Generatiiviset AI-koulutustietoratkaisut
Generatiiviset tekoälypalvelut: Tietojen hallitseminen näkymättömien oivallusten avaamiseksi
Hyödynnä generatiivisen tekoälyn voima monimutkaisten tietojen muuntamiseen käyttökelpoiseksi älyksi.
Esittelyssä olevat asiakkaat
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Generatiivisten tekoälytekniikoiden kehitys on jatkuvaa, ja sitä tukevat tuoreet tietolähteet, huolellisesti kuratoidut koulutus- ja testaustietojoukot sekä mallit tarkentaminen vahvistamalla oppimista ihmispalautteena (RLHF) menettelyjä.
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.
Sukupolven tekoälymallien optimointi kuratoidun datan ja ihmisten palautteen avulla
aineisto
Sukupolvi
Hyödynnä pikaluontia LLM:ien kanssa täydentääksesi olemassa olevia tietojoukkoja ja parantaaksesi mallien kattavuutta eri aiheissa, mikä varmistaa vankan suorituskyvyn.
Päiväys
huomautus
Hyödynnä aiheen asiantuntijat tarkentamaan ja merkitsemään jäsentelemättömiä tietolähteitä jäsenneltyihin muotoihin, jotka sopivat ML-algoritmeille.
Mallin parannus RLHF:llä
Hienosäädä tekoälymalleja integroimalla jatkuva ihmisen suorittama tarkastelu mallinkehitykseen iteratiivisen arviointi- ja tarkennusprosessin avulla tulosten optimoimiseksi.
Laatutulosten arviointi
Asiantuntijat suorittavat auditointeja ja laadunvalvontaa Generative AI -järjestelmien tulosten validoimiseksi ja ratifioimiseksi.
Shaip tarjoaa generatiivisia tekoälypalveluita, jotka on räätälöity yritysratkaisujesi edistämiseen:
Tiedonkeruu hienosäätäville LLM:ille
Keräämme ja kuratoimme tietoja kielimallien tarkkuuden ja tarkkuuden parantamiseksi.
Verkkotunnuskohtaisen tekstin luominen
Palvelumme luo erikoistekstejä aloille, kuten laki- ja lääketieteellinen, kouluttaaksesi verkkotunnuskohtaista tekoälyäsi.
Myrkyllisyyden arviointi
Lähestymistapamme käyttää joustavia asteikkoja mittaamaan ja vähentämään myrkyllistä sisältöä tarkasti tekoälyn luomassa viestinnässä.
Mallin validointi- ja virityspalvelut
Arvioimme gen AI -tulosten laadun eri markkinoilla ja kielillä hienosäätääksemme tekoälyä vastaamaan markkinakohtaisia tarpeita RLHF:n avulla.
Pikaluonti/hienosäätö
Suunnittelemme ja optimoimme luonnollisen kielen kehotteet heijastamaan erilaisia käyttäjävuorovaikutuksia tekoälysi kanssa.
Vastauksen laatuvertailu
Laaja verkostomme mahdollistaa AI-vastausten perusteellisen vertailun mallin tarkkuuden ja luotettavuuden parantamiseksi.
Likert-asteikon asianmukaisuus
Räätälöity palautteemme varmistaa, että tekoälyvastauksilla on asianmukainen sävy ja lyhyys tietyissä käyttäjien skenaarioissa.
Oikeudenmukaisuuden arviointi
Arvioimme tiukasti tekoälyn luomaa sisältöä varmistaaksemme, että se on tosiasioihin perustuvaa ja realistista, jotta estetään väärän tiedon leviäminen.
Generatiivisia tekoälyn käyttötapauksia
Kysymys- ja vastausparit
Asiantuntijamme voivat luoda kysymys-vastaus-pareja lukemalla koko asiakirjan perusteellisesti, jotta yritykset voivat kehittää sukupolven tekoälyä. Tämä voi vastata kyselyihin poimimalla tarvittavat tiedot suuresta aineistosta, kuten tuoteoppaista, teknisestä dokumentaatiosta, verkkofoorumeilta ja -arvosteluista, alan sääntelyasiakirjoista ja muista. 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
Tekstin yhteenveto
Asiantuntijamme voivat tiivistää koko keskustelun tai pitkän dialogin syöttämällä tiiviitä ja informatiivisia yhteenvetoja suurista tekstimääristä.
