Soluții de date generative AI

Servicii AI generative: stăpânirea datelor pentru a debloca informații nevăzute

Valorificați puterea AI generativă pentru a transforma date complexe în inteligență acționabilă.

Ai generativ

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Descoperiți soluții complete adaptate pentru IA emergentă

Progresul în tehnologiile AI generative este neîncetat, susținut de surse de date proaspete, de seturi de date și de modele de instruire și testare meticulos. rafinare prin învățare prin întărire din feedbackul uman (RLHF) proceduri.

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) în modelele AI generative folosește cunoștințele umane, inclusiv expertiza specifică domeniului, pentru optimizarea comportamentală și generarea de rezultate precise. Verificarea faptelor de la experți în domeniu asigură că răspunsurile modelului sunt nu numai relevante din punct de vedere contextual, ci și de încredere și de încredere. Platforme precum Shaip unesc acest ecosistem prin furnizarea de etichetare a datelor de înaltă calitate, experți în domeniul acreditărilor, instruire specifice domeniului și servicii de evaluare, permițând integrarea perfectă a inteligenței umane în reglarea fină iterativă a modelelor de limbaj mari, încurajând astfel performanța îmbunătățită și siguranța în aplicațiile AI.

Cazuri de utilizare a IA generativă

1. Întrebări și răspunsuri

Întrebare &Amp; Răspunzând

Experții noștri pot crea perechi Întrebare-Răspuns citind cu atenție întregul document pentru a permite companiilor să dezvolte Gene AI. Acest lucru poate aborda interogările prin extragerea informațiilor relevante dintr-un corpus mare. Experții noștri creează perechi de întrebări și răspunsuri de înaltă calitate, cum ar fi:

» Generarea de întrebări și răspunsuri pentru asistența agentului Contact Center
» Crearea nivelului suprafeței (extragerea directă a datelor din textul de referință)
» Creați întrebări de nivel profund (se corelează cu fapte și perspective care nu sunt prezentate în textul de referință)
» Dezvoltarea de întrebări și răspunsuri bazate pe date tabelare

Atunci când creați seturi de date de întrebări și răspunsuri pentru modelele AI generative, este important să vă concentrați pe domenii și tipuri specifice de documente relevante pentru industrie și să conțineți informațiile necesare pentru a răspunde la întrebările frecvente.

  • Manuale de produs/ Documentație de produs
  • Documentatie tehnica
  • Forumuri și recenzii online
  • Datele Serviciului Clienți
  • Documente de reglementare a industriei

2. Rezumat text

Experții noștri pot rezuma întreaga conversație sau dialog lung introducând rezumate concise și informative ale unor volume mari de date text.

Rezumarea textului
Subiect de e-mail rezumat
Chat rezumat
Generarea imaginii

3. Generarea imaginii și redarea imaginii

Antrenați modele cu un set mare de date de imagini cu diverse caracteristici, cum ar fi obiecte, scene și texturi, pentru a genera imagini realiste, de exemplu, crearea de noi modele de produse, materiale de marketing sau lumi virtuale. Oferim, de asemenea, crearea de conținut 3D, specializată în designul complicat al personajelor 3D cu geometrie detaliată

Subtitrărea imaginii

Transformați modul în care interpretați imaginile cu serviciul nostru avansat de subtitrări de imagini bazat pe inteligență artificială. Dăm viață imaginilor generând descrieri precise și bogate în context, deschizând noi modalități pentru audiența dvs. de a interacționa și de a interacționa mai eficient cu conținutul dvs. vizual.

Serviciul de detectare a falsurilor profunde

Identificați și analizați fișierele media digitale manipulate, inclusiv imagini și videoclipuri. Experții noștri scanează cu meticulozitate conținutul media pentru a detecta anomalii subtile și inconsecvențele care indică manipularea deepfake. Echipa noastră verifică autenticitatea conținutului, ajutându-vă să faceți distincția între media autentică și cea generată artificial.

4. Generarea textului

Antrenați modele cu un set mare de date de text cu diferite stiluri, cum ar fi articole de știri, ficțiune și poezie, pentru a genera text, cum ar fi articole de știri, postări de blog sau conținut din rețelele sociale, pentru a economisi timp și bani în crearea conținutului.

Generarea textului

Legendă

Coloana sonoră principală a unui joc arcade. Este rapid și optimist, cu un riff captivant de chitară electrică. Muzica este repetitivă și ușor de reținut, dar cu sunete neașteptate, cum ar fi șocurile de chimval sau rulada de tobe.

Audio generat

 

5. Generare audio

Antrenați modele cu un set mare de date de înregistrări audio cu diverse sunete, cum ar fi muzică, vorbire și sunete ambientale, pentru a genera sunet, cum ar fi muzică, podcasturi sau cărți audio.

Recunoaștere a vorbirii

Recunoaștere a vorbirii

Antrenați modele care înțeleg limbajul vorbit, adică aplicații, cum ar fi asistenții activați prin voce, software-ul de dictare și traducerea în timp real, pe baza unui set mare de date de înregistrări audio ale vorbirii cu transcrierile corespunzătoare.

