Решения для контролируемой тонкой настройки моделей ИИ и LLM

Создавайте наборы данных для обучения в конкретных областях для SFT, чтобы точно настраивать и оптимизировать ваши модели ИИ с помощью опыта Шайпа

Решения для тонкой настройки

Избранные клиенты

Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.

Amazon

Google
Microsoft
вязать

Что такое SFT? Почему это важно?

Поддержка бизнес-ориентированного ИИ: почему так важна контролируемая тонкая настройка (SFT)?

Контролируемая тонкая настройка (SFT) улучшает предварительно обученные модели ИИ, обучая их на доменно-специфичных высококачественных наборах данных. Это повышает точность, эффективность и адаптивность к бизнесу. Внедрение высококачественных обучающих данных позволяет компаниям улучшать большие языковые модели (LLM), тем самым позволяя им генерировать точные результаты, соответствующие контексту. Shaip предоставляет решения для тонкой настройки моделей ИИ, которые предлагают пользовательские улучшения домена наряду с соблюдением нормативных требований и пиковой операционной производительностью.

Зачем компаниям нужен SFT?

  • Улучшенная производительность ИИ: Внедрение более совершенных моделей уменьшит количество системных ошибок в критических случаях эксплуатации, что приведет к уменьшению галлюцинаций и улучшению контекстного понимания.
  • Адаптация, специфичная для домена: Предприятиям необходимо адаптировать модели ИИ к конкретным отраслевым потребностям.
  • Оптимизированный пользовательский опыт: Ответы ИИ должны соответствовать требованиям клиентов и корпоративным целям.
  • Соответствие нормативам: Обучение моделей ИИ должно включать соблюдение отраслевых требований и правовых норм.

Чтобы узнать больше о решениях Sharp для контролируемой тонкой настройки, нажмите здесь..

Преодоление основных проблем при тонкой настройке моделей ИИ

От обеспечения высококачественных данных для обучения до обеспечения соответствия требованиям — Shaip поможет вам решить сложные задачи масштабирования, оптимизации и развертывания точно настроенных моделей ИИ с помощью экспертных решений.

Обеспечение высококачественных данных для обучения

Обеспечение высококачественных, непредвзятых данных обучения является сложной задачей. Для повышения точности модели ИИ требуются строгая проверка, непрерывный мониторинг и экспертное курирование.

Управление крупными
Трудовые ресурсы

Ключевой задачей в SFT является масштабирование квалифицированной рабочей силы аннотаторов, специалистов по обработке данных и инженеров с одновременным обеспечением экономической эффективности и контроля качества.

Интеграция гибридных и
Синтетические данные

Объединение реальных и синтетических данных для точной настройки требует тщательного баланса, чтобы сохранить достоверность, минимизировать предвзятость и обеспечить обобщение модели для всех приложений.

Процесс обеспечения качества, требующий много времени

Строгие процессы обеспечения качества данных и результатов обучения требуют много времени, что задерживает развертывание ИИ и увеличивает общие затраты на разработку.

Модель обработки
Проблемы обобщения

Модели ИИ часто сталкиваются с проблемами переобучения или недообучения, требуя обширной тонкой настройки для обеспечения точного обобщения различных реальных наборов данных и задач.

Обеспечение безопасности и
Совместимые модели ИИ

Соблюдение изменяющихся нормативных требований, таких как GDPR и HIPAA, имеет решающее значение, поскольку требует строгого управления, мер безопасности данных и этических практик использования искусственного интеллекта.

Решения Shaip для контролируемой тонкой настройки

От пользовательских наборов данных до RLHF — Shaip предлагает точные решения для конкретной предметной области, позволяющие оптимизировать ваши модели генеративного ИИ и LLM для достижения реальной производительности.

Пользовательский набор данных
Курирование

Shaip создает наборы данных, ориентированные на конкретную область, для оптимизации тонкой настройки модели ИИ, одновременно получая беспристрастные результаты, соответствующие отраслевым стандартам и регулирующим нормам.

Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF)

RLHF внедряет процессы обучения под руководством человека для моделей ИИ, одновременно повышая точность принятия решений, знание контекста и надежную генерацию ответов в практических приложениях.

Обнаружение ошибок и распознавание галлюцинаций

Наши решения на основе ИИ выявляют и исправляют неточности моделей, сокращая количество дезинформации, галлюцинаций и предвзятых ответов, обеспечивая высокоточные результаты, соответствующие целям предприятия и этическим принципам ИИ.

Комплексное мультимодальное обучение ИИ

Shaip интегрирует наборы данных текста, изображений, видео и речи для комплексного обучения моделей ИИ, улучшая кросс-модальное понимание и повышая производительность генеративных моделей ИИ в реальных приложениях.

Быстрая оптимизация и переписывание

Мы совершенствуем ответы, генерируемые ИИ, оптимизируя подсказки, обеспечивая повышенную согласованность, контекстную точность и релевантность ответов с учетом отраслевых сценариев использования и взаимодействия с пользователями.

Тонкая настройка ИИ для конкретной отрасли

Наши решения по тонкой настройке ИИ адаптируют модели для здравоохранения, финансов, электронной коммерции и других отраслей, обеспечивая экспертизу в предметной области, соответствие требованиям и улучшенные возможности принятия решений на основе ИИ.

Shaip: ваш надежный партнер в области контролируемых решений по тонкой настройке!

Непревзойденный опыт, масштабируемые решения на основе искусственного интеллекта и точная настройка под конкретные области для достижения оптимальных бизнес-результатов.

Непревзойденная экспертиза данных

Благодаря многолетнему опыту работы с решениями в области данных ИИ мы предоставляем высококачественные наборы данных для точной настройки LLM.

Масштабируемые и безопасные решения на основе искусственного интеллекта

Наша инфраструктура обеспечивает безопасность корпоративного уровня и масштабируемость для обучения ИИ на любом уровне.

Передовая оптимизация модели ИИ

Мы используем передовые методологии, такие как RLHF, для улучшения обучения и реагирования ИИ.

Лидирующие в отрасли стандарты соответствия и этики

Shaip обеспечивает соблюдение глобальных правил в области ИИ, законов о конфиденциальности данных и этических стандартов ИИ.

Повысьте точность модели ИИ и ускорьте успех бизнеса с помощью опыта тонкой настройки Shaip. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы начать!