Используйте возможности генеративного ИИ для преобразования сложных данных в полезную информацию.
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Прогресс технологий генеративного ИИ непрерывен и обусловлен новыми источниками данных, тщательно отобранными наборами данных для обучения и тестирования, а также совершенствованием моделей посредством обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF)
RLHF в области генеративного искусственного интеллекта использует человеческие знания, в том числе опыт в конкретной предметной области, для оптимизации поведения и точного формирования результатов. Проверка фактов экспертами в предметной области гарантирует, что ответы модели не только контекстуально релевантны, но и заслуживают доверия. Shaip предоставляет точную маркировку данных, экспертов в области учетных данных и услуги оценки, обеспечивая плавную интеграцию человеческого интеллекта в итеративную тонкую настройку моделей большого языка.
Анализ медицинских изображений: Создавайте и улучшайте медицинские изображения для диагностики.
Клиническая документация: Автоматизируйте обобщение и расшифровку медицинских карт.
Обнаружение мошенничества: Создавайте сценарии для тестирования систем обнаружения мошенничества.
Оценка рисков: Анализируйте и моделируйте финансовые риски с помощью моделей ИИ.
Автономное вождение: Моделируйте дорожные сценарии для обучения моделей беспилотного вождения.
Системы голосового управления: Улучшите распознавание голоса и точность реагирования для автомобильных систем.
Рекомендации по продукту: Создавайте персонализированные рекомендации, используя поведение пользователей.
Создание визуального контента: Создавайте изображения, видео и описания продуктов.
Обработка претензий: Автоматизируйте обобщение претензий и выявление случаев мошенничества.
Моделирование рисков: Моделируйте сценарии для оценки и прогнозирования рисков.
Чат-боты: Улучшите обслуживание клиентов с помощью виртуальных помощников на базе искусственного интеллекта.
Рекомендации по содержанию: Предлагайте пользователям персонализированный контент на основе их предпочтений.
Мы собираем и обрабатываем данные для уточнения языковых моделей, обеспечивая точность и достоверность.
Мы создаем и оптимизируем подсказки на естественном языке, чтобы отражать разнообразные взаимодействия пользователей с вашим ИИ.
Наш сервис создает специализированные тексты для таких секторов, как юриспруденция и медицина, для обучения вашего ИИ, ориентированного на предметную область.
Наша обширная сеть позволяет тщательно сравнивать ответы ИИ для повышения точности и надежности модели.
В нашем подходе используются гибкие шкалы для точного измерения и снижения токсичного содержания в сообщениях, генерируемых искусственным интеллектом.
Наша индивидуальная обратная связь гарантирует, что ответы ИИ будут иметь соответствующий тон и краткость для конкретных пользовательских сценариев.
Мы оцениваем результаты генерации ИИ по качеству на разных рынках и языках, чтобы точно настроить ИИ в соответствии с потребностями конкретного рынка с помощью RLHF.
Мы тщательно оцениваем контент, созданный с помощью искусственного интеллекта, чтобы убедиться, что он соответствует действительности и реалистичности, чтобы предотвратить распространение дезинформации.
Создавайте пары «вопрос-ответ», внимательно прочитав большие документы (руководства по продуктам, техническую документацию, онлайн-форумы и обзоры, отраслевые нормативные документы), чтобы компании могли разрабатывать Gen AI, извлекая соответствующую информацию из большого массива данных. Наши специалисты создают качественные пары вопросов и ответов, такие как:
» Пары вопросов и ответов с несколькими ответами
» Создание вопросов поверхностного уровня (прямое извлечение данных из справочного текста)
» Создавайте вопросы глубокого уровня (соотнесите с фактами и идеями, не приведенными в справочном тексте)
» Создание запроса из таблиц
Наши специалисты могут резюмировать весь разговор или длинный диалог, вводя краткие и информативные резюме больших объемов текстовых данных.
Измените то, как вы интерпретируете изображения, с помощью нашего передового сервиса подписей к изображениям на базе искусственного интеллекта. Мы вдыхаем жизнь в изображения, создавая точные и контекстуально богатые описания, открывая новые способы для вашей аудитории более эффективно взаимодействовать и взаимодействовать с вашим визуальным контентом.
Обучайте модели с большим набором данных аудиозаписей с различными звуками, такими как музыка, речь и звуки окружающей среды, для создания аудио, например музыки, подкастов или аудиокниг.
Подпись
Основной саундтрек аркадной игры. Он динамичный и оптимистичный, с запоминающимся риффом электрогитары. Музыка повторяющаяся и легко запоминающаяся, но с неожиданными звуками, такими как удары тарелок или барабанная дробь.
