Generatiewe KI-opleidingsdata-oplossings
Generatiewe KI-dienste: bemeestering van data om ongesiene insigte te ontsluit
Gebruik die krag van generatiewe KI om komplekse data te omskep in bruikbare intelligensie.
Voorgestelde kliënte
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
Die vordering in Generatiewe KI-tegnologieë is onophoudelik, ondersteun deur vars databronne, noukeurig saamgestelde opleiding- en toetsdatastelle, en model verfyning deur versterking leer van menslike terugvoer (RLHF) prosedures.
RLHF in generatiewe KI maak gebruik van menslike insigte, insluitend domeinspesifieke kundigheid, vir gedragsoptimalisering en akkurate uitsetgenerering. Feitekontrole deur domeinkundiges verseker dat die model se antwoorde nie net kontekstueel relevant is nie, maar ook betroubaar is. Shaip verskaf akkurate data-etikettering, geloofsdomeinkundiges en evalueringsdienste, wat naatlose integrasie van menslike intelligensie in die iteratiewe fyninstelling van groottaalmodelle moontlik maak.
Optimaliseer Gen AI-modelle met saamgestelde data en menslike terugvoer
dataset
Generation
Gebruik vinnige generering met LLM's om bestaande datastelle aan te vul en modeldekking oor uiteenlopende onderwerpe te verbeter, om robuuste werkverrigting te verseker.
data
Body
Betrek vakkundiges om ongestruktureerde databronne te verfyn en annoteer in gestruktureerde formate wat geskik is vir ML-algoritmes.
Modelverfyning met RLHF
Verfyn KI-modelle deur deurlopende menslike hersiening in modelontwikkeling te integreer deur 'n iteratiewe proses van evaluering en verfyning om uitset te optimaliseer.
Kwaliteit Uitset Assessering
Kundiges voer oudit- en gehaltebeheer uit om die uitsette van Generatiewe KI-stelsels te bekragtig en te bekragtig.
Shaip bied generatiewe KI-dienste wat aangepas is om u besigheidsoplossings te bevorder:
Data-insameling vir Fyn-Tuning LLM's
Ons versamel en kureer data om taalmodelle vir akkuraatheid en akkuraatheid te verfyn.
Domeinspesifieke teksskepping
Ons diens skep gespesialiseerde teks vir sektore soos reg en medies om jou domeingefokusde KI op te lei.
Toksisiteitsbepaling
Ons benadering gebruik buigsame skale om giftige inhoud in KI-gegenereerde kommunikasie akkuraat te meet en te verminder.
Model Validasie & Tuning Dienste
Ons beoordeel generiese KI-resultate vir kwaliteit oor markte en tale om KI te verfyn om met markspesifieke behoeftes deur RLHF te belyn.
Vinnige skepping/fynafstelling
Ons skep en optimaliseer natuurlike taalaanwysings om uiteenlopende gebruikersinteraksies met jou KI te weerspieël.
Antwoord Kwaliteit Vergelyking
Ons uitgebreide netwerk maak 'n deeglike vergelyking van KI-antwoorde moontlik om modelakkuraatheid en betroubaarheid te verbeter.
Likert-skaal Toepaslikheid
Ons pasgemaakte terugvoer verseker dat KI-reaksies die toepaslike toon en bondigheid het vir spesifieke gebruikersscenario's.
Korrektheidsbeoordeling
Ons evalueer KI-gegenereerde inhoud streng om te verseker dat dit feitelik en realisties is om die verspreiding van verkeerde inligting te voorkom.
Generatiewe KI gebruiksgevalle
Vraag & Antwoord-pare
Skep vraag-antwoord-pare deur groot dokumente (produkhandleidings, tegniese dokumente, aanlynforums en resensies, bedryfsregulerende dokumente) deeglik te lees om maatskappye in staat te stel om Gen AI te ontwikkel deur die relevante inligting uit 'n groot korpus te onttrek. Ons kundiges skep hoëgehalte V&A-pare soos:
» V&A-pare met veelvuldige antwoorde
» Skep van oppervlakvlakvrae (Direkte data-onttrekking uit verwysingsteks)
» Skep diepvlakvrae (Korreleer met feite en insigte wat nie in verwysingsteks gegee word nie)
» Navraagskepping uit tabelle
Teks Opsomming
Ons kundiges kan die hele gesprek of lang dialoog opsom deur bondige en insiggewende opsommings van groot volumes teksdata in te voer.
