Hyödynnä generatiivisen tekoälyn voima monimutkaisten tietojen muuntamiseen käyttökelpoiseksi älyksi.
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Generatiivisten tekoälytekniikoiden kehitys on jatkuvaa, ja sitä ohjaavat uudet tietolähteet, huolellisesti kuratoidut koulutus- ja testaustietojoukot sekä mallien jalostus. vahvistusoppiminen ihmispalautteesta (RLHF)
RLHF generatiivisessa tekoälyssä hyödyntää ihmisen oivalluksia, mukaan lukien toimialuekohtaista asiantuntemusta, käyttäytymisen optimoinnissa ja tarkan tulosteen luomisessa. Toimialueen asiantuntijoiden tekemä faktantarkistus varmistaa, että mallin vastaukset eivät ole vain asiayhteyteen liittyviä, vaan myös luotettavia. Shaip tarjoaa tarkat datamerkinnät, tunnistetietojen asiantuntijat ja arviointipalvelut, jotka mahdollistavat ihmisälyn saumattoman integroinnin suurten kielimallien iteratiiviseen hienosäätöön.
Lääketieteellinen kuvantamisanalyysi: Luo ja paranna lääketieteellisiä kuvia diagnostiikkaa varten.
Kliininen dokumentaatio: Automatisoi potilastietojen yhteenveto ja transkriptio.
Petosten havaitseminen: Luo skenaarioita petosten havaitsemisjärjestelmien testaamiseksi.
Riskin arviointi: Analysoi ja simuloi taloudellisia riskejä tekoälymalleilla.
Itsenäinen ajo: Simuloi tieskenaarioita itse ajavien mallien kouluttamiseen.
Ääniohjausjärjestelmät: Paranna äänentunnistusta ja vastaustarkkuutta auton sisäisissä järjestelmissä.
Tuotesuositukset: Luo henkilökohtaisia suosituksia käyttäjien käyttäytymisen perusteella.
Visuaalisen sisällön luominen: Luo tuotekuvia, videoita ja kuvauksia.
Vaatimuksen käsittely: Automatisoi vaatimusten yhteenveto ja petosten havaitseminen.
Riskimallinnus: Simuloi skenaarioita riskien arvioimiseksi ja ennustamiseksi.
chatbots: Paranna asiakaspalvelua tekoälyllä toimivilla virtuaaliassistenteilla.
Sisältösuositukset: Ehdota käyttäjille räätälöityä sisältöä heidän mieltymyksiensä perusteella.
Keräämme ja kuratoimme tietoja kielimallien tarkkuuden ja tarkkuuden parantamiseksi.
Suunnittelemme ja optimoimme luonnollisen kielen kehotteet heijastamaan erilaisia käyttäjävuorovaikutuksia tekoälysi kanssa.
Palvelumme luo erikoistekstejä aloille, kuten laki- ja lääketieteellinen, kouluttaaksesi verkkotunnuskohtaista tekoälyäsi.
Laaja verkostomme mahdollistaa AI-vastausten perusteellisen vertailun mallin tarkkuuden ja luotettavuuden parantamiseksi.
Lähestymistapamme käyttää joustavia asteikkoja mittaamaan ja vähentämään myrkyllistä sisältöä tarkasti tekoälyn luomassa viestinnässä.
Räätälöity palautteemme varmistaa, että tekoälyvastauksilla on asianmukainen sävy ja lyhyys tietyissä käyttäjien skenaarioissa.
Arvioimme gen AI -tulosten laadun eri markkinoilla ja kielillä hienosäätääksemme tekoälyä vastaamaan markkinakohtaisia tarpeita RLHF:n avulla.
Arvioimme tiukasti tekoälyn luomaa sisältöä varmistaaksemme, että se on tosiasioihin perustuvaa ja realistista, jotta estetään väärän tiedon leviäminen.
