Generatieve AI-gegevensoplossingen
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.
Ontdek uitgebreide oplossingen op maat voor opkomende AI
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.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in generatieve AI-modellen maakt gebruik van menselijke inzichten, waaronder domeinspecifieke expertise, voor gedragsoptimalisatie en nauwkeurige outputgeneratie. Factchecking door domeinexperts zorgt ervoor dat de antwoorden van het model niet alleen contextueel relevant zijn, maar ook betrouwbaar en betrouwbaar. Platforms zoals Shaip overbruggen dit ecosysteem door gegevenslabeling van hoge kwaliteit, referentiedomeinexperts, domeinspecifieke training en evaluatieservices te bieden, waardoor de naadloze integratie van menselijke intelligentie in de iteratieve fijnafstemming van grote taalmodellen mogelijk wordt gemaakt, waardoor verbeterde prestaties en veiligheid in AI-apps.
Generatieve AI-use-cases
1. Vraag & Antwoord
Onze experts kunnen vraag-antwoordparen maken door het hele document grondig te lezen om bedrijven in staat te stellen Gene AI te ontwikkelen. Dit kan vragen beantwoorden door de relevante informatie uit een groot corpus te halen. Onze experts creëren Q&A-paren van hoge kwaliteit, zoals:
» Q&A genereren voor ondersteuning van contactcenteragenten
» Creëren van maaiveld (directe gegevensextractie uit referentietekst)
» Maak diepgaande vragen (correleer met feiten en inzichten die niet in de referentietekst staan)
» Q&A ontwikkelen op basis van gegevens in tabelvorm
Bij het maken van Q&A-datasets voor generatieve AI-modellen is het belangrijk om te focussen op specifieke domeinen en soorten documenten die relevant zijn voor de branche en de nodige informatie bevatten om veelgestelde vragen te beantwoorden.
- Producthandleidingen/productdocumentatie
- Technische documentatie
- Online forums en recensies
- Klantenservicegegevens
- Regelgevingsdocumenten voor de industrie
2. Samenvatting van de tekst
Onze experts kunnen het hele gesprek of de lange dialoog samenvatten door beknopte en informatieve samenvattingen van grote hoeveelheden tekstgegevens in te voeren.
3. Beeldgeneratie en beeldweergave
Train modellen met een grote dataset van afbeeldingen met verschillende functies, zoals objecten, scènes en texturen, om realistische afbeeldingen te genereren, dwz nieuwe productontwerpen, marketingmateriaal of virtuele werelden te creëren. We bieden ook 3D-contentcreatie, gespecialiseerd in het ingewikkelde ontwerp van 3D-personages met gedetailleerde geometrie
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.
Deepfake-detectiedienst
Identificeer en analyseer gemanipuleerde digitale mediabestanden, inclusief afbeeldingen en video's. Onze experts scannen media-inhoud nauwgezet om subtiele anomalieën en inconsistenties op te sporen die wijzen op deepfake-manipulatie. Ons team verifieert de authenticiteit van de inhoud en helpt u onderscheid te maken tussen echte en kunstmatig gegenereerde media.
4. Tekstgeneratie
Train modellen met een grote dataset aan tekst met verschillende stijlen, zoals nieuwsartikelen, fictie en poëzie, om tekst te genereren, zoals nieuwsartikelen, blogposts of content op sociale media, om tijd en geld te besparen bij het maken van content.
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
5. Audiogeneratie
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.
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.
6. Automatische vertaling
Train modellen met een grote meertalige dataset met bijbehorende transcriptie om tekst van de ene taal naar de andere te vertalen, taalbarrières te doorbreken en informatie toegankelijker te maken.
7. Productaanbevelingen
Train modellen met een grote dataset van klantaankoopgeschiedenissen met labels die aangeven welke producten klanten het meest waarschijnlijk zullen kopen om klanten nauwkeurige aanbevelingen te doen om de verkoop te verhogen en de klanttevredenheid te verbeteren.
8. 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).
9. 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.
10. Chatbottraining
Benut de kracht van gen-AI om zinvolle interacties met gebruikers aan te gaan, vragen te beantwoorden en oplossingen te bieden op basis van context. Door gebruik te maken van technieken zoals Vraag & Antwoord en Tekstsamenvatting, kunnen chatbots de bedoeling van de gebruiker begrijpen, relevante informatie uit enorme databases halen en een beknopt antwoord geven.
Generatieve AI stelt chatbots in verschillende domeinen in staat, waaronder klantenondersteuning, productvragen, probleemoplossing en zelfs losse gesprekken. Deze bots kunnen producthandleidingen, technische documentatie, online forums en meer doorzoeken om het meest nauwkeurige antwoord op de vraag van een gebruiker te geven.
Kernfuncties
Uitgebreide AI-gegevens
Onze uitgebreide collectie omvat verschillende categorieën en biedt een uitgebreide selectie voor uw unieke modeltraining.
Quality Assured
We volgen strikte procedures voor kwaliteitsborging om de nauwkeurigheid, validiteit en relevantie van de gegevens te waarborgen.
Diverse gebruiksgevallen
Van tekst- en beeldgeneratie tot muzieksynthese, onze datasets zijn geschikt voor verschillende generatieve AI-toepassingen.
Gegevensoplossingen op maat
Onze op maat gemaakte data-oplossingen komen tegemoet aan uw unieke behoeften door een op maat gemaakte dataset te bouwen die aan uw specifieke vereisten voldoet.
Beveiliging en naleving
We houden ons aan de normen voor gegevensbeveiliging en privacy. We voldoen aan de AVG- en HIPPA-regelgeving en waarborgen de privacy van gebruikers.
Voordelen
Verbeter de nauwkeurigheid van generatieve AI-modellen
Bespaar tijd en geld op het verzamelen van gegevens
Versnel uw tijd
Naar de markt
Krijg een competitief
rand
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.