Generativa AI-datalösningar

Generativa AI-tjänster: Bemästra data för att låsa upp osynliga insikter

Utnyttja kraften i generativ AI för att omvandla komplex data till handlingsbar intelligens.

Generativ Ai

Utvalda klienter

Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.

amason
Google
Microsoft
Cogknit

Upptäck omfattande lösningar skräddarsydda för ny AI

Framstegen inom generativa AI-teknologier är oupphörliga, förstärkta av nya datakällor, noggrant kurerad utbildnings- och testdatauppsättningar och modell förfining via förstärkningsinlärning från mänsklig feedback (RLHF) förfaranden.

Förstärkning Lärande av mänsklig feedback (RLHF) i generativa AI-modeller utnyttjar mänskliga insikter, inklusive domänspecifik expertis, för beteendeoptimering och noggrann produktion. Faktakontroll från domänexperter säkerställer att modellens svar inte bara är kontextuellt relevanta utan också pålitliga och tillförlitliga. Plattformar som Shaip överbryggar detta ekosystem genom att tillhandahålla högkvalitativ datamärkning, legitimationsdomänexperter, domänspecifik utbildning och utvärderingstjänster, vilket möjliggör sömlös integrering av mänsklig intelligens i den iterativa finjusteringen av stora språkmodeller, vilket främjar förbättrad prestanda och säkerhet i AI-appar.

Användningsfall för generativ AI

1. Frågor & svar

Fråga &Amp; Svarar

Våra experter kan skapa fråga-svar-par genom att noggrant läsa hela dokumentet för att göra det möjligt för företag att utveckla Gene AI. Detta kan hantera frågor genom att extrahera relevant information från en stor korpus. Våra experter skapar högkvalitativa Q&A-par som:

» Genererar frågor och svar för Contact Center Agent Support
» Skapande av ytnivå (Direkt dataextraktion från referenstext)
» Skapa frågor på djup nivå (Korrelera med fakta och insikter som inte ges i referenstexten)
» Utveckla Q&A baserat på tabelldata

När du skapar Q&A-datauppsättningar för generativa AI-modeller är det viktigt att fokusera på specifika domäner och typer av dokument som är relevanta för branschen och innehålla nödvändig information för att svara på vanliga frågor.

  • Produktmanualer/ Produktdokumentation
  • Teknisk dokumentation
  • Onlineforum och recensioner
  • Kundtjänstdata
  • Branschreglerande dokument

2. Textsammanfattning

Våra experter kan sammanfatta hela samtalet eller lång dialog genom att mata in kortfattade och informativa sammanfattningar av stora volymer textdata.

Textsammanfattning
Sammanfattad e-posttråd
Sammanfattad chatt
Bildgenerering

3. Bildgenerering och bildåtergivning

Träna modeller med ett stort dataset av bilder med olika funktioner, såsom objekt, scener och texturer, för att generera realistiska bilder, dvs skapa nya produktdesigner, marknadsföringsmaterial eller virtuella världar. Vi erbjuder också 3D-innehållsskapande, specialiserade på den intrikata designen av 3D-tecken med detaljerad geometri

Bildtextning

Förvandla hur du tolkar bilder med vår avancerade AI-drivna bildtextningstjänst. Vi blåser liv i bilder genom att skapa exakta och kontextuellt rika beskrivningar, vilket öppnar nya sätt för din publik att interagera och engagera sig i ditt visuella innehåll mer effektivt.

Deepfake Detection Service

Identifiera och analysera manipulerade digitala mediefiler, inklusive bilder och videor. Våra experter skannar noggrant medieinnehåll för att upptäcka subtila anomalier och inkonsekvenser som tyder på djupfalsk manipulation. Vårt team verifierar innehållets äkthet, vilket hjälper dig att skilja mellan äkta och artificiellt genererade media.

4. Textgenerering

Träna modeller med en stor datauppsättning av text med olika stilar, såsom nyhetsartiklar, skönlitteratur och poesi, för att generera text, såsom nyhetsartiklar, blogginlägg eller innehåll i sociala medier, för att spara tid och pengar på att skapa innehåll.

Textgenerering

Bildtext

Huvudsoundtracket i ett arkadspel. Det är fartfyllt och upbeat, med ett catchy elgitarrriff. Musiken är repetitiv och lätt att komma ihåg, men med oväntade ljud, som cymbalkraschar eller trumrullningar.

Genererat ljud

 

5. Ljudgenerering

Träna modeller med en stor datauppsättning av ljudinspelningar med olika ljud, såsom musik, tal och miljöljud, för att generera ljud, såsom musik, poddsändningar eller ljudböcker.

Taligenkänning

Taligenkänning

Träna modeller som förstår talat språk, dvs applikationer, såsom röstaktiverade assistenter, dikteringsprogram och realtidsöversättning baserat på en stor datauppsättning av ljudinspelningar av tal med motsvarande avskrifter.

