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

Oppdag omfattende løsninger skreddersydd for nye AI

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.

Forsterkning Learning from Human Feedback (RLHF) i generative AI-modeller 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 og pålitelige. Plattformer som Shaip bygger bro over dette økosystemet ved å tilby datamerking av høy kvalitet, legitimasjonsdomeneeksperter, domenespesifikk opplæring og evalueringstjenester, som muliggjør sømløs integrering av menneskelig intelligens i den iterative finjusteringen av store språkmodeller, og fremmer dermed forbedret ytelse og sikkerhet i AI-apper.

Generative AI-brukstilfeller

1. Spørsmål og svar-par

Spørsmål &Amp; Svarer

Ekspertene våre kan lage spørsmål-svar-par ved å lese hele dokumentet grundig for å gjøre det mulig for selskaper å utvikle Gene AI. Dette kan adressere spørsmål ved å trekke ut relevant informasjon fra et stort korpus. Ekspertene våre lager høykvalitets Q&A-par som:

» Genererer spørsmål og svar for kontaktsenteragentstøtte
» Oppretting av overflatenivå (Direkte datauttak fra referansetekst)
» Lag spørsmål på dypt nivå (Korreler med fakta og innsikt som ikke er gitt i referansetekst)
» Utvikle spørsmål og svar basert på tabelldata

Når du oppretter Q&A-datasett for generative AI-modeller, er det viktig å fokusere på spesifikke domener og typer dokumenter som er relevante for bransjen og inneholde nødvendig informasjon for å svare på vanlige spørsmål.

  • Produktmanualer/ Produktdokumentasjon
  • Teknisk dokumentasjon
  • Nettfora og anmeldelser
  • Kundeservicedata
  • Bransjeregulerende dokumenter

2. Tekstoppsummering

Ekspertene våre kan oppsummere hele samtalen eller lang dialog ved å legge inn konsise og informative sammendrag av store mengder tekstdata.

Tekstoppsummering
Oppsummert e-posttråd
Oppsummert chat
Bildegenerering

3. Bildegenerering og gjengivelse

Tren modeller med et stort datasett med bilder med ulike funksjoner, som objekter, scener og teksturer, for å generere realistiske bilder, dvs. lage nye produktdesign, markedsføringsmateriell eller virtuelle verdener. Vi tilbyr også 3D Content Creation, som spesialiserer seg på den intrikate utformingen av 3D-karakterer med detaljert geometri

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.

Deepfake Detection Service

Identifiser og analyser manipulerte digitale mediefiler, inkludert bilder og videoer. Ekspertene våre skanner omhyggelig medieinnhold for å oppdage subtile anomalier og inkonsekvenser som indikerer dypfalsk manipulasjon. Teamet vårt verifiserer ektheten til innholdet, og hjelper deg å skille mellom ekte og kunstig genererte medier.

4. Tekstgenerering

Tren modeller med et stort datasett med tekst med ulike stiler, for eksempel nyhetsartikler, skjønnlitteratur og poesi, for å generere tekst, for eksempel nyhetsartikler, blogginnlegg eller innhold på sosiale medier, for å spare tid og penger på innholdsskaping.

Tekstgenerering

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

 

5. 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.

Talegjenkjenning

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.

6. Maskinoversettelse

Tren modeller med et stort flerspråklig datasett med tilsvarende transkripsjon for å oversette tekst fra ett språk til et annet, bryte ned språkbarrierer og gjøre informasjon mer tilgjengelig.

7. Produktanbefalinger

Tren modeller med et stort datasett med kundekjøpshistorikk med etiketter som indikerer hvilke produkter kundene mest sannsynlig vil kjøpe for å gi nøyaktige anbefalinger til kunder for å øke salget og forbedre kundetilfredsheten.

Produktanbefalinger

8. Evaluering av LLM-datasett 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).

9. 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.

Chatbot-trening

10. Chatbot-trening

Utnytt kraften til gen AI for å delta i meningsfull interaksjon med brukere, svare på spørsmål og tilby løsninger basert på kontekst. Ved å utnytte teknikker som spørsmål og svar og tekstoppsummering, kan chatbots forstå brukerens hensikt, trekke ut relevant informasjon fra enorme databaser og gi kortfattet svar. 

Generativ AI gir chatboter i ulike domener, inkludert kundestøtte, produktforespørsler, feilsøking og til og med uformelle samtaler. Disse robotene kan se gjennom produktmanualer, teknisk dokumentasjon, nettfora og mer for å gi det mest nøyaktige svaret på en brukers forespørsel.

Kjernefunksjoner

chatbot

Omfattende AI-data

Vår enorme samling spenner over ulike kategorier, og tilbyr et omfattende utvalg for din unike modelltrening.

kvalitets~~POS=TRUNC

Vi følger strenge kvalitetssikringsprosedyrer for å sikre datanøyaktighet, validitet og relevans.

Ulike brukstilfeller

Fra tekst- og bildegenerering til musikksyntese, datasettene våre passer til ulike generative AI-applikasjoner.

Tilpassede dataløsninger

Våre skreddersydde dataløsninger imøtekommer dine unike behov ved å bygge et skreddersydd datasett for å møte dine spesifikke krav.

Sikkerhet og samsvar

Vi følger standardene for datasikkerhet og personvern. Vi overholder GDPR og HIPPA-forskrifter, og sikrer brukernes personvern.

Fordeler

Forbedre nøyaktigheten til generative AI-modeller

Spar tid og penger på datainnsamling

Akselerer tiden din
å markedsføre

Få en konkurransedyktig
kant

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.