Kuvan tekstitys
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.
Audio Generation
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
Puheentunnistus
Kouluta malleja, jotka ymmärtävät puhuttua kieltä, eli sovelluksia, kuten puheohjattuja avustajia, saneluohjelmistoja ja reaaliaikaista käännöstä, joka perustuu suureen tietosarjaan puheen äänitallenteita vastaavien transkriptien kanssa.
Tekstistä puheeksi -palveluiden koulutus
Tarjoamme laajan tietojoukon ihmisen puheen äänitallenteita, joiden avulla voimme kouluttaa tekoälymalleja luomaan luonnollisia, mukaansatempaavia ääniä sovelluksillesi ja tarjoamaan käyttäjillesi ainutlaatuisen ja mukaansatempaavan kuulokokemuksen.
LLM-tietojoukon arviointi ihmisluokituksen ja laadunvarmistuksen validoinnilla
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.
LLM-tietojoukkojen vertailu ihmisen luokituksen ja laadunvarmistuksen validointiin
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.
Synteettisen dialogin luominen
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.
Kuvan yhteenveto, luokitus ja validointi
Kuvien yhteenveto, luokittelu ja validointi Generatiivinen tekoäly sisältää kehittyneitä koneoppimismalleja, jotka kuratoivat ja arvioivat kuvia luoden tarkkoja yhteenvetoja ja laatuluokituksia. Ihmisten antama palaute on ratkaisevan tärkeää tässä prosessissa, koska se auttaa hienosäätämään tekoälyn tarkkuutta ja varmistamaan, että luotu sisältö täyttää ne vivahteikas odotukset ja standardit, jotka vain ihmisen harkinta voi tarjota, mikä parantaa tekoälytulosteiden luotettavuutta.
Shaip tarjoaa selkeän edun generatiivisen tekoälyn maailmassa
Tekoälyn tehostaminen tarkkuustiedoilla
Hyödynnämme vuosikymmenten datakokemusta ja annamme Generatiivisen AI:n täyden hyödyn. Johtava asemamme dataratkaisuissa antaa meille mahdollisuuden yhdistää erilaisia tietojoukkoja vankkoja ja turvallisia sovelluksia varten. Taitomme avulla tekoäly saa tarkat tiedot säilyttäen samalla tiukan turvallisuuden ja yksityisyyden. Olemme täydellinen kumppani yrityksille, jotka haluavat hyödyntää generatiivista tekoälyä.
Omaisuus, ohjelmat ja sijoitukset
Olemme omistautuneet Generative AI:n mahdollisuuksiin parantaa tehokkuutta, parantaa tuloksia ja tuoda lisäarvoa asiakkaillemme. Investointimme immateriaalioikeuksiin, henkilöstön koulutukseen ja generatiivisiin tekoälytyökaluihin tähtäävät tuottavuuden lisäämiseen, sovellusten modernisointiin ja ohjelmistokehityksen nopeuttamiseen.
Laaja alan asiantuntemus
Teemme yhteistyötä terveydenhuollon ja teknologian huippubrändien kanssa ja käytämme syvää tietämysämme kehittääksemme generatiivisia tekoälysovelluksia, kuten datan oivallusten paljastamiseen, ostajaprofiilien luomiseen, mallien testaamiseen ja digitaalisten agenttien esittelyyn henkilökunnalle ja asiakkaille.
Teknologian kehittämisen asiantuntemus
Teknologia on ytimessämme, ja Generative AI vie johtavan ohjelmistosuunnittelumme uusiin korkeuksiin. Teemme yhteistyötä eri teollisuudenalojen kanssa hyödyntääksemme tätä huipputeknologiaa, nopeuttaaksemme ohjelmistojen luomista, parantaaksemme palveluita käyttäjille ja työntekijöille sekä tehostaaksemme toimintaa.
Suositellut resurssit
Ostajan opas
Ostajan opas: Large Language Models LLM
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.
Ratkaisumme
Luonnollisen kielen käsittelypalvelut ja ratkaisut
Ihmisen älykkyys luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) muuttamiseksi korkealaatuiseksi koulutustiedoksi koneoppimista varten tekstin ja äänen kanssa.
Offering
Asiantuntijatietojen merkintä-/tietojen merkintäpalvelut koneita varten ihmisten toimesta
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
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
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.