Yrityskäyttöön valmiit LLM-koulutusdatapalvelut toimialakohtaisilla datajoukoilla, jotka parantavat mallien tarkkuutta, suorituskykyä ja relevanttiutta käytännössä laaja-alaisesti.
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Suurten kielimallien menestys riippuu niiden kouluttamiseen käytettyjen tietojen laadusta ja relevanssista. Yleisluontoiset tai huonosti jäsennellyt tietojoukot johtavat usein epäjohdonmukaisiin tuloksiin, rajoitettuun toimialueen ymmärrykseen ja liiketoiminnan arvon laskuun.
Shaip tarjoaa LLM-koulutusdatapalvelut, jotka on rakennettu yritysten tekoälylle, tuottaen toimialakohtaisia tietojoukkoja, jotka parantavat mallin tarkkuutta, suorituskykyä ja sovellettavuutta tosielämässä. Lähestymistapamme auttaa yrityksiä siirtymään prototyypeistä tuotantovalmiisiin LLM-ohjelmiin, jotka tuottavat mitattavia tuloksia.
Toimialakohtaisesta kielenymmärryksestä skaalautuviin dataratkaisuihin, Shaip tukee organisaatioita niiden LLM-matkan jokaisessa vaiheessa – varmistaen, että mallit koulutetaan datalla, joka heijastaa oikeita käyttäjiä, todellista kieltä ja todellisia liiketoiminnan tarpeita.
Runsas asiantuntemuksemme luonnollisen kielen prosessoinnista (NLP), laskennallisesta lingvistiikasta ja tekoälypohjaisesta sisällöntuotannosta antaa meille mahdollisuuden tuottaa ylivoimaisia tuloksia ja voittamalla tekoälyn toteutuksen "viimeisen kilometrin" haasteet.
Skaalautuvia, toimialakohtaisia koulutusdatapalveluita, jotka on suunniteltu parantamaan mallien tarkkuutta, turvallisuutta ja relevanttiutta yritysten tekoälykäyttötapauksissa.
Koulutusdataa, joka on suunniteltu mahdollistamaan tarkkaa kysymysten vastaamista, yhteenvetoja, monimuotoista ymmärrystä, arviointia ja keskustelevaa tekoälyä laajassa mittakaavassa.
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 -vaatimustenmukaisuuden ja suojaamme arkaluonteista tekoälykoulutusdataa.
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.
Käytä LLM-ratkaisujamme tarkkojen ja laadukkaiden tekoälymallien rakentamiseen.
Kyllä. LLM-koulutusdataa voidaan mukauttaa toimialueen, käyttötapauksen, kielen ja monimutkaisuuden mukaan vastaamaan tiettyjä liiketoiminta- ja sovellusvaatimuksia.
Toimialakohtainen data auttaa malleja ymmärtämään toimialan terminologiaa ja kontekstia paremmin, mikä johtaa tarkempiin, osuvampiin ja luotettavampiin tuloksiin.
Kyllä. Olemassa olevien oikeustieteen alojen mallien hienosäätö vaatii korkealaatuista koulutusdataa, jotta malleja voidaan mukauttaa tiettyihin tehtäviin, alueisiin tai yrityksen työnkulkuihin.
Laatu varmistetaan strukturoidulla validoinnilla, johdonmukaisuustarkistuksilla ja jatkuvalla arvioinnilla tarkkuuden ja relevanssin ylläpitämiseksi.
Kyllä. Shaip tarjoaa monikielistä LLM-koulutusaineistoa eri kielillä, alueilla ja kulttuuriympäristöissä.
LLM-koulutusdatapalvelut on suunniteltu skaalautumaan projektin koon, monimutkaisuuden ja aikataulun mukaan, ja ne tukevat sekä pilotti- että tuotantokuormia.
Useimmat yritykset aloittavat määrittelemällä käyttötapaukset, datavaatimukset ja onnistumismittarit ennen kuin palkkaavat toimittajan toimittamaan räätälöityjä datajoukkoja.
Shaip tarjoaa yrityskäyttöön valmiita LLM-koulutusdatapalveluita, joissa on toimialakohtaisia datajoukkoja, globaali skaala ja todistettua asiantuntemusta tekoälyn reaalimaailman käyttöönottoa varten.
