Utnyttja kraften i generativ AI för att omvandla komplex data till handlingsbar intelligens.
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Utvecklingen av generativa AI-tekniker är kontinuerliga, drivna av nya datakällor, noggrant kurerade utbildnings- och testdatauppsättningar och modellförfining genom förstärkningsinlärning från mänsklig feedback (RLHF)
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.
Medicinsk bildanalys: Generera och förbättra medicinska bilder för diagnostik.
Klinisk dokumentation: Automatisera sammanfattning och transkription av journaler.
Spårning av bedrägerier: Skapa scenarier för att testa system för upptäckt av bedrägerier.
Riskbedömning: Analysera och simulera finansiella risker med AI-modeller.
Autonom körning: Simulera vägscenarier för att träna självkörande modeller.
Röststyrningssystem: Förbättra röstigenkänning och svarsnoggrannhet för system i bilen.
Produktrekommendationer: Skapa personliga rekommendationer med hjälp av användarbeteende.
Skapa visuellt innehåll: Skapa produktbilder, videor och beskrivningar.
Behandling av anspråk: Automatisera anspråkssammanfattningar och bedrägeriupptäckt.
Riskmodellering: Simulera scenarier för att utvärdera och förutsäga risker.
chatbots: Förbättra kundservicen med AI-drivna virtuella assistenter.
Innehållsrekommendationer: Föreslå personligt innehåll för användare baserat på deras preferenser.
Vi samlar in och kurerar data för att förfina språkmodeller för precision och noggrannhet.
Vi skapar och optimerar naturliga språkuppmaningar för att spegla olika användarinteraktioner med din AI.
Vår tjänst skapar specialiserad text för sektorer som juridiska och medicinska för att träna din domänfokuserade AI.
Vårt omfattande nätverk möjliggör en grundlig jämförelse av AI-svar för att förbättra modellens noggrannhet och pålitlighet.
Vårt tillvägagångssätt använder flexibla skalor för att mäta och minska giftigt innehåll i AI-genererad kommunikation exakt.
Vår skräddarsydda feedback säkerställer att AI-svar har rätt ton och korthet för specifika användarscenarier.
Vi bedömer gen AI-resultat för kvalitet över marknader och språk för att finjustera AI för att anpassas till marknadsspecifika behov genom RLHF.
Vi utvärderar noggrant AI-genererat innehåll för att säkerställa att det är sakligt och realistiskt för att förhindra spridning av felaktig information.
Skapa fråga-svar-par genom att noggrant läsa stora dokument (produktmanualer, tekniska dokument, onlineforum och recensioner, branschreglerande dokument) för att göra det möjligt för företag att utveckla Gen AI genom att extrahera relevant information från en stor korpus. 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
Våra experter kan sammanfatta hela samtalet eller lång dialog genom att mata in kortfattade och informativa sammanfattningar av stora volymer textdata.
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.
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
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.
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.
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 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.
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.
I Generativ AI involverar bildsammanfattning, betyg och validering maskininlärningsmodeller som sammanställer och bedömer bilder, genererar sammanfattningar och kvalitetsbetyg. Mänsklig feedback finjusterar AI-noggrannheten, vilket säkerställer att innehållet uppfyller nyanserade standarder, vilket förbättrar tillförlitligheten.
Snabbspåra din förvandling med våra snabba Proof of Concept (POC)-implementeringar – förvandla idéer till verklighet inom några veckor.
AI är inte one-size-fits-all. Vi skapar branschspecifika uppmaningar för att säkerställa exakt, relevant och insiktsfullt AI-genererat innehåll för din publik.
Vi säkerställer efterlevnad av GDPR, HIPAA och SOC 2 och skyddar känslig AI-träningsdata.
Vi tillhandahåller branschfokuserade datauppsättningar för hälsovård, juridik, fintech och andra specialiserade områden.
Vi levererar oöverträffad expertis inom moln, data, AI och automation genom vårt ekosystem för teknikpartner.
Vi levererar rena, strukturerade och fördomsfria datamängder som förbättrar prestandan hos RAG-drivna AI-applikationer.
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.
Mänsklig intelligens för att omvandla Natural Language Processing (NLP) till högkvalitativ träningsdata för maskininlärning med text- och ljudanmärkningar.
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
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.