Byskrifte van foto's
Verander hoe jy beelde interpreteer met ons gevorderde KI-aangedrewe beeldonderskriftediens. Ons blaas lewe in beelde deur presiese en kontekstueel ryk beskrywings te genereer, wat nuwe maniere oopmaak vir jou gehoor om meer effektief met jou visuele inhoud te kommunikeer en betrokke te raak.
Oudio Generasie
Lei modelle op met 'n groot datastel van oudio-opnames met verskeie klanke, soos musiek, spraak en omgewingsklanke, om oudio te genereer, soos musiek, poduitsendings of oudioboeke.
Onderskrif
Die hoofklankbaan van 'n arcade game. Dit is vinnig en opgewek, met 'n pakkende elektriese kitaarriff. Die musiek is herhalend en maklik om te onthou, maar met onverwagte klanke, soos simbaalbotsings of tromrolle.
Gegenereerde oudio
Spraakherkenning
Lei modelle op wat gesproke taal verstaan, dit wil sê toepassings, soos stemgeaktiveerde assistente, dikteersagteware en intydse vertaling gebaseer op 'n groot datastel van oudio-opnames van spraak met ooreenstemmende transkripsies.
Opleiding van teks-na-spraak-dienste
Ons bied 'n groot datastel van oudio-opnames van menslike spraak om KI-modelle op te lei om natuurlike, innemende stemme vir jou toepassings te skep, wat jou gebruikers 'n unieke en meeslepende ouditiewe ervaring bied.
LLM-datastelle-evaluering met menslike gradering en QA-validering
In die wêreld van masjienleer is dit uiters belangrik om te verseker dat 'n model mensagtige teks verstaan en genereer op grond van gegewe aanwysings. Hierdie proses behels streng datastel-evaluering deur menslike gradering en gehalteversekering (QA) validering. Evalueerders beoordeel die vinnige-reaksie-pare in 'n datastel krities en beoordeel die relevansie en kwaliteit van die antwoorde wat deur 'n Taalleermodel (LLM) gegenereer word.
LLM-datastelle vergelyking met menslike gradering en QA-validering
Datastelvergelyking behels noukeurige ontleding van verskeie reaksie-opsies vir 'n enkele aansporing. Die doel is om hierdie antwoorde van beste tot slegste te rangskik op grond van hul relevansie, akkuraatheid en belyning met die konteks van die opdrag.
Sintetiese dialoogskepping
Synthetic Dialogue Creation benut die krag van Generatiewe KI om kletsbotinteraksies en oproepsentrumgesprekke te revolusioneer. Deur gebruik te maak van KI se vermoë om in uitgebreide hulpbronne soos produkhandleidings, tegniese dokumentasie en aanlynbesprekings te delf, is kletsbotte toegerus om presiese en relevante antwoorde oor 'n magdom scenario's te bied. Hierdie tegnologie transformeer kliëntediens deur omvattende bystand vir produknavrae te verskaf, probleme op te los en in natuurlike, toevallige gesprekke met gebruikers betrokke te raak, en sodoende die algehele klantervaring te verbeter.
Beeldopsomming, gradering en validering
Beeldopsomming, -gradering en -validering binne die gebied van Generatiewe KI behels gesofistikeerde masjienleermodelle wat beelde saamstel en assesseer, wat akkurate opsommings en kwaliteitgraderings genereer. Menslike terugvoer is van kardinale belang in hierdie proses, aangesien dit help om die KI se akkuraatheid te verfyn, om te verseker dat die gegenereerde inhoud aan die genuanseerde verwagtinge en standaarde voldoen wat slegs menslike oordeel kan verskaf, en sodoende die betroubaarheid van KI-uitsette verbeter.