Servicii de instruire Text-to-Speech

Oferim un set mare de date de înregistrări audio ale vorbirii umane pentru a antrena modele AI pentru a crea voci naturale și captivante pentru aplicațiile dvs., oferind utilizatorilor o experiență auditivă unică și captivantă.

6. Traducere automată

Antrenați modele cu un set de date multilingv mare cu transcrierea corespunzătoare pentru a traduce textul dintr-o limbă în alta, înlăturând barierele lingvistice și făcând informațiile mai accesibile.

7. Recomandări de produse

Antrenați modele cu un set mare de date de istoric de achiziții ale clienților cu etichete care indică ce produse sunt cel mai probabil să cumpere clienții pentru a oferi recomandări precise clienților pentru a crește vânzările și a îmbunătăți satisfacția clienților.

Recomandări de produs

8. Evaluare LLM seturi de date cu evaluare umană și validare QA

În lumea învățării automate, asigurarea faptului că un model înțelege și generează text asemănător unui om pe baza unor solicitări date este esențială. Acest proces implică o evaluare riguroasă a setului de date prin evaluarea umană și validarea asigurării calității (QA). Evaluatorii evaluează critic perechile prompt-răspuns dintr-un set de date și evaluează relevanța și calitatea răspunsurilor generate de un Model de învățare a limbilor (LLM).

9. Comparația seturilor de date LLM cu evaluarea umană și validarea QA

Compararea setului de date implică o analiză meticuloasă a diferitelor opțiuni de răspuns pentru un singur prompt. Obiectivul este de a clasifica aceste răspunsuri de la cel mai bun la cel mai rău în funcție de relevanța, acuratețea și alinierea lor cu contextul promptului.

Instruire Chatbot

10. Instruire Chatbot

Valorificați puterea genului AI pentru a participa în interacțiuni semnificative cu utilizatorii, răspunzând la întrebări și oferind soluții bazate pe context. Utilizând tehnici precum Întrebări și răspunsuri și Rezumat text, chatboții pot înțelege intenția utilizatorului, pot extrage informații relevante din baze de date vaste și pot oferi răspunsuri concise. 

AI generativ dă putere chatbot-urilor în diverse domenii, inclusiv asistență pentru clienți, întrebări despre produse, depanare și chiar conversații ocazionale. Acești roboți pot parcurge manualele produselor, documentația tehnică, forumurile online și multe altele pentru a oferi cel mai precis răspuns la întrebarea unui utilizator.

Împuternicirea diagnosticelor cu IA generativă: viitorul
Inteligență medicală

Creșteți îngrijirea și diagnosticarea pacientului prin valorificarea AI generativă pentru a verifica datele complexe de sănătate.

Generative Ai Healthcare Ai

MedTech Solutions este în fruntea oferirii de seturi de date extinse și variate, concepute special pentru a alimenta aplicațiile AI generative în sectorul sănătății. Cu o înțelegere cuprinzătoare a cerințelor unice ale inteligenței artificiale medicale, misiunea noastră este să furnizăm cadre de date care promovează diagnostice și tratamente precise, rapide și de pionierat bazate pe inteligența artificială.

Cazuri de utilizare a IA generativă în domeniul sănătății

1. Întrebări și răspunsuri

Asistență medicală - Întrebare &Amp; Răspunzând

Profesioniștii noștri certificați examinează meticulos documentele și literatura de asistență medicală pentru a crea perechi Întrebare-Răspuns, facilitând dezvoltarea IA generativă. Acest lucru facilitează răspunsul la întrebări precum sugerarea procedurilor de diagnosticare, recomandarea de tratamente și asistarea medicilor în diagnosticarea și furnizarea de perspective asupra cazului clinic prin filtrarea informațiilor relevante din bănci de date extinse. Specialiștii noștri în domeniul sănătății produc seturi de întrebări și răspunsuri de top, cum ar fi:

» Crearea de interogări la nivel de suprafață (extragere directă din literatură).
» Elaborarea de întrebări de nivel profund (intercalarea cu perspective și date care nu sunt prezente în sursa primară).
» Încadrarea întrebărilor și răspunsurilor din datele tabelare medicale.

Pentru depozite robuste de întrebări și răspunsuri, este imperativ să vă concentrați pe:

  • Ghiduri și protocoale clinice 
  • Date privind interacțiunile pacient-furnizor
  • Lucrări de cercetare medicală 
  • Informații despre produse farmaceutice
  • Documente de reglementare în domeniul sănătății
  • Mărturii ale pacienților, recenzii, forumuri și comunități

2. Rezumat text

Specialiștii noștri în domeniul sănătății excelează în a distila cantități mari de informații în rezumate clare și concise, de exemplu, conversații medic-pacient, EHR sau articole de cercetare, ne asigurăm că profesioniștii pot înțelege rapid informațiile de bază fără a fi nevoie să parcurgă întregul conținut. Ofertele noastre include:

  • Rezumat EHR bazat pe text: Încapsulați eficient istoricul medical al pacientului, tratamentele și alte date vitale într-un format ușor de digerat.
  • Rezumatul conversației medic-pacient: Extrageți și prezentați punctele cheie din consultațiile medicale, asigurându-vă că niciun detaliu critic nu este trecut cu vederea.
  • Articol de cercetare bazat pe PDF: Distilați lucrări complexe de cercetare medicală în constatările lor fundamentale, permițând o înțelegere mai rapidă și eficientă.
  • Rezumatul raportului de imagistică medicală: Transformați rapoarte complicate de radiologie sau imagistică în rezumate simplificate care evidențiază principalele constatări.
  • Rezumatul datelor din studiile clinice: Descompuneți rezultatele studiilor clinice extinse în concluziile lor cele mai importante, ajutând la luarea rapidă a deciziilor.

3. Crearea de date sintetice

Datele sintetice sunt esențiale, în special în domeniul asistenței medicale, pentru diverse scopuri, cum ar fi instruirea modelelor AI, testarea software-ului și multe altele, fără a compromite confidențialitatea pacientului. Iată o detaliere a creațiilor de date sintetice enumerate:

3.1 Crearea de date sintetice HPI și note de progres

Aceasta implică generarea de date artificiale, dar realiste, despre pacient, care imită formatul și conținutul istoricului bolii prezente (HPI) al pacientului și note de progres. Aceste date sintetice sunt valoroase pentru antrenarea algoritmilor de învățare automată, testarea software-ului de asistență medicală și efectuarea de cercetări fără a risca confidențialitatea pacientului.

3.2 Crearea notei EHR de date sintetice

Acest proces implică crearea unor note simulate de Evidență electronică de sănătate (EHR) care sunt similare structural și contextual cu notele EHR reale. Aceste note sintetice pot fi folosite pentru formarea profesioniștilor din domeniul sănătății, validarea sistemelor EHR și dezvoltarea algoritmilor AI pentru sarcini precum modelarea predictivă sau procesarea limbajului natural, toate păstrând confidențialitatea pacientului.

Date sintetice Ehr Note Creare

3.3 Rezumatul sintetic al conversației medic-pacient în diverse domenii

Aceasta implică generarea de versiuni rezumate ale interacțiunilor simulate medic-pacient în diferite specialități medicale, cum ar fi cardiologie sau dermatologie. Aceste rezumate, deși se bazează pe scenarii fictive, seamănă cu rezumatele conversațiilor reale și pot fi utilizate pentru educația medicală, instruirea AI și testarea software-ului fără a expune conversațiile reale ale pacienților sau a compromite confidențialitatea.

Conversație sintetică medic-pacient

Caracteristici de baza

chatbot

Date AI cuprinzătoare

Colecția noastră vastă cuprinde diverse categorii, oferind o selecție extinsă pentru antrenamentul dumneavoastră unic pentru modele.

Calitate asigurată

Urmăm proceduri stricte de asigurare a calității pentru a asigura acuratețea, validitatea și relevanța datelor.

Cazuri de utilizare diverse

De la generarea de text și imagini până la sinteza muzicii, seturile noastre de date se adresează diferitelor aplicații AI generative.

Soluții personalizate de date

Soluțiile noastre de date personalizate răspund nevoilor dumneavoastră unice prin construirea unui set de date personalizat pentru a satisface cerințele dumneavoastră specifice.

Securitate și conformitate

Respectăm standardele de securitate și confidențialitate a datelor. Respectăm reglementările GDPR și HIPPA, asigurând confidențialitatea utilizatorilor.

Beneficii

Îmbunătățiți acuratețea modelelor AI generative

Economisiți timp și bani la colectarea datelor

Accelerează-ți timpul
a face piață

Câștigă o competiție
margine

Construiți excelență în IA dvs. generativă cu seturi de date de calitate de la Shaip

Inteligența artificială generativă se referă la un subset de inteligență artificială concentrată pe crearea de conținut nou, adesea asemănător sau imitând datele date.

Generative AI operează prin algoritmi precum Generative Adversarial Networks (GAN), unde două rețele neuronale (un generator și un discriminator) concurează și colaborează pentru a produce date sintetice asemănătoare cu originalul.

Exemplele includ crearea de artă, muzică și imagini realiste, generarea de text asemănător omului, proiectarea de obiecte 3D și simularea conținutului vocal sau video.

Modelele AI generative pot utiliza diferite tipuri de date, inclusiv imagini, text, audio, video și date numerice.

Datele de antrenament oferă fundația pentru IA generativă. Modelul învață modelele, structurile și nuanțele din aceste date pentru a produce conținut nou, similar.

Asigurarea acurateței implică utilizarea datelor de instruire diverse și de înaltă calitate, rafinarea arhitecturii modelelor, validarea continuă față de datele din lumea reală și valorificarea feedback-ului experților.

Calitatea este influențată de volumul și diversitatea datelor de antrenament, de complexitatea modelului, de resursele de calcul și de reglarea fină a parametrilor modelului.