Gebruik de kracht van generatieve AI om complexe gegevens om te zetten in bruikbare informatie.
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
De vooruitgang van generatieve AI-technologieën is continu en wordt aangestuurd door nieuwe gegevensbronnen, nauwkeurig samengestelde trainings- en testdatasets en modelverfijning door versterking leren van menselijke feedback (RLHF)
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.
Analyse van medische beeldvorming: Genereer en verbeter medische beelden voor diagnostiek.
Klinische documentatie: Automatiseer het samenvatten en transcriberen van medische dossiers.
Fraude detectie: Genereer scenario's om fraudedetectiesystemen te testen.
Risicobeoordeling: Analyseer en simuleer financiële risico's met AI-modellen.
Autonoom rijden: Simuleer wegscenario's om zelfrijdende modellen te trainen.
Spraakcommandosystemen: Verbeter de spraakherkenning en de responsnauwkeurigheid voor systemen in de auto.
Productaanbevelingen: Genereer gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van gebruikersgedrag.
Visuele inhoudcreatie: Maak productafbeeldingen, video's en beschrijvingen.
Claimverwerking: Automatiseer claimsamenvattingen en fraudedetectie.
Risicomodellering: Simuleer scenario's om risico's te evalueren en te voorspellen.
chatbots: Verbeter de klantenservice met virtuele assistenten op basis van AI.
Aanbevelingen voor inhoud: Stel gebruikers gepersonaliseerde content voor op basis van hun voorkeuren.
We verzamelen en beheren gegevens om taalmodellen te verfijnen voor precisie en nauwkeurigheid.
We maken en optimaliseren natuurlijke taalprompts om diverse gebruikersinteracties met uw AI te weerspiegelen.
Onze service creëert gespecialiseerde tekst voor sectoren als de juridische en medische sector om uw domeingerichte AI te trainen.
Ons uitgebreide netwerk maakt een grondige vergelijking van AI-antwoorden mogelijk om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van het model te verbeteren.
Onze aanpak maakt gebruik van flexibele schalen om giftige inhoud in door AI gegenereerde communicatie nauwkeurig te meten en te verminderen.
Onze op maat gemaakte feedback zorgt ervoor dat AI-reacties de juiste toon en beknoptheid hebben voor specifieke gebruikersscenario’s.
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.
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.
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
Onze experts kunnen het hele gesprek of de lange dialoog samenvatten door beknopte en informatieve samenvattingen van grote hoeveelheden tekstgegevens in te voeren.
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.
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
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.
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.
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 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.
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.
In Generative AI omvatten Image Summarization, Rating & Validation machine learning-modellen die afbeeldingen cureren en beoordelen, samenvattingen en kwaliteitsbeoordelingen genereren. Menselijke feedback verfijnt de nauwkeurigheid van AI, zorgt ervoor dat de content voldoet aan genuanceerde normen en verbetert de betrouwbaarheid.
Versnel uw transformatie met onze snelle Proof of Concept (POC)-implementaties, waarmee u ideeën binnen enkele weken in werkelijkheid omzet.
AI is niet one-size-fits-all. Wij creëren branchespecifieke prompts om nauwkeurige, relevante en inzichtelijke AI-gegenereerde content voor uw publiek te garanderen.
Wij zorgen voor naleving van AVG, HIPAA en SOC 2 en beschermen gevoelige AI-trainingsgegevens.
Wij bieden branchegerichte datasets voor de gezondheidszorg, juridische sector, fintech en andere specialistische vakgebieden.
Wij leveren ongeëvenaarde expertise op het gebied van cloud, data, AI en automatisering via ons ecosysteem van technologische partners.
Wij leveren schone, gestructureerde en onbevooroordeelde datasets die de prestaties van RAG-gestuurde AI-toepassingen verbeteren.
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.
Menselijke intelligentie om natuurlijke taalverwerking (NLP) om te zetten in hoogwaardige trainingsgegevens voor machine learning met tekst- en audioannotatie.
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
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.
