Generatieve AI-trainingsgegevensoplossingen
Generatieve AI-services: gegevens beheersen om ongeziene inzichten te ontgrendelen
Gebruik de kracht van generatieve AI om complexe gegevens om te zetten in bruikbare informatie.
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
De vooruitgang op het gebied van generatieve AI-technologieën is onophoudelijk, ondersteund door nieuwe databronnen, zorgvuldig samengestelde trainings- en testdatasets en model verfijning via versterkend leren van menselijke feedback (RLHF) procedures.
RLHF in generatieve AI maakt gebruik van menselijke inzichten, inclusief domeinspecifieke expertise, voor gedragsoptimalisatie en nauwkeurige outputgeneratie. Factchecking door domeinexperts zorgt ervoor dat de antwoorden van het model niet alleen contextueel relevant maar ook betrouwbaar zijn. Shaip biedt nauwkeurige gegevenslabels, domeinexperts en evaluatiediensten, waardoor een naadloze integratie van menselijke intelligentie in de iteratieve verfijning van grote taalmodellen mogelijk wordt.
Optimalisatie van Gen AI-modellen met samengestelde gegevens en menselijke feedback
dataset
Generatie
Maak gebruik van snelle generatie met LLM's om bestaande datasets uit te breiden en de modeldekking over diverse onderwerpen te verbeteren, waardoor robuuste prestaties worden gegarandeerd.
Data
aantekening
Schakel vakexperts in om ongestructureerde gegevensbronnen te verfijnen en te annoteren in gestructureerde formaten die geschikt zijn voor ML-algoritmen.
Modelverfijning met RLHF
Verfijn AI-modellen door voortdurende menselijke beoordeling te integreren in de modelontwikkeling via een iteratief proces van evaluatie en verfijning om de output te optimaliseren.
Beoordeling van de kwaliteit van de output
Deskundigen voeren audits en kwaliteitscontroles uit om de resultaten van generatieve AI-systemen te valideren en te ratificeren.
Shaip biedt generatieve AI-diensten die zijn afgestemd op het verbeteren van uw bedrijfsoplossingen:
Gegevensverzameling voor het verfijnen van LLM's
We verzamelen en beheren gegevens om taalmodellen te verfijnen voor precisie en nauwkeurigheid.
Domeinspecifieke tekstcreatie
Onze service creëert gespecialiseerde tekst voor sectoren als de juridische en medische sector om uw domeingerichte AI te trainen.
Toxiciteitsbeoordeling
Onze aanpak maakt gebruik van flexibele schalen om giftige inhoud in door AI gegenereerde communicatie nauwkeurig te meten en te verminderen.
Modelvalidatie- en afstemmingsdiensten
We beoordelen de kwaliteit van gen-AI-resultaten in alle markten en talen om de AI via RLHF te verfijnen en af te stemmen op marktspecifieke behoeften.
Snelle creatie/fijnafstemming
We maken en optimaliseren natuurlijke taalprompts om diverse gebruikersinteracties met uw AI te weerspiegelen.
Vergelijking van antwoordkwaliteit
Ons uitgebreide netwerk maakt een grondige vergelijking van AI-antwoorden mogelijk om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van het model te verbeteren.
Likertschaal Geschiktheid
Onze op maat gemaakte feedback zorgt ervoor dat AI-reacties de juiste toon en beknoptheid hebben voor specifieke gebruikersscenario’s.
Correctheid Evaluatie
We evalueren de door AI gegenereerde inhoud rigoureus om ervoor te zorgen dat deze feitelijk en realistisch is om de verspreiding van verkeerde informatie te voorkomen.
Generatieve AI-use-cases
Vraag- en antwoordparen
Creëer vraag-antwoord-paren door grote documenten (producthandleidingen, technische documenten, online forums en recensies, brancheregelgevende documenten) grondig te lezen, zodat bedrijven Gen AI kunnen ontwikkelen door de relevante informatie uit een groot corpus te halen. Onze experts creëren hoogwaardige vraag- en antwoordparen, zoals:
» Vraag- en antwoordparen met meerdere antwoorden
» Creëren van vragen op oppervlakteniveau (directe gegevensextractie uit referentietekst)
» Maak diepgaande vragen (correleer met feiten en inzichten die niet in de referentietekst staan)
» Query's maken vanuit tabellen
Tekstsamenvatting
Onze experts kunnen het hele gesprek of de lange dialoog samenvatten door beknopte en informatieve samenvattingen van grote hoeveelheden tekstgegevens in te voeren.
