Generatiiviset AI-dataratkaisut

Generatiiviset tekoälypalvelut: Tietojen hallitseminen näkymättömien oivallusten avaamiseksi

Hyödynnä generatiivisen tekoälyn voima monimutkaisten tietojen muuntamiseen käyttökelpoiseksi älyksi.

Generatiivinen Ai

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Amazon
google
Microsoft
Cognit

Löydä kattavat ratkaisut, jotka on räätälöity kehittyville tekoälyille

Generatiivisten tekoälytekniikoiden kehitys on jatkuvaa, ja sitä tukevat tuoreet tietolähteet, huolellisesti kuratoidut koulutus- ja testaustietojoukot sekä mallit tarkentaminen vahvistamalla oppimista ihmispalautteena (RLHF) menettelyjä.

RLHF (Inforcement Learning from Human Feedback) generatiivisissa tekoälymalleissa 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 ja luotettavia. Shaipin kaltaiset alustat muodostavat sillan tämän ekosysteemin tarjoamalla korkealaatuisia tietomerkintöjä, tunnistetietoalueen asiantuntijoita, toimialuekohtaisia ​​koulutus- ja arviointipalveluita, mikä mahdollistaa ihmisälyn saumattoman integroinnin suurten kielimallien iteratiiviseen hienosäätöön, mikä edistää tehokkuutta ja turvallisuus AI-sovelluksissa.

Generatiivisia tekoälyn käyttötapauksia

1. Question & Answering Pairs

Kysymys &Amp; Vastaaminen

Asiantuntijamme voivat luoda kysymys-vastaus-pareja lukemalla koko asiakirjan perusteellisesti, jotta yritykset voivat kehittää Gene AI:tä. Tämä voi vastata kyselyihin poimimalla asiaankuuluvat tiedot suuresta korpuksesta. Asiantuntijamme luovat laadukkaita Q&A-pareja, kuten:

» Kysymysten ja vastausten luominen Contact Center Agent -tukea varten
» Pintatason luominen (suora tiedonpoisto viitetekstistä)
» Luo syvällisiä kysymyksiä (korreloi tosiasioiden ja oivallusten kanssa, joita ei anneta viitetekstissä)
» Kysymysten ja vastausten kehittäminen taulukkotietojen perusteella

Kun luot Q&A-tietojoukkoja generatiivisille tekoälymalleille, on tärkeää keskittyä tiettyihin toimialueisiin ja toimialaan liittyviin asiakirjoihin ja sisältää tarvittavat tiedot yleisiin kysymyksiin vastaamiseksi.

  • Tuoteoppaat/ Tuotedokumentaatio
  • Tekninen dokumentaatio
  • Online-foorumit ja arvostelut
  • Asiakaspalvelun tiedot
  • Alan sääntelyasiakirjat

2. Tekstin yhteenveto

Asiantuntijamme voivat tiivistää koko keskustelun tai pitkän dialogin syöttämällä tiiviitä ja informatiivisia yhteenvetoja suurista tekstimääristä.

Tekstin yhteenveto
Yhteenveto sähköpostiketjusta
Yhteenveto chat
Kuvan luominen

3. Image Generation & Rendering

Harjoittele malleja suurella tietojoukolla kuvia erilaisilla ominaisuuksilla, kuten esineillä, kohtauksilla ja tekstuureilla, luomaan realistisia kuvia, eli luomaan uusia tuotemalleja, markkinointimateriaaleja tai virtuaalisia maailmoja. Tarjoamme myös 3D-sisällönluonnin, joka on erikoistunut 3D-hahmojen monimutkaiseen suunnitteluun yksityiskohtaisella geometrialla.

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.

Deepfake Detection Service

Tunnista ja analysoi manipuloituja digitaalisia mediatiedostoja, mukaan lukien kuvat ja videot. Asiantuntijamme skannaavat huolellisesti mediasisällön havaitakseen hienovaraiset poikkeavuudet ja epäjohdonmukaisuudet, jotka viittaavat syvään väärennösmanipulaatioon. Tiimimme varmistaa sisällön aitouden ja auttaa sinua erottamaan aidon ja keinotekoisesti luodun median.