Shaip bied 'n duidelike voordeel in die wêreld van Generatiewe AI
Krag AI met presisiedata
Met behulp van dekades se data-ervaring bemagtig ons Generatiewe KI tot sy volle. Ons leierskap in data-oplossings stel ons in staat om verskillende datastelle saam te voeg vir robuuste, veilige toepassings. Met ons vaardighede kry KI akkurate data terwyl streng sekuriteit en privaatheid gehandhaaf word. Ons is die perfekte vennoot vir besighede wat Generatiewe KI wil benut.
Bates, programme en beleggings
Ons is toegewyd aan die potensiaal van Generatiewe KI om doeltreffendheid te verbeter, resultate te verbeter en waarde vir ons kliënte toe te voeg. Ons belegging in intellektuele eiendom, personeelopleiding en Generatiewe KI-instrumente is daarop gemik om produktiwiteit te verhoog, toepassings te moderniseer en sagteware-ontwikkeling te versnel.
Uitgebreide bedryfskundigheid
Ons werk saam met topgesondheidsorg- en tegnologiehandelsmerke en gebruik ons diep kennis om Generatiewe KI-toepassings te ontwikkel, soos om data-insigte te ontbloot, koperprofiele te skep, modelle te toets en digitale agente vir personeel en kliënte bekend te stel.
Tegnologie Ontwikkeling Kundigheid
Tegnologie is in ons kern, en met Generatiewe KI neem ons ons voorste sagteware-ingenieurswese na nuwe hoogtes. Ons werk saam met uiteenlopende nywerhede om hierdie voorpunt-tegnologie te benut, sagteware-skepping te versnel, dienste vir gebruikers en werkers te verbeter, en bedrywighede te stroomlyn.
Aanbevole bronne
Kopergids
Kopersgids: Groottaalmodelle LLM
Al ooit jou kop gekrap, verbaas oor hoe Google of Alexa jou 'gekry' het? Of het jy al gevind dat jy 'n rekenaar-gegenereerde opstel lees wat vreeslik menslik klink? Jy is nie alleen nie.
Oplossings
Natuurlike taalverwerkingsdienste en -oplossings
Menslike intelligensie om Natural Language Processing (NLP) te omskep in opleidingsdata van hoë gehalte vir masjienleer met teks- en klanknotas.
Bied
Kundige data-aantekening / data-etiketteringsdienste vir masjiene deur mense
KI voed op groot hoeveelhede data en maak gebruik van masjienleer (ML), diep leer (DL) en natuurlike taalverwerking (NLP) om voortdurend te leer en te ontwikkel.
Bou uitnemendheid in jou generatiewe KI met kwaliteit datastelle van Shaip
Algemene vrae (FAQ)
Generatiewe KI verwys na 'n subset van kunsmatige intelligensie wat daarop gefokus is om nuwe inhoud te skep, wat dikwels gegewe data lyk of naboots.
Generatiewe KI werk deur algoritmes soos Generative Adversarial Networks (GAN's), waar twee neurale netwerke ('n generator en 'n diskrimineerder) meeding en saamwerk om sintetiese data te produseer wat soos die oorspronklike lyk.
Voorbeelde sluit in die skep van kuns, musiek en realistiese beelde, die generering van mensagtige teks, die ontwerp van 3D-voorwerpe en die simulering van stem- of video-inhoud.
Generatiewe KI-modelle kan verskillende datatipes gebruik, insluitend beelde, teks, oudio, video en numeriese data.
Opleidingsdata verskaf die grondslag vir generatiewe KI. Die model leer die patrone, strukture en nuanses uit hierdie data om nuwe, soortgelyke inhoud te produseer.
Om akkuraatheid te verseker behels die gebruik van uiteenlopende opleidingsdata van hoë gehalte, die verfyning van modelargitekture, deurlopende validering teen werklike data en die benutting van deskundige terugvoer.
Die kwaliteit word beïnvloed deur die volume en diversiteit van opleidingsdata, die kompleksiteit van die model, berekeningshulpbronne en die fyninstelling van modelparameters.