Ondertiteling van afbeeldingen
Verander de manier waarop u afbeeldingen interpreteert met onze geavanceerde, door AI aangestuurde Image Captioning-service. We blazen beelden tot leven door nauwkeurige en contextrijke beschrijvingen te genereren, waardoor uw publiek nieuwe manieren opent om effectiever met uw visuele inhoud om te gaan en ermee om te gaan.
Audio generatie
Train modellen met een grote dataset van audio-opnamen met verschillende geluiden, zoals muziek, spraak en omgevingsgeluiden, om audio te genereren, zoals muziek, podcasts of audioboeken.
Onderschrift
De belangrijkste soundtrack van een arcadespel. Het is snel en vrolijk, met een pakkende elektrische gitaarriff. De muziek is repetitief en gemakkelijk te onthouden, maar met onverwachte geluiden, zoals cimbaalcrashes of tromgeroffel.
Gegenereerde audio
Spraakherkenning
Train modellen die gesproken taal begrijpen, dwz toepassingen, zoals spraakgestuurde assistenten, dicteersoftware en real-time vertaling op basis van een grote dataset van audio-opnamen van spraak met bijbehorende transcripties.
Training Tekst-naar-spraakdiensten
We bieden een grote dataset met audio-opnamen van menselijke spraak om AI-modellen te trainen om natuurlijke, boeiende stemmen voor uw toepassingen te creëren, waardoor uw gebruikers een unieke en meeslepende auditieve ervaring krijgen.
Evaluatie van LLM-datasets met menselijke beoordeling en QA-validatie
In de wereld van machine learning is het van het grootste belang dat een model mensachtige tekst begrijpt en genereert op basis van gegeven prompts. Dit proces omvat een grondige evaluatie van de dataset door menselijke beoordelingen en validatie van kwaliteitsborging (QA). Beoordelaars beoordelen de prompt-responsparen in een dataset kritisch en beoordelen de relevantie en kwaliteit van de reacties die worden gegenereerd door een Language Learning Model (LLM).
Vergelijking van LLM-gegevenssets met menselijke beoordeling en QA-validatie
Vergelijking van datasets omvat een nauwgezette analyse van verschillende antwoordopties voor een enkele prompt. Het doel is om deze antwoorden van beste naar slechtste te rangschikken op basis van hun relevantie, nauwkeurigheid en afstemming op de context van de prompt.
Synthetische dialoogcreatie
Synthetic Dialogue Creation maakt gebruik van de kracht van generatieve AI om een revolutie teweeg te brengen in chatbot-interacties en callcentergesprekken. Door gebruik te maken van het vermogen van AI om zich te verdiepen in uitgebreide bronnen zoals producthandleidingen, technische documentatie en online discussies, zijn chatbots uitgerust om nauwkeurige en relevante antwoorden te bieden in een groot aantal scenario’s. Deze technologie transformeert de klantenondersteuning door uitgebreide hulp te bieden bij productvragen, het oplossen van problemen en het aangaan van natuurlijke, informele dialogen met gebruikers, waardoor de algehele klantervaring wordt verbeterd.
Samenvatting van afbeeldingen, beoordeling en validatie
Samenvatten, beoordelen en valideren van afbeeldingen binnen het domein van generatieve AI omvat geavanceerde machine learning-modellen die afbeeldingen beheren en beoordelen, waardoor nauwkeurige samenvattingen en kwaliteitsbeoordelingen worden gegenereerd. Menselijke feedback is cruciaal in dit proces, omdat het helpt de nauwkeurigheid van de AI te verfijnen en ervoor te zorgen dat de gegenereerde inhoud voldoet aan de genuanceerde verwachtingen en normen die alleen menselijk oordeel kan bieden, waardoor de betrouwbaarheid van de AI-resultaten wordt vergroot.
