Generatiiviset AI-koulutustietoratkaisut

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

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

Optimizing gen ai models

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

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.

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.