Generativa AI Training Data Solutions
Generativa AI-tjänster: Bemästra data för att låsa upp osynliga insikter
Utnyttja kraften i generativ AI för att omvandla komplex data till handlingsbar intelligens.
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
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.
RLHF i generativ AI 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. Shaip tillhandahåller korrekt datamärkning, referensdomänexperter och utvärderingstjänster, vilket möjliggör sömlös integrering av mänsklig intelligens i den iterativa finjusteringen av stora språkmodeller.
Optimera Gen AI-modeller med utvalda data och mänsklig feedback
dataset
Generation
Använd snabbgenerering med LLM:er för att utöka befintliga datauppsättningar och förbättra modelltäckningen för olika ämnen, vilket säkerställer robust prestanda.
Data
anteckning
Engagera ämnesexperter för att förfina och kommentera ostrukturerade datakällor till strukturerade format som är lämpliga för ML-algoritmer.
Modellförfining med RLHF
Finjustera AI-modeller genom att integrera pågående mänsklig granskning i modellutveckling genom en iterativ process av utvärdering och förfining för att optimera resultatet.
Kvalitetsutvärdering
Experter utför revision och kvalitetskontroll för att validera och ratificera utdata från Generativa AI-system.
Shaip erbjuder generativa AI-tjänster skräddarsydda för att främja dina affärslösningar:
Datainsamling för finjusterande LLM:er
Vi samlar in och kurerar data för att förfina språkmodeller för precision och noggrannhet.
Domänspecifik textskapande
Vår tjänst skapar specialiserad text för sektorer som juridiska och medicinska för att träna din domänfokuserade AI.
Toxicitetsbedömning
Vårt tillvägagångssätt använder flexibla skalor för att mäta och minska giftigt innehåll i AI-genererad kommunikation exakt.
Modellvaliderings- och trimtjänster
Vi bedömer gen AI-resultat för kvalitet över marknader och språk för att finjustera AI för att anpassas till marknadsspecifika behov genom RLHF.
Snabb skapande/finjustering
Vi skapar och optimerar naturliga språkuppmaningar för att spegla olika användarinteraktioner med din AI.
Jämförelse av svarskvalitet
Vårt omfattande nätverk möjliggör en grundlig jämförelse av AI-svar för att förbättra modellens noggrannhet och pålitlighet.
Likert Skala Lämplighet
Vår skräddarsydda feedback säkerställer att AI-svar har rätt ton och korthet för specifika användarscenarier.
Korrekthetsbedömning
Vi utvärderar noggrant AI-genererat innehåll för att säkerställa att det är sakligt och realistiskt för att förhindra spridning av felaktig information.
Användningsfall för generativ AI
Fråge- och svarspar
Våra experter kan skapa fråga-svar-par genom att noggrant läsa hela dokumentet för att göra det möjligt för företag att utveckla Gen AI. Detta kan hantera frågor genom att extrahera relevant information från en stor samling som produktmanualer, teknisk dokumentation, onlineforum och recensioner, industridokument med mera. Våra experter skapar högkvalitativa Q&A-par som:
» Frågor och svar par med flera svar
» Skapande av ytnivåfrågor (Direkt dataextraktion från referenstext)
» Skapa frågor på djup nivå (Korrelera med fakta och insikter som inte ges i referenstexten)
» Skapa frågor från tabeller
Textsammanfattning
Våra experter kan sammanfatta hela samtalet eller lång dialog genom att mata in kortfattade och informativa sammanfattningar av stora volymer textdata.
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.
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.
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
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.
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).
Jämförelse av LLM-datauppsättningar med Human Rating & QA-validering
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.
Skapande av syntetisk dialog
Synthetic Dialogue Creation utnyttjar kraften i Generativ AI för att revolutionera chatbotinteraktioner och callcenterkonversationer. Genom att utnyttja AI:s förmåga att fördjupa sig i omfattande resurser som produktmanualer, teknisk dokumentation och onlinediskussioner, är chatbots utrustade för att erbjuda exakta och relevanta svar i en mängd olika scenarier. Den här tekniken förvandlar kundsupporten genom att tillhandahålla omfattande hjälp för produktförfrågningar, felsökning av problem och föra naturliga, tillfälliga dialoger med användarna, och därigenom förbättra den övergripande kundupplevelsen.
Bildsammanfattning, betyg och validering
Bildsammanfattning, betyg och validering inom området för generativ AI involverar sofistikerade maskininlärningsmodeller som sammanställer och bedömer bilder, genererar korrekta sammanfattningar och kvalitetsbetyg. Mänsklig feedback är avgörande i den här processen eftersom den hjälper till att finjustera AI:s noggrannhet, vilket säkerställer att det genererade innehållet uppfyller de nyanserade förväntningar och standarder som bara mänskligt omdöme kan ge, och därmed förbättra tillförlitligheten hos AI-utdata.
Shaip erbjuder en klar fördel i världen av Generativ AI
Driv AI med precisionsdata
Med hjälp av decennier av dataerfarenhet ger vi Generative AI till fullo. Vårt ledarskap inom datalösningar gör det möjligt för oss att slå samman olika datauppsättningar för robusta, säkra applikationer. Med vår kompetens får AI korrekt data samtidigt som strikt säkerhet och integritet bibehålls. Vi är den perfekta partnern för företag som vill utnyttja Generativ AI.
Tillgångar, program och investeringar
Vi är dedikerade till potentialen hos Generativ AI för att förbättra effektiviteten, förbättra resultaten och tillföra värde för våra kunder. Vår investering i immateriella rättigheter, utbildning av personal och Generativa AI-verktyg syftar till att öka produktiviteten, modernisera applikationer och påskynda mjukvaruutvecklingen.
Omfattande branschkompetens
Vi samarbetar med ledande vård- och teknikvarumärken och använder vår djupa kunskap för att utveckla Generativa AI-applikationer, som att avslöja datainsikter, skapa köparprofiler, testa modeller och introducera digitala agenter för personal och kunder.
Teknisk utveckling expertis
Tekniken är vår kärna, och med Generative AI tar vi vår ledande mjukvaruteknik till nya höjder. Vi samarbetar med olika branscher för att utnyttja denna banbrytande teknik, påskynda skapandet av programvara, förbättra tjänsterna för användare och arbetare och effektivisera verksamheten.
Rekommenderade resurser
Köparhandboken
Köpguide: Large Language Models LLM
Har du någonsin kliat dig i huvudet, förvånad över hur Google eller Alexa verkade "få" dig? Eller har du hittat dig själv att läsa en datorgenererad uppsats som låter kusligt mänsklig? Du är inte ensam.
Lösningar
Natural Language Processing Services och lösningar
Mänsklig intelligens för att omvandla Natural Language Processing (NLP) till högkvalitativ träningsdata för maskininlärning med text- och ljudanmärkningar.
Erbjuder
Expertdataanteckningar/datamärkningstjänster för maskiner av människor
AI livnär sig på stora mängder data och utnyttjar maskininlärning (ML), djupinlärning (DL) och naturlig språkbehandling (NLP) för att ständigt lära sig och utvecklas.
Bygg förträfflighet i din generativa AI med kvalitetsdatauppsättningar från Shaip
Vanliga frågor (FAQ)
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.