4. Tekstin luominen

Kouluta malleja suurella tietojoukolla eri tyylejä tekstiä, kuten uutisartikkeleita, kaunokirjallisuutta ja runoutta, luomaan tekstiä, kuten uutisartikkeleita, blogiviestejä tai sosiaalisen median sisältöä, säästääksesi aikaa ja rahaa sisällön luomiseen.

Tekstin luominen

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

 

5. Äänen luominen

Kouluta malleja suurella tietojoukolla äänitallenteita, joissa on erilaisia ​​ääniä, kuten musiikkia, puhetta ja ympäristöääniä, luodaksesi ääntä, kuten musiikkia, podcasteja tai äänikirjoja.

Puheentunnistus

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.

6. Konekäännös

Kouluta malleja suurella monikielisellä tietojoukolla ja vastaavalla transkriptiolla kääntämään tekstiä kielestä toiselle, murtamalla kielimuurit ja parantamalla tietojen saatavuutta.

7. Tuotesuositukset

Kouluta malleja, jotka sisältävät suuren tietojoukon asiakkaiden ostohistoriaa ja joiden tarrat osoittavat, mitä tuotteita asiakkaat todennäköisimmin ostavat, jotta voit tarjota asiakkaille tarkkoja suosituksia myynnin lisäämiseksi ja asiakastyytyväisyyden parantamiseksi.

Tuotesuositukset

8. LLM Datasets Evaluation with Human Rating & QA Validation

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.

9. 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.

Chatbot-koulutus

10. Chatbot-koulutus

Hyödynnä sukupolven tekoälyn voima osallistuaksesi mielekkääseen vuorovaikutukseen käyttäjien kanssa, vastaamalla kyselyihin ja tarjoamalla kontekstiin perustuvia ratkaisuja. Hyödyntämällä tekniikoita, kuten kysymystä ja vastausta ja tekstin yhteenvetoa, chatbotit voivat ymmärtää käyttäjien aikomukset, poimia olennaisia ​​tietoja laajoista tietokannoista ja tarjota ytimekkäitä vastauksia. 

Generatiivisen tekoälyn avulla chatbotit voivat toimia useilla eri aloilla, mukaan lukien asiakastuki, tuotetiedustelut, vianetsintä ja jopa satunnaiset keskustelut. Nämä robotit voivat selata tuoteoppaita, teknisiä asiakirjoja, verkkofoorumeita ja paljon muuta tarjotakseen tarkimman vastauksen käyttäjän kyselyyn.

Perusominaisuudet

chatbot

Kattavat tekoälytiedot

Laaja valikoimamme kattaa eri kategoriat ja tarjoaa laajan valikoiman ainutlaatuiseen mallikoulutukseesi.

Laatuvarmistetut

Noudatamme tiukkoja laadunvarmistusmenettelyjä varmistaaksemme tietojen tarkkuuden, oikeellisuuden ja merkityksen.

Monipuoliset käyttötapaukset

Tietojoukkomme kattavat erilaisia ​​generatiivisia tekoälysovelluksia aina tekstin ja kuvien luomisesta musiikin synteesiin.

Mukautetut tietoratkaisut

Räätälöidyt tietoratkaisumme vastaavat ainutlaatuisia tarpeitasi rakentamalla räätälöidyn tietojoukon vastaamaan erityisvaatimuksiasi.

Turvallisuus ja vaatimustenmukaisuus

Noudatamme tietosuoja- ja tietosuojastandardeja. Noudatamme GDPR- ja HIPPA-säädöksiä ja varmistamme käyttäjien yksityisyyden.

Hyödyt

Paranna generatiivisten tekoälymallien tarkkuutta

Säästä aikaa ja rahaa tiedonkeruussa

Nopeuta aikaasi
markkinoille

Hanki kilpailukykyinen
reuna

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.