Shaip biedt een duidelijk voordeel in de wereld van generatieve AI
AI aandrijven met precisiegegevens
Door gebruik te maken van tientallen jaren data-ervaring maken we generatieve AI optimaal mogelijk. Ons leiderschap op het gebied van dataoplossingen stelt ons in staat gevarieerde datasets samen te voegen voor robuuste, veilige toepassingen. Met onze vaardigheden verkrijgt AI nauwkeurige gegevens met behoud van strikte beveiliging en privacy. Wij zijn de perfecte partner voor bedrijven die generatieve AI willen benutten.
Activa, programma's en investeringen
We zijn toegewijd aan het potentieel van generatieve AI om de efficiëntie te verbeteren, de resultaten te verbeteren en waarde toe te voegen voor onze klanten. Onze investeringen in intellectueel eigendom, opleiding van personeel en generatieve AI-tools zijn bedoeld om de productiviteit te verhogen, applicaties te moderniseren en de softwareontwikkeling te versnellen.
Uitgebreide branche-expertise
We werken samen met de beste gezondheidszorg- en technologiemerken en gebruiken onze diepgaande kennis om generatieve AI-toepassingen te ontwikkelen, zoals het blootleggen van data-inzichten, het creëren van kopersprofielen, het testen van modellen en het introduceren van digitale agenten voor personeel en klanten.
Expertise op het gebied van technologische ontwikkeling
Technologie vormt onze kern en met Generatieve AI tillen we onze toonaangevende software-engineering naar nieuwe hoogten. We werken samen met diverse industrieën om gebruik te maken van deze geavanceerde technologie, waardoor de ontwikkeling van software wordt versneld, de dienstverlening voor gebruikers en werknemers wordt verbeterd en de activiteiten worden gestroomlijnd.
Aanbevolen bronnen
Kopergids
Koopgids: Grote taalmodellen LLM
Ooit op je hoofd gekrabd, verbaasd over hoe Google of Alexa je leken te 'pakken'? Of heb je een door de computer gegenereerd essay gelezen dat griezelig menselijk klinkt? Je bent niet alleen.
Oplossingen
Diensten en oplossingen voor natuurlijke taalverwerking
Menselijke intelligentie om natuurlijke taalverwerking (NLP) om te zetten in hoogwaardige trainingsgegevens voor machine learning met tekst- en audioannotatie.
Het aanbieden van
Expert data annotatie / data labeling services voor machines door mensen
AI voedt zich met grote hoeveelheden gegevens en maakt gebruik van machine learning (ML), deep learning (DL) en natuurlijke taalverwerking (NLP) om voortdurend te leren en te evolueren.
Bouw uitmuntendheid in uw generatieve AI met hoogwaardige datasets van Shaip
Veel gestelde vragen (FAQ)
Generatieve AI verwijst naar een subset van kunstmatige intelligentie die zich richt op het creëren van nieuwe inhoud, die vaak op bepaalde gegevens lijkt of deze imiteert.
Generatieve AI werkt via algoritmen zoals Generative Adversarial Networks (GAN's), waarbij twee neurale netwerken (een generator en een discriminator) concurreren en samenwerken om synthetische gegevens te produceren die op het origineel lijken.
Voorbeelden hiervan zijn het maken van kunst, muziek en realistische afbeeldingen, het genereren van mensachtige tekst, het ontwerpen van 3D-objecten en het simuleren van spraak- of video-inhoud.
Generatieve AI-modellen kunnen verschillende gegevenstypen gebruiken, waaronder afbeeldingen, tekst, audio, video en numerieke gegevens.
Trainingsgegevens vormen de basis voor generatieve AI. Het model leert de patronen, structuren en nuances uit deze gegevens om nieuwe, vergelijkbare inhoud te produceren.
Het garanderen van nauwkeurigheid omvat het gebruik van diverse en hoogwaardige trainingsgegevens, het verfijnen van modelarchitecturen, voortdurende validatie op basis van gegevens uit de echte wereld en het benutten van feedback van experts.
De kwaliteit wordt beïnvloed door het volume en de diversiteit van trainingsgegevens, de complexiteit van het model, computerbronnen en de verfijning van modelparameters.