Сгенерированное аудио
Обучайте модели, которые понимают разговорный язык, т. е. приложения, такие как голосовые помощники, программы для диктовки и перевод в реальном времени, на основе большого набора данных аудиозаписей речи с соответствующими расшифровками.
Мы предлагаем большой набор аудиозаписей человеческой речи для обучения моделей искусственного интеллекта созданию естественных, привлекательных голосов для ваших приложений, предлагая вашим пользователям уникальный и захватывающий слуховой опыт.
В мире машинного обучения первостепенное значение имеет обеспечение того, чтобы модель понимала и генерировала человекоподобный текст на основе заданных подсказок. Этот процесс включает в себя тщательную оценку набора данных посредством оценки человеком и проверки качества (QA). Оценщики критически оценивают пары «запрос-ответ» в наборе данных и оценивают актуальность и качество ответов, полученных с помощью модели изучения языка (LLM).
Сравнение наборов данных включает в себя тщательный анализ различных вариантов ответа на одно приглашение. Цель состоит в том, чтобы ранжировать эти ответы от лучших к худшим на основе их релевантности, точности и соответствия контексту подсказки.
Synthetic Dialogue Creation использует возможности генеративного искусственного интеллекта, чтобы произвести революцию во взаимодействии чат-ботов и разговорах в колл-центре. Используя возможности ИИ для изучения обширных ресурсов, таких как руководства по продуктам, техническая документация и онлайн-обсуждения, чат-боты могут предлагать точные и актуальные ответы в множестве сценариев. Эта технология трансформирует службу поддержки клиентов, предоставляя всестороннюю помощь при запросах продуктов, устранении неполадок и участвуя в естественном, непринужденном диалоге с пользователями, тем самым улучшая общее качество обслуживания клиентов.
В генеративном ИИ, суммирование, оценка и проверка изображений включают модели машинного обучения, которые отбирают и оценивают изображения, генерируя сводки и рейтинги качества. Обратная связь от человека настраивает точность ИИ, гарантируя, что контент соответствует тонким стандартам, повышая надежность.
Ускорьте свою трансформацию с помощью наших быстрых развертываний Proof of Concept (POC), воплощающих идеи в реальность за считанные недели.
ИИ не универсален. Мы создаем отраслевые подсказки, чтобы гарантировать точный, релевантный и содержательный контент, созданный ИИ для вашей аудитории.
Мы обеспечиваем соответствие GDPR, HIPAA и SOC 2, защищая конфиденциальные данные обучения ИИ.
Мы предоставляем отраслевые наборы данных для здравоохранения, юриспруденции, финтеха и других специализированных областей.
Мы предоставляем непревзойденный опыт в области облачных технологий, данных, искусственного интеллекта и автоматизации через нашу экосистему технологических партнеров.
Мы предоставляем чистые, структурированные и непредвзятые наборы данных, которые повышают производительность приложений ИИ на базе RAG.
Вы когда-нибудь чесали затылок, поражаясь тому, как Google или Alexa, казалось, вас «достали»? Или вы обнаружили, что читаете сгенерированное компьютером эссе, которое звучит жутко по-человечески? Ты не один.
Человеческий интеллект для преобразования обработки естественного языка (NLP) в высококачественные обучающие данные для машинного обучения с текстовыми и звуковыми аннотациями.
ИИ использует большие объемы данных и использует машинное обучение (ML), глубокое обучение (DL) и обработку естественного языка (NLP) для постоянного обучения и развития.
Добейтесь совершенства в своем генеративном ИИ с помощью качественных наборов данных от Shaip
Генеративный ИИ относится к подмножеству искусственного интеллекта, ориентированному на создание нового контента, часто напоминающего или имитирующего заданные данные.
Генеративный ИИ работает с помощью таких алгоритмов, как генеративно-состязательные сети (GAN), где две нейронные сети (генератор и дискриминатор) конкурируют и сотрудничают для создания синтетических данных, напоминающих оригинал.
Примеры включают создание произведений искусства, музыки и реалистичных изображений, создание человеческого текста, проектирование трехмерных объектов и моделирование голосового или видеоконтента.
Генеративные модели ИИ могут использовать различные типы данных, включая изображения, текст, аудио, видео и числовые данные.
Данные обучения обеспечивают основу для генеративного ИИ. Модель изучает закономерности, структуры и нюансы этих данных для создания нового похожего контента.
Обеспечение точности предполагает использование разнообразных и высококачественных обучающих данных, совершенствование архитектуры моделей, постоянную проверку на соответствие реальным данным и использование отзывов экспертов.
На качество влияют объем и разнообразие обучающих данных, сложность модели, вычислительные ресурсы и тонкая настройка параметров модели.
