Övervakade finjusteringslösningar för AI- och LLM-modeller
Generera domänspecifika träningsdatauppsättningar för SFT för att finjustera och optimera dina AI-modeller med Shaips expertis
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Vad är SFT? Varför är det viktigt?
Att driva affärscentrerad AI: Varför är övervakad finjustering (SFT) viktig?
Supervised Fine-Tuning (SFT) förfinar förtränade AI-modeller genom att träna dem på domänspecifika datauppsättningar av hög kvalitet. Detta förbättrar noggrannheten, effektiviteten och affärsspecifik anpassningsförmåga. Genom att implementera utbildningsdata av hög kvalitet kan företag förbättra stora språkmodeller (LLM), vilket gör det möjligt för dem att generera exakta utdata som passar in i sammanhanget. Shaip tillhandahåller finjusteringslösningar för AI-modeller som erbjuder anpassade domänförbättringar tillsammans med regelefterlevnad och högsta operativa prestanda.
Varför behöver företag SFT?
- Förbättrad AI-prestanda: Implementering av bättre modeller kommer att minska systemfel i kritiska operativa användningsfall, vilket resulterar i minskade hallucinationer och bättre kontextuell förståelse.
- Domänspecifik anpassning: Företag måste anpassa AI-modeller för specifika industriella behov.
- Optimerad användarupplevelse: AI-svaren måste överensstämma med kundernas krav och företagets mål.
- Regelefterlevnad: Utbildning AI-modeller måste omfatta efterlevnad av industrikrav och lagliga regler.
För att lära dig mer om Sharps övervakade finjusteringslösningar, Klicka här.
Att övervinna viktiga utmaningar i att finjustera AI-modeller
Från att säkerställa utbildningsdata av hög kvalitet till att upprätthålla efterlevnad, Shaip hjälper dig att ta itu med komplexiteten i att skala, optimera och distribuera finjusterade AI-modeller med expertlösningar.
Säkerställa utbildningsdata av hög kvalitet
Att säkerställa högkvalitativa, fördomsfria träningsdata är en utmaning. För att förbättra AI-modellens noggrannhet krävs rigorös validering, kontinuerlig övervakning och expertkurering.
Hantera stort
arbetskraft
Att skala en skicklig arbetsstyrka av annotatorer, datavetare och ingenjörer samtidigt som man säkerställer kostnadseffektivitet och kvalitetskontroll är en viktig utmaning i SFT.
Integrering av hybrid och
Syntetiska data
Att kombinera verklig och syntetisk data för finjustering kräver noggrann balansering för att bibehålla äkthet, minimera bias och säkerställa modellgeneralisering över applikationer.
Tidskrävande kvalitetssäkringsprocess
Rigorösa kvalitetssäkringsprocesser för utbildningsdata och utdata kräver lång tid, försenar AI-distributionen och ökar de totala utvecklingskostnaderna.
Hanteringsmodell
Generaliseringsfrågor
AI-modeller kämpar ofta med över- eller underanpassning, vilket kräver omfattande finjusteringar för att säkerställa korrekt generalisering över olika datauppsättningar och uppgifter i den verkliga världen.
Säkerställa säker och
Kompatibla AI-modeller
Att följa utvecklande regelverk som GDPR och HIPAA är avgörande, vilket kräver strikt styrning, datasäkerhetsåtgärder och etiska AI-praxis.
Shaips övervakade finjusteringslösningar
Från anpassade datamängder till RLHF, Shaip levererar exakta, domänspecifika lösningar för att optimera dina Generativa AI- och LLM-modeller för verkliga prestanda.
Anpassad datamängd
Kuration
Shaip skapar domänspecifika datauppsättningar för att optimera finjustering av AI-modeller samtidigt som de producerar opartiska resultat som följer branschstandarder och styrande bestämmelser.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
RLHF etablerar mänskligt ledda träningsprocesser för AI-modeller samtidigt som den förbättrar kunskap om beslutsnoggrannhet i sammanhanget och tillförlitlig responsgenerering över praktiska tillämpningar.
Feldetektering och hallucinationsigenkänning
Våra AI-lösningar identifierar och rättar till felaktigheter i modellerna, minskar desinformation, hallucinationer och partiska svar för att säkerställa högprecisionsresultat i linje med företagets mål och etiska AI-principer.
Omfattande multimodal AI-utbildning
Shaip integrerar text-, bild-, video- och taldatauppsättningar för omfattande utbildning av AI-modeller, vilket förbättrar förståelsen mellan olika moder och förbättrar prestanda för generativa AI-modeller i verkliga applikationer.
Snabb optimering och omskrivning
Vi finjusterar AI-genererade svar genom att optimera uppmaningar, säkerställa förbättrad koherens, kontextuell noggrannhet och svarsrelevans skräddarsydda för branschspecifika användningsfall och användarinteraktioner.
Branschspecifik AI-finjustering
Våra lösningar för finjustering av AI anpassar modeller för sjukvård, finans, e-handel och andra branscher, vilket säkerställer domänexpertis, efterlevnad och förbättrad AI-driven beslutsförmåga.
Shaip: Din betrodda partner för övervakade finjusteringslösningar!
Oöverträffad expertis, skalbara AI-lösningar och domänspecifik finjustering för optimala affärsresultat.
Med många års erfarenhet av AI-datalösningar tillhandahåller vi datauppsättningar i toppskiktet för finjustering av LLM:er.
Vår infrastruktur säkerställer säkerhet och skalbarhet i företagsklass för AI-utbildning på alla nivåer.
Vi använder avancerade metoder som RLHF för att förbättra AI-inlärning och lyhördhet.
Shaip säkerställer efterlevnad av globala AI-regler, datasekretesslagar och etiska AI-standarder.
Förbättra AI-modellprecisionen och påskynda affärsframgången med Shaips finjusterande expertis. Kontakta oss idag för att komma igång!