Luo kysymys-vastaus-pareja lukemalla perusteellisesti suuria asiakirjoja (tuoteoppaat, tekniset asiakirjat, verkkofoorumit ja arvostelut, alan sääntelyasiakirjat), jotta yritykset voivat kehittää sukupolven tekoälyä poimimalla tarvittavat tiedot suuresta aineistosta. Asiantuntijamme luovat laadukkaita Q&A-pareja, kuten:
» Kysymys- ja vastausparit, joissa on useita vastauksia
» Pintatason kysymysten luominen (suora tiedonpoiminta viitetekstistä)
» Luo syvällisiä kysymyksiä (korreloi tosiasioiden ja oivallusten kanssa, joita ei anneta viitetekstissä)
» Kyselyn luominen taulukoista
Asiantuntijamme voivat tiivistää koko keskustelun tai pitkän dialogin syöttämällä tiiviitä ja informatiivisia yhteenvetoja suurista tekstimääristä.
Muuta tapojasi tulkita kuvia edistyneen AI-pohjaisen kuvantekstipalvelumme avulla. Hengitämme kuviin eloa luomalla tarkkoja ja kontekstuaalisesti monipuolisia kuvauksia, mikä avaa yleisöllesi uusia tapoja olla vuorovaikutuksessa visuaalisen sisältösi kanssa tehokkaammin.
Kouluta malleja suurella tietojoukolla äänitallenteita, joissa on erilaisia ääniä, kuten musiikkia, puhetta ja ympäristöääniä, luodaksesi ääntä, kuten musiikkia, podcasteja tai äänikirjoja.
Kuvateksti
Pelihallipelin tärkein ääniraita. Se on nopeatempoinen ja pirteä tarttuvalla sähkökitarariffillä. Musiikki on toistuvaa ja helposti muistettavaa, mutta siinä on odottamattomia ääniä, kuten symbaalien törmäyksiä tai rumpujen heittoja.
Luotu ääni
Kouluta malleja, jotka ymmärtävät puhuttua kieltä, eli sovelluksia, kuten puheohjattuja avustajia, saneluohjelmistoja ja reaaliaikaista käännöstä, joka perustuu suureen tietosarjaan puheen äänitallenteita vastaavien transkriptien kanssa.
Tarjoamme laajan tietojoukon ihmisen puheen äänitallenteita, joiden avulla voimme kouluttaa tekoälymalleja luomaan luonnollisia, mukaansatempaavia ääniä sovelluksillesi ja tarjoamaan käyttäjillesi ainutlaatuisen ja mukaansatempaavan kuulokokemuksen.
Koneoppimisen maailmassa on ensiarvoisen tärkeää varmistaa, että malli ymmärtää ja tuottaa ihmisen kaltaista tekstiä annettujen kehotteiden perusteella. Tämä prosessi sisältää tiukan tietojoukon arvioinnin ihmisen arvioinnin ja laadunvarmistuksen (QA) validoinnin kautta. Arvioijat arvioivat kriittisesti tietojoukon pikavastaus-pareja ja arvioivat kieltenoppimismallin (LLM) tuottamien vastausten relevanssia ja laatua.
Tietojoukkojen vertailu sisältää erilaisten vastausvaihtoehtojen huolellisen analyysin yhtä kehotetta varten. Tavoitteena on luokitella nämä vastaukset parhaasta huonoimpaan niiden osuvuuden, tarkkuuden ja kehotteen kontekstin mukaisuuden perusteella.
Synthetic Dialogue Creation hyödyntää generatiivisen tekoälyn voimaa chatbotin vuorovaikutuksen ja puhelinkeskustelujen mullistamiseen. Hyödyntämällä tekoälyn kykyä syventyä laajoihin resursseihin, kuten tuoteoppaisiin, tekniseen dokumentaatioon ja verkkokeskusteluihin, chatbotit tarjoavat tarkkoja ja osuvia vastauksia lukemattomissa skenaarioissa. Tämä tekniikka muuttaa asiakastukea tarjoamalla kattavaa apua tuotekyselyissä, vianmäärityksessä ja käymällä luonnollista, satunnaista vuoropuhelua käyttäjien kanssa, mikä parantaa yleistä asiakaskokemusta.
