Utnytt kraften til generativ AI for å transformere komplekse data til handlingsdyktig intelligens.
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
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.
Medisinsk bildeanalyse: Generer og forbedre medisinske bilder for diagnostikk.
Klinisk dokumentasjon: Automatiser journaloppsummering og transkripsjon.
Oppdagelse av svindel: Generer scenarier for å teste svindeldeteksjonssystemer.
Risikovurdering: Analyser og simuler finansiell risiko med AI-modeller.
Autonom kjøring: Simuler veiscenarier for opplæring av selvkjørende modeller.
Talekommandosystemer: Forbedre stemmegjenkjenning og responsnøyaktighet for systemer i bilen.
Produktanbefalinger: Generer personlig tilpassede anbefalinger ved å bruke brukeratferd.
Oppretting av visuelt innhold: Lag produktbilder, videoer og beskrivelser.
Kravbehandling: Automatiser kravoppsummering og svindeloppdagelse.
Risikomodellering: Simuler scenarier for å evaluere og forutsi risikoer.
chatbots: Forbedre kundeservicen med AI-drevne virtuelle assistenter.
Innholdsanbefalinger: Foreslå personlig tilpasset innhold for brukere basert på deres preferanser.
Vi samler inn og kuraterer data for å avgrense språkmodeller for presisjon og nøyaktighet.
Vi lager og optimerer spørsmål for naturlig språk for å gjenspeile ulike brukerinteraksjoner med AI-en din.
Tjenesten vår lager spesialisert tekst for sektorer som juridisk og medisinsk for å trene din domenefokuserte AI.
Vårt omfattende nettverk muliggjør en grundig sammenligning av AI-svar for å forbedre modellens nøyaktighet og pålitelighet.
Vår tilnærming bruker fleksible skalaer for å måle og redusere giftig innhold i AI-generert kommunikasjon nøyaktig.
Våre skreddersydde tilbakemeldinger sikrer at AI-svar har riktig tone og korthet for spesifikke brukerscenarier.
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.
Vi evaluerer strengt AI-generert innhold for å sikre at det er saklig og realistisk for å forhindre spredning av feilinformasjon.
Lag spørsmål-svar-par ved å lese store dokumenter (produktmanualer, tekniske dokumenter, nettfora og anmeldelser, reguleringsdokumenter for industrien) for å gjøre det mulig for bedrifter å utvikle Gen AI ved å trekke ut relevant informasjon fra et stort korpus. Ekspertene våre lager høykvalitets Q&A-par som:
» Spørsmål og svar par med flere svar
» Oppretting av spørsmål på overflatenivå (direkte datautvinning fra referansetekst)
» Lag spørsmål på dypt nivå (Korreler med fakta og innsikt som ikke er gitt i referansetekst)
» Oppretting av spørringer fra tabeller
Ekspertene våre kan oppsummere hele samtalen eller lang dialog ved å legge inn konsise og informative sammendrag av store mengder tekstdata.
Forvandle hvordan du tolker bilder med vår avanserte AI-drevne bildeteksttjeneste. Vi blåser liv i bilder ved å generere presise og kontekstuelt rike beskrivelser, som åpner for nye måter for publikum til å samhandle og engasjere seg med det visuelle innholdet ditt mer effektivt.
Tren modeller med et stort datasett med lydopptak med ulike lyder, for eksempel musikk, tale og miljølyder, for å generere lyd, for eksempel musikk, podcaster eller lydbøker.
Bildetekst
Hovedlydsporet til et arkadespill. Det er fartsfylt og oppegående, med et fengende elektrisk gitarriff. Musikken er repeterende og lett å huske, men med uventede lyder, som cymbalkrasj eller trommeruller.
Generert lyd
Trene modeller som forstår talespråk, dvs. applikasjoner, som stemmeaktiverte assistenter, dikteringsprogramvare og sanntidsoversettelse basert på et stort datasett med lydopptak av tale med tilsvarende transkripsjoner.
Vi tilbyr et stort datasett med lydopptak av menneskelig tale for å trene AI-modeller til å lage naturlige, engasjerende stemmer for applikasjonene dine, og tilby brukerne dine en unik og oppslukende auditiv opplevelse.
I en verden av maskinlæring er det avgjørende å sikre at en modell forstår og genererer menneskelignende tekst basert på gitte spørsmål. Denne prosessen involverer streng datasett evaluering gjennom menneskelig vurdering og kvalitetssikring (QA) validering. Evaluatorer vurderer kritisk svar-parene i et datasett og vurderer relevansen og kvaliteten på svarene generert av en språklæringsmodell (LLM).
Sammenligning av datasett innebærer en grundig analyse av ulike svaralternativer for en enkelt forespørsel. Målet er å rangere disse svarene fra best til dårligst basert på deres relevans, nøyaktighet og samsvar med konteksten til ledeteksten.
Synthetic Dialogue Creation utnytter kraften til Generativ AI for å revolusjonere chatbot-interaksjoner og samtalesentersamtaler. Ved å utnytte AIs kapasitet til å fordype seg i omfattende ressurser som produktmanualer, teknisk dokumentasjon og nettdiskusjoner, er chatbots utstyrt for å tilby presise og relevante svar på tvers av en myriade av scenarier. Denne teknologien forvandler kundestøtten ved å gi omfattende assistanse for produktforespørsler, feilsøking av problemer og delta i naturlige, tilfeldige dialoger med brukere, og dermed forbedre den generelle kundeopplevelsen.
I Generativ AI involverer bildeoppsummering, vurdering og validering maskinlæringsmodeller som kuraterer og vurderer bilder, genererer sammendrag og kvalitetsvurderinger. Menneskelig tilbakemelding finjusterer AI-nøyaktigheten, og sikrer at innholdet oppfyller nyanserte standarder, og forbedrer påliteligheten.
Spor transformasjonen din raskt med våre raske Proof of Concept (POC)-implementeringer – gjør ideer til virkelighet i løpet av uker.
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.
Vi sikrer overholdelse av GDPR, HIPAA og SOC 2, og beskytter sensitive AI-treningsdata.
Vi leverer bransjefokuserte datasett for helsetjenester, juridisk, fintech og andre spesialiserte felt.
Vi leverer uovertruffen ekspertise innen sky, data, AI og automatisering gjennom vårt teknologipartnerøkosystem.
Vi leverer rene, strukturerte og skjevhetsfrie datasett som forbedrer ytelsen til RAG-drevne AI-applikasjoner.
Har du noen gang klødd deg i hodet, overrasket over hvordan Google eller Alexa så ut til å "få" deg? Eller har du lest et datagenerert essay som høres uhyggelig menneskelig ut? Du er ikke alene.
Menneskelig intelligens for å transformere Natural Language Processing (NLP) til treningsdata av høy kvalitet for maskinlæring med tekst- og lydkommentarer.
AI lever av store mengder data og utnytter maskinlæring (ML), dyp læring (DL) og naturlig språkbehandling (NLP) for å kontinuerlig lære og utvikle seg.
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.
