Решения для генеративного ИИ для обучения данным

Сервисы генеративного ИИ: обработка данных для раскрытия невидимых идей

Используйте возможности генеративного ИИ для преобразования сложных данных в полезную информацию.

Генеративный ИИ

Избранные клиенты

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

Amazon
Google
Microsoft
вязать

Оптимизация моделей искусственного интеллекта поколения с помощью тщательно подобранных данных и обратной связи с людьми

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.

Модели ИИ поколения с rlhf

Shaip предлагает услуги генеративного искусственного интеллекта, специально разработанные для развития вашего бизнеса

КГР
Улучшите ИИ с помощью решений RAG: поиск в реальном времени, наборы данных для конкретных доменов, многоязыковая поддержка и оптимизация для получения точных, масштабируемых и релевантных результатов.
ПФТС
Мы предоставляем комплексные контролируемые решения для тонкой настройки, используя предметно-ориентированные наборы данных для оптимизации моделей ИИ и LLM для получения точных, эффективных и высокопроизводительных результатов.
Мультимодальный ИИ
Измените ИИ с помощью мультимодальных решений, объединяющих текст, аудио, изображения и видео для точных, масштабируемых и контекстно-зависимых приложений в различных отраслях.
Быстрый инжиниринг
Генерация подсказок и ответов ИИ создает контекстные, специфичные для предметной области результаты, предлагая индивидуальные подсказки, оптимизацию и многоязычную поддержку для точных, интересных и высококачественных ответов ИИ.
РЛХФ
Повысьте производительность ИИ с помощью RLHF за счет интеграции обратной связи от человека, оптимизации подсказок, снижения предвзятости и приведения результатов в соответствие с этическими стандартами.
Красная команда
Специалисты предметной области обеспечивают безопасность ИИ, устраняя предвзятость, уязвимости, дезинформацию и обеспечивая соответствие требованиям, предоставляя безопасные и этичные модели ИИ.

Решения на основе генеративного искусственного интеллекта, созданные для решения уникальных задач вашей отрасли

Здравоохранение.
Здравоохранение.

Анализ медицинских изображений: Создавайте и улучшайте медицинские изображения для диагностики.
Клиническая документация: Автоматизируйте обобщение и расшифровку медицинских карт.

Банки и финансы

Обнаружение мошенничества: Создавайте сценарии для тестирования систем обнаружения мошенничества.
Оценка рисков: Анализируйте и моделируйте финансовые риски с помощью моделей ИИ.

Автомобильная
Автомобильная

Автономное вождение: Моделируйте дорожные сценарии для обучения моделей беспилотного вождения.
Системы голосового управления: Улучшите распознавание голоса и точность реагирования для автомобильных систем.

Розничная торговля и электронная коммерция
Розничная торговля и электронная коммерция

Рекомендации по продукту: Создавайте персонализированные рекомендации, используя поведение пользователей.
Создание визуального контента: Создавайте изображения, видео и описания продуктов.

Страхование

Обработка претензий: Автоматизируйте обобщение претензий и выявление случаев мошенничества.
Моделирование рисков: Моделируйте сценарии для оценки и прогнозирования рисков.

Телекоммуникации
Телекоммуникации

Чат-боты: Улучшите обслуживание клиентов с помощью виртуальных помощников на базе искусственного интеллекта.
Рекомендации по содержанию: Предлагайте пользователям персонализированный контент на основе их предпочтений.

Ваш партнер в области генеративного искусственного интеллекта: от тонкой настройки до контроля качества

Сбор данных для точной настройки LLM

Мы собираем и обрабатываем данные для уточнения языковых моделей, обеспечивая точность и достоверность.

Оперативное создание/тонкая настройка

Мы создаем и оптимизируем подсказки на естественном языке, чтобы отражать разнообразные взаимодействия пользователей с вашим ИИ.

Создание текста, специфичного для предметной области

Наш сервис создает специализированные тексты для таких секторов, как юриспруденция и медицина, для обучения вашего ИИ, ориентированного на предметную область.

Сравнение качества ответов

Наша обширная сеть позволяет тщательно сравнивать ответы ИИ для повышения точности и надежности модели.

Оценка токсичности

В нашем подходе используются гибкие шкалы для точного измерения и снижения токсичного содержания в сообщениях, генерируемых искусственным интеллектом.

Соответствие шкалы Лайкерта

Наша индивидуальная обратная связь гарантирует, что ответы ИИ будут иметь соответствующий тон и краткость для конкретных пользовательских сценариев.

Услуги по проверке и настройке модели

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.

Оценка правильности

Мы тщательно оцениваем контент, созданный с помощью искусственного интеллекта, чтобы убедиться, что он соответствует действительности и реалистичности, чтобы предотвратить распространение дезинформации.

Варианты использования генеративного ИИ

Почему Shaip — ваш надежный партнер в области генеративного искусственного интеллекта

Быстрые POC

Ускорьте свою трансформацию с помощью наших быстрых развертываний Proof of Concept (POC), воплощающих идеи в реальность за считанные недели.

Разнообразный, точный и быстрый

ИИ не универсален. Мы создаем отраслевые подсказки, чтобы гарантировать точный, релевантный и содержательный контент, созданный ИИ для вашей аудитории.

Безопасность

Мы обеспечиваем соответствие GDPR, HIPAA и SOC 2, защищая конфиденциальные данные обучения ИИ.

Специфическая экспертиза в предметной области

Мы предоставляем отраслевые наборы данных для здравоохранения, юриспруденции, финтеха и других специализированных областей.

Прочные технологические партнерства

Мы предоставляем непревзойденный опыт в области облачных технологий, данных, искусственного интеллекта и автоматизации через нашу экосистему технологических партнеров.

Качество данных корпоративного уровня

Мы предоставляем чистые, структурированные и непредвзятые наборы данных, которые повышают производительность приложений ИИ на базе RAG.

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.