Utbildning av text-till-tal-tjänster

Vi erbjuder en stor datauppsättning av ljudinspelningar av mänskligt tal för att träna AI-modeller för att skapa naturliga, engagerande röster för dina applikationer, vilket ger dina användare en unik och uppslukande auditiv upplevelse.

6. Maskinöversättning

Träna modeller med en stor flerspråkig datauppsättning med motsvarande transkription för att översätta text från ett språk till ett annat, bryta ner språkbarriärer och göra information mer tillgänglig.

7. Produktrekommendationer

Träna modeller med en stor datauppsättning av kundköphistorik med etiketter som indikerar vilka produkter kunderna mest sannolikt kommer att köpa för att ge korrekta rekommendationer till kunder för att öka försäljningen och förbättra kundnöjdheten.

Produktrekommendationer

8. LLM Dataset Evaluation med Human Rating & QA Validation

I en värld av maskininlärning är det ytterst viktigt att se till att en modell förstår och genererar människoliknande text baserat på givna uppmaningar. Denna process involverar rigorös datauppsättningsutvärdering genom mänsklig värdering och kvalitetssäkring (QA) validering. Utvärderare bedömer kritiskt prompt-svarsparen i en datauppsättning och bedömer relevansen och kvaliteten på svaren som genereras av en språkinlärningsmodell (LLM).

9. LLM Dataset Jämförelse med Human Rating & QA Validation

Jämförelse av datauppsättningar innebär noggrann analys av olika svarsalternativ för en enskild prompt. Målet är att rangordna dessa svar från bäst till sämst baserat på deras relevans, noggrannhet och anpassning till kontexten för uppmaningen.

Chatbot-utbildning

10. Chatbotträning

Utnyttja kraften i gen AI för att engagera sig i meningsfulla interaktioner med användare, svara på frågor och tillhandahålla lösningar baserade på sammanhang. Genom att utnyttja tekniker som frågor och svar och textsammanfattning kan chatbots förstå användarens avsikt, extrahera relevant information från stora databaser och ge kortfattade svar. 

Generativ AI ger chatbotar i olika domäner, inklusive kundsupport, produktförfrågningar, felsökning och till och med tillfälliga konversationer. Dessa bots kan sålla igenom produktmanualer, teknisk dokumentation, onlineforum och mer för att ge det mest exakta svaret på en användares fråga.

Bemyndigande av diagnoser med generativ AI: The Future of
Sjukvårdens intelligens

Lyft patientvård och diagnos genom att utnyttja generativ AI för att sålla igenom intrikata hälsodata.

Generativ Ai Healthcare Ai

MedTech Solutions ligger i framkant när det gäller att erbjuda expansiva, varierade datamängder utformade specifikt för att driva generativa AI-tillämpningar inom hälsovårdssektorn. Med ett omfattande grepp om de unika kraven för medicinsk AI är vårt uppdrag att tillhandahålla dataramverk som främjar exakta, snabba och banbrytande AI-drivna diagnoser och behandlingar.

Healthcare Generative AI Användningsfall

1. Frågor & svar

Sjukvård - Fråga &Amp; Svarar

Våra certifierade proffs granskar noggrant sjukvårdsdokument och litteratur för att sammanställa frågor-svar-par, vilket underlättar utvecklingen av Generativ AI. Detta underlättar besvara frågor som att föreslå diagnostiska procedurer, rekommendera behandlingar och hjälpa läkare att diagnostisera och ge insikter om kliniska fall genom att filtrera relevant information från omfattande databanker. Våra hälsovårdsspecialister producerar frågor och svar på toppnivå som:

» Skapa frågor på ytnivå (Direkt utdrag ur litteratur).
» Designa djupgående frågor (sammanflätning med insikter och data som inte finns i den primära källan).
» Framing Q&A från Medical Tabular Data.

För robusta fråge- och svarsarkiv är det absolut nödvändigt att centrera sig kring:

  • Kliniska riktlinjer och protokoll 
  • Interaktioner mellan patient och leverantör Data
  • Medicinska forskningspapper 
  • Farmaceutisk produktinformation
  • Sjukvårdsdokument
  • Patientutlåtanden, recensioner, forum och gemenskaper

2. Textsammanfattning

Våra sjukvårdsspecialister utmärker sig i att destillera stora mängder information till tydliga och koncisa sammanfattningar, t.ex. samtal mellan läkare, patient, EPJ eller forskningsartiklar, vi säkerställer att yrkesverksamma snabbt kan förstå kärninsikter utan att behöva sålla igenom hela innehållet.Våra erbjudanden omfatta:

  • Textbaserad sammanfattning av EPJ: Kapsla in patientens medicinska historia, behandlingar och andra viktiga data effektivt i ett lättsmält format.
  • Sammanfattning av samtal mellan läkare och patient: Extrahera och presentera nyckelpunkterna från medicinska konsultationer, se till att ingen kritisk detalj förbises.
  • PDF-baserad forskningsartikel: Destillera komplexa medicinska forskningsartiklar till deras grundläggande resultat, vilket möjliggör snabbare och effektivare förståelse.
  • Sammanfattning av medicinsk bildbehandlingsrapport: Konvertera komplicerade röntgen- eller avbildningsrapporter till förenklade sammanfattningar som belyser de viktigaste resultaten.
  • Sammanfattning av data från kliniska prövningar: Bryt ner omfattande kliniska prövningsresultat i deras mest avgörande takeaways, vilket hjälper till att fatta snabbt beslut.

3. Syntetisk dataskapande

Syntetisk data är kritisk, särskilt inom hälsovårdsdomänen, för olika ändamål som AI-modellutbildning, mjukvarutestning och mer, utan att äventyra patientens integritet. Här är en uppdelning av de listade syntetiska dataskapelserna:

3.1 Syntetisk data Skapande av HPI och framstegsanteckningar

Detta innebär generering av konstgjorda, men realistiska, patientdata som efterliknar formatet och innehållet i en patients historia av nuvarande sjukdom (HPI) och framstegsanteckningar. Denna syntetiska data är värdefull för att träna maskininlärningsalgoritmer, testa sjukvårdsmjukvara och bedriva forskning utan att riskera patientens integritet.

3.2 Syntetisk data Skapande av EPJ-anteckningar

Denna process innebär skapandet av simulerade elektroniska journalanteckningar (EHR) som strukturellt och kontextuellt liknar riktiga EPJ-anteckningar. Dessa syntetiska anteckningar kan användas för att utbilda vårdpersonal, validera EPJ-system och utveckla AI-algoritmer för uppgifter som prediktiv modellering eller bearbetning av naturligt språk, allt samtidigt som patientens konfidentialitet bibehålls.

Syntetisk data Ehr Note Creation

3.3 Syntetisk sammanfattning av samtal mellan läkare och patient på olika områden

Detta innebär att generera sammanfattade versioner av simulerade läkare-patient-interaktioner över olika medicinska specialiteter, såsom kardiologi eller dermatologi. Dessa sammanfattningar, även om de är baserade på fiktiva scenarier, liknar riktiga konversationssammanfattningar och kan användas för medicinsk utbildning, AI-träning och mjukvarutestning utan att avslöja faktiska patientsamtal eller äventyra integriteten.

Syntetiskt doktor-patientsamtal

Kärnfunktioner

chatbot

Omfattande AI-data

Vår stora kollektion spänner över olika kategorier och erbjuder ett omfattande urval för din unika modellträning.

kvalitetssäkrad

Vi följer strikta rutiner för kvalitetssäkring för att säkerställa data noggrannhet, giltighet och relevans.

Olika användningsfall

Från text- och bildgenerering till musiksyntes, våra datamängder tillgodoser olika generativa AI-applikationer.

Anpassade datalösningar

Våra skräddarsydda datalösningar tillgodoser dina unika behov genom att bygga en skräddarsydd datauppsättning för att möta dina specifika krav.

Säkerhet och samtycke

Vi följer datasäkerhets- och integritetsstandarderna. Vi följer GDPR och HIPPA-föreskrifter, vilket säkerställer användarnas integritet.

Fördelar

Förbättra noggrannheten hos generativa AI-modeller

Spara tid och pengar på datainsamling

Accelerera din tid
till marknaden

Få en konkurrenskraftig
kanten

Bygg förträfflighet i din generativa AI med kvalitetsdatauppsättningar från Shaip

Generativ AI hänvisar till en delmängd av artificiell intelligens som fokuserar på att skapa nytt innehåll, som ofta liknar eller imiterar given data.

Generativ AI fungerar genom algoritmer som Generative Adversarial Networks (GAN), där två neurala nätverk (en generator och en diskriminator) tävlar och samarbetar för att producera syntetisk data som liknar originalet.

Exempel inkluderar att skapa konst, musik och realistiska bilder, skapa människoliknande text, designa 3D-objekt och simulera röst- eller videoinnehåll.

Generativa AI-modeller kan använda olika datatyper, inklusive bilder, text, ljud, video och numeriska data.

Träningsdata utgör grunden för generativ AI. Modellen lär sig mönster, strukturer och nyanser från dessa data för att producera nytt, liknande innehåll.

Att säkerställa noggrannhet innebär att använda olika och högkvalitativa utbildningsdata, förfina modellarkitekturer, kontinuerlig validering mot verkliga data och utnyttja expertfeedback.

Kvaliteten påverkas av mängden och mångfalden av träningsdata, modellens komplexitet, beräkningsresurser och finjusteringen av modellparametrar.