende resultater.
Multimodal AI
Revolusjoner AI med multimodale løsninger som kombinerer tekst, lyd, bilder og video for nøyaktige, skalerbare og kontekstbevisste applikasjoner på tvers av bransjer.
Rask Engineering
AI Prompt and Response Generation skaper kontekstuelle, domenespesifikke utdata, og tilbyr tilpassede spørsmål, optimalisering og flerspråklig støtte for presise, engasjerende og høykvalitets AI-svar.
RLHF
Forbedre AI-ytelsen med RLHF ved å integrere menneskelig tilbakemelding, optimalisere forespørsler, redusere skjevheter og justere utdata med etiske standarder.
Red Teaming
Domenespesialister sikrer AI-sikkerhet ved å adressere skjevheter, sårbarheter, feilinformasjon og overholdelse, og levere sikre og etiske AI-modeller.

Generative AI-løsninger bygget for bransjens unike utfordringer

Helsevesen
Helsevesen

Medisinsk bildeanalyse: Generer og forbedre medisinske bilder for diagnostikk.
Klinisk dokumentasjon: Automatiser journaloppsummering og transkripsjon.

Bank og finans

Oppdagelse av svindel: Generer scenarier for å teste svindeldeteksjonssystemer.
Risikovurdering: Analyser og simuler finansiell risiko med AI-modeller.

Biler
Biler

Autonom kjøring: Simuler veiscenarier for opplæring av selvkjørende modeller.
Talekommandosystemer: Forbedre stemmegjenkjenning og responsnøyaktighet for systemer i bilen.

Detaljhandel og e-handel
Detaljhandel og e-handel

Produktanbefalinger: Generer personlig tilpassede anbefalinger ved å bruke brukeratferd.
Oppretting av visuelt innhold: Lag produktbilder, videoer og beskrivelser.

Forsikring

Kravbehandling: Automatiser kravoppsummering og svindeloppdagelse.
Risikomodellering: Simuler scenarier for å evaluere og forutsi risikoer.

Telekommunikasjon
Telekommunikasjon

chatbots: Forbedre kundeservicen med AI-drevne virtuelle assistenter.
Innholdsanbefalinger: Foreslå personlig tilpasset innhold for brukere basert på deres preferanser.

Din partner innen generativ kunstig intelligens: Fra finjustering til kvalitetssikring

Datainnsamling for finjusterende LLM-er

Vi samler inn og kuraterer data for å avgrense språkmodeller for presisjon og nøyaktighet.

Rask oppretting/finjustering

Vi lager og optimerer spørsmål for naturlig språk for å gjenspeile ulike brukerinteraksjoner med AI-en din.

Domenespesifikk tekstoppretting

Tjenesten vår lager spesialisert tekst for sektorer som juridisk og medisinsk for å trene din domenefokuserte AI.

Sammenligning av svarkvalitet

Vårt omfattende nettverk muliggjør en grundig sammenligning av AI-svar for å forbedre modellens nøyaktighet og pålitelighet.

Toksisitetsvurdering

Vår tilnærming bruker fleksible skalaer for å måle og redusere giftig innhold i AI-generert kommunikasjon nøyaktig.

Likert-skala hensiktsmessighet

Våre skreddersydde tilbakemeldinger sikrer at AI-svar har riktig tone og korthet for spesifikke brukerscenarier.

Tjenester for modellvalidering og tuning

Vi vurderer gen AI-resultater for kvalitet på tvers av markeder og språk for å finjustere AI for å tilpasse seg markedsspesifikke behov gjennom RLHF.

Korrekthetsvurdering

Vi evaluerer strengt AI-generert innhold for å sikre at det er saklig og realistisk for å forhindre spredning av feilinformasjon.

Generative AI-brukstilfeller

Hvorfor Shaip er din betrodde partner for generativ AI

Raske POC-er

Spor transformasjonen din raskt med våre raske Proof of Concept (POC)-implementeringer – gjør ideer til virkelighet i løpet av uker.

Variert, nøyaktig og rask

AI er ikke én størrelse som passer alle. Vi lager bransjespesifikke forespørsler for å sikre presist, relevant og innsiktsfullt AI-generert innhold for publikummet ditt.

Overholdelse og sikkerhet

Vi sikrer overholdelse av GDPR, HIPAA og SOC 2, og beskytter sensitive AI-treningsdata.

Domenespesifikk ekspertise

Vi leverer bransjefokuserte datasett for helsetjenester, juridisk, fintech og andre spesialiserte felt.

Sterke teknologiske partnerskap

Vi leverer uovertruffen ekspertise innen sky, data, AI og automatisering gjennom vårt teknologipartnerøkosystem.

Datakvalitet i bedriftsklasse

Vi leverer rene, strukturerte og skjevhetsfrie datasett som forbedrer ytelsen til RAG-drevne AI-applikasjoner.

Bygg fortreffelighet i din generative AI med kvalitetsdatasett fra Shaip

Generativ AI refererer til en undergruppe av kunstig intelligens som fokuserer på å lage nytt innhold, som ofte ligner eller imiterer gitte data.

Generativ AI opererer gjennom algoritmer som Generative Adversarial Networks (GAN), der to nevrale nettverk (en generator og en diskriminator) konkurrerer og samarbeider for å produsere syntetiske data som ligner originalen.

Eksempler inkluderer å lage kunst, musikk og realistiske bilder, generere menneskelignende tekst, designe 3D-objekter og simulere tale- eller videoinnhold.

Generative AI-modeller kan bruke ulike datatyper, inkludert bilder, tekst, lyd, video og numeriske data.

Treningsdata gir grunnlaget for generativ AI. Modellen lærer mønstre, strukturer og nyanser fra disse dataene for å produsere nytt, lignende innhold.

Å sikre nøyaktighet innebærer å bruke varierte og høykvalitets treningsdata, raffinering av modellarkitekturer, kontinuerlig validering mot virkelige data og utnytte eksperttilbakemeldinger.

Kvaliteten påvirkes av volumet og mangfoldet av treningsdata, kompleksiteten til modellen, beregningsressurser og finjusteringen av modellparametere.