Generatiivisessa tekoälyssä Image Summarization, Rating & Validation sisältävät koneoppimismalleja, jotka kuratoivat ja arvioivat kuvia, luovat yhteenvetoja ja laatuluokituksia. Ihmisen antama palaute hienosäätää tekoälyn tarkkuutta ja varmistaa, että sisältö vastaa vivahteita ja lisää luotettavuutta.
Nopeuta muutostasi nopeiden Proof of Concept (POC) -ratkaisujemme avulla – muuttaen ideat todeksi muutamassa viikossa.
Tekoäly ei ole yksi kokoinen kaikille. Luomme toimialakohtaisia kehotteita varmistaaksemme tarkan, osuvan ja oivaltavan tekoälyn luoman sisällön yleisöllesi.
Varmistamme GDPR-, HIPAA- ja SOC 2 -yhteensopivuuden ja suojaamme arkaluonteisia tekoälyn harjoitustietoja.
Tarjoamme toimialakohtaisia tietojoukkoja terveydenhuoltoon, lakialaan, fintechiin ja muihin erikoisaloihin.
Tarjoamme vertaansa vailla olevaa osaamista pilvessä, datassa, tekoälyssä ja automaatiossa teknologiakumppaneiden ekosysteemimme kautta.
Toimitamme puhtaita, jäsenneltyjä ja harhautumattomia tietojoukkoja, jotka parantavat RAG-käyttöisten AI-sovellusten suorituskykyä.
Oletko koskaan raapinut päätäsi ja hämmästynyt siitä, kuinka Google tai Alexa näyttivät saavan sinut? Vai oletko huomannut lukevasi tietokoneella luotua esseen, joka kuulostaa pelottavan inhimilliseltä? Et ole yksin.
Ihmisen älykkyys luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) muuttamiseksi korkealaatuiseksi koulutustiedoksi koneoppimista varten tekstin ja äänen kanssa.
Tekoäly ruokkii suuria määriä dataa ja hyödyntää koneoppimista (ML), syväoppimista (DL) ja luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) oppiakseen ja kehittyäkseen jatkuvasti.
Rakenna huippuosaamista generatiivisessa tekoälyssäsi Shaipin laadukkailla tietojoukoilla
Generatiivisella tekoälyllä tarkoitetaan tekoälyn osajoukkoa, joka keskittyy luomaan uutta sisältöä, joka usein muistuttaa tai jäljittelee annettua dataa.
Generatiivinen tekoäly toimii algoritmien, kuten Generative Adversarial Networks (GAN) avulla, jossa kaksi hermoverkkoa (generaattori ja erottaja) kilpailevat ja tekevät yhteistyötä tuottaakseen alkuperäistä muistuttavaa synteettistä dataa.
Esimerkkejä ovat taiteen, musiikin ja realististen kuvien luominen, ihmisen kaltaisen tekstin luominen, 3D-objektien suunnittelu ja ääni- tai videosisällön simulointi.
Generatiiviset tekoälymallit voivat hyödyntää erilaisia tietotyyppejä, kuten kuvia, tekstiä, ääntä, videota ja numeerista dataa.
Harjoitteludata tarjoaa perustan generatiiviselle tekoälylle. Malli oppii mallit, rakenteet ja vivahteet tästä tiedosta tuottaakseen uutta, samanlaista sisältöä.
Tarkkuuden varmistamiseen kuuluu monipuolisen ja laadukkaan koulutusdatan käyttäminen, malliarkkitehtuurien jalostaminen, jatkuva validointi todellista dataa vastaan ja asiantuntijapalautteen hyödyntäminen.
Laatuun vaikuttavat harjoitustietojen määrä ja monimuotoisuus, mallin monimutkaisuus, laskentaresurssit ja malliparametrien hienosäätö.
