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.
Utvalgte klienter
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Fremgangen innen Generative AI-teknologier er ustanselig, støttet av ferske datakilder, omhyggelig kuraterte opplærings- og testdatasett, og modell foredling via forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF) prosedyrer.
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.
Optimalisering av Gen AI-modeller med kuraterte data og menneskelig tilbakemelding
datasett
Generasjon
Bruk rask generering med LLM-er for å utvide eksisterende datasett og forbedre modelldekningen på forskjellige emner, og sikre robust ytelse.
Data
merknad
Engasjer fageksperter til å avgrense og kommentere ustrukturerte datakilder til strukturerte formater som passer for ML-algoritmer.
Modellforedling med RLHF
Finjuster AI-modeller ved å integrere pågående menneskelig vurdering i modellutvikling gjennom en iterativ prosess med evaluering og foredling for å optimalisere produksjonen.
Kvalitetsvurdering
Eksperter utfører revisjon og kvalitetskontroll for å validere og ratifisere resultatene fra Generative AI-systemer.
Shaip tilbyr generative AI-tjenester skreddersydd for å fremme forretningsløsningene dine:
Datainnsamling for finjusterende LLM-er
Vi samler inn og kuraterer data for å avgrense språkmodeller for presisjon og nøyaktighet.
Domenespesifikk tekstoppretting
Tjenesten vår lager spesialisert tekst for sektorer som juridisk og medisinsk for å trene din domenefokuserte AI.
Toksisitetsvurdering
Vår tilnærming bruker fleksible skalaer for å måle og redusere giftig innhold i AI-generert kommunikasjon nøyaktig.
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.
Rask oppretting/finjustering
Vi lager og optimerer spørsmål for naturlig språk for å gjenspeile ulike brukerinteraksjoner med AI-en din.
Sammenligning av svarkvalitet
Vårt omfattende nettverk muliggjør en grundig sammenligning av AI-svar for å forbedre modellens nøyaktighet og pålitelighet.
Likert-skala hensiktsmessighet
Våre skreddersydde tilbakemeldinger sikrer at AI-svar har riktig tone og korthet for spesifikke brukerscenarier.
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
Spørsmål og svar-par
Ekspertene våre kan lage spørsmål-svar-par ved å lese hele dokumentet grundig for å gjøre det mulig for selskaper å utvikle Gen AI. Dette kan adressere forespørsler ved å trekke ut relevant informasjon fra et stort korpus som produktmanualer, teknisk dokumentasjon, nettfora og anmeldelser, reguleringsdokumenter for industrien og mer. 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
Tekstoppsummering
Ekspertene våre kan oppsummere hele samtalen eller lang dialog ved å legge inn konsise og informative sammendrag av store mengder tekstdata.
Bildeteksting
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.
Lydgenerering
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
Talegjenkjenning
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.
Opplæring av tekst-til-tale-tjenester
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.
LLM-datasettevaluering med menneskelig vurdering og QA-validering
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 LLM-datasett med menneskelig vurdering og QA-validering
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.
Syntetisk dialogskaping
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.
Bildeoppsummering, vurdering og validering
Bildeoppsummering, vurdering og validering innenfor generativ AI involverer sofistikerte maskinlæringsmodeller som kuraterer og vurderer bilder, og genererer nøyaktige sammendrag og kvalitetsvurderinger. Menneskelig tilbakemelding er avgjørende i denne prosessen ettersom den hjelper til med å finjustere AI-ens nøyaktighet, og sikre at det genererte innholdet oppfyller de nyanserte forventningene og standardene som bare menneskelig dømmekraft kan gi, og dermed forbedre påliteligheten til AI-utdata.
Shaip tilbyr en klar fordel i verden av Generativ AI
Driver AI med presisjonsdata
Ved å utnytte flere tiår med dataerfaring styrker vi Generative AI til det fulle. Vårt lederskap innen dataløsninger gjør oss i stand til å slå sammen varierte datasett for robuste, sikre applikasjoner. Med våre ferdigheter får AI nøyaktige data samtidig som vi opprettholder streng sikkerhet og personvern. Vi er den perfekte partneren for bedrifter som ønsker å utnytte Generativ AI.
Eiendeler, programmer og investeringer
Vi er dedikert til potensialet til Generativ AI for å øke effektiviteten, forbedre resultatene og tilføre verdi for kundene våre. Vår investering i åndsverk, opplæring av ansatte og Generative AI-verktøy har som mål å øke produktiviteten, modernisere applikasjoner og akselerere programvareutvikling.
Omfattende bransjekompetanse
Vi samarbeider med de beste helse- og teknologimerkene, og bruker vår dype kunnskap til å utvikle Generative AI-applikasjoner, for eksempel å avdekke datainnsikt, lage kjøperprofiler, teste modeller og introdusere digitale agenter for ansatte og kunder.
Teknologiutviklingskompetanse
Teknologi er kjernen vår, og med Generative AI tar vi vår ledende programvareutvikling til nye høyder. Vi samarbeider med ulike bransjer for å utnytte denne banebrytende teknologien, akselerere programvareutvikling, forbedre tjenester for brukere og arbeidere og effektivisere driften.
Anbefalte ressurser
Kjøperhåndbok
Kjøperveiledning: Large Language Models LLM
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.
Solutions
Natural Language Processing Services and Solutions
Menneskelig intelligens for å transformere Natural Language Processing (NLP) til treningsdata av høy kvalitet for maskinlæring med tekst- og lydkommentarer.
Vi tilbyr
Ekspertdatamerking / datamerkingstjenester for maskiner av mennesker
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
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
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.