Soluții de date generative de instruire 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

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.

RLHF în IA generativă 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 nu sunt doar relevante din punct de vedere contextual, ci și de încredere. Shaip oferă etichetare precisă a datelor, experți în domeniul acreditărilor și servicii de evaluare, permițând integrarea perfectă a inteligenței umane în reglarea fină iterativă a modelelor lingvistice mari.

Optimizarea modelelor Gen AI cu date organizate și feedback uman

Optimizarea modelelor Gen Ai

Setul de date
Generație

Utilizați generarea promptă cu LLM-uri pentru a spori seturile de date existente și pentru a îmbunătăți acoperirea modelului pe diverse subiecte, asigurând o performanță robustă.

Date
adnotare

Angajați experți în domeniu pentru a rafina și adnota sursele de date nestructurate în formate structurate potrivite pentru algoritmii ML.

Rafinarea modelului cu RLHF

Ajustați modelele AI prin integrarea revizuirii umane continue în dezvoltarea modelului printr-un proces iterativ de evaluare și rafinare pentru a optimiza rezultatele.

Evaluarea calității rezultatelor

Experții efectuează audit și control al calității pentru a valida și ratifica rezultatele sistemelor AI generative.

Shaip oferă servicii de inteligență artificială generativă, adaptate pentru a vă promova soluțiile de afaceri:

Colectarea datelor pentru reglarea fină a LLM-urilor

Colectăm și colectăm date pentru a perfecționa modelele de limbaj pentru precizie și acuratețe.

Crearea textului specific domeniului

Serviciul nostru creează text specializat pentru sectoare precum legal și medical pentru a vă instrui AI-ul focalizat pe domeniu.

Evaluarea toxicității

Abordarea noastră folosește scale flexibile pentru a măsura și a reduce cu acuratețe conținutul toxic în comunicațiile generate de AI.

Servicii de validare și reglare a modelelor

Evaluăm rezultatele gen AI pentru calitate pe piețe și limbi pentru a ajusta AI pentru a se alinia nevoilor specifice pieței prin RLHF.

Creare promptă/Reglare fină

Cream și optimizăm solicitările în limbaj natural pentru a oglindi diverse interacțiuni ale utilizatorilor cu inteligența ta.

Comparația de calitate a răspunsului

Rețeaua noastră extinsă permite o comparație amănunțită a răspunsurilor AI pentru a îmbunătăți acuratețea și fiabilitatea modelului.

Adecvarea scalei Likert

Feedback-ul nostru personalizat asigură că răspunsurile AI au tonul și concizia adecvate pentru scenariile specifice ale utilizatorilor.

Evaluarea corectitudinii

Evaluăm riguros conținutul generat de inteligență artificială pentru a ne asigura că este real și realist pentru a preveni răspândirea informațiilor greșite.

Cazuri de utilizare a IA generativă

Shaip oferă un avantaj clar în lumea AI generativă

Alimentarea AI cu date de precizie

Folosind zeci de ani de experiență în date, dăm puterea AI generativă la maximum. Liderul nostru în soluții de date ne permite să îmbinăm seturi de date variate pentru aplicații robuste și sigure. Cu abilitățile noastre, AI obține date precise, menținând în același timp securitatea și confidențialitatea stricte. Suntem partenerul perfect pentru companiile care doresc să folosească IA generativă.

Active, programe și investiții

Suntem dedicați potențialului AI generativ de a spori eficiența, de a îmbunătăți rezultatele și de a adăuga valoare pentru clienții noștri. Investiția noastră în proprietatea intelectuală, formarea personalului și instrumentele AI generative vizează creșterea productivității, modernizarea aplicațiilor și accelerarea dezvoltării software.

Experiență vastă în industrie

Colaborăm cu mărci de top în domeniul sănătății și tehnologiei, folosind cunoștințele noastre profunde pentru a dezvolta aplicații AI generative, cum ar fi descoperirea informațiilor despre date, crearea de profiluri de cumpărător, testarea modelelor și introducerea agenților digitali pentru personal și clienți.

Expertiza Dezvoltare Tehnologica

Tehnologia este în centrul nostru, iar cu Generative AI, ne ducem ingineria software de vârf la noi culmi. Colaboram cu diverse industrii pentru a accesa această tehnologie de ultimă oră, accelerând crearea de software, îmbunătățind serviciile pentru utilizatori și lucrători și eficientizând operațiunile.

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.