Generativna podatkovna rješenja za obuku AI

Generativne AI usluge: Ovladavanje podacima za otključavanje neviđenih uvida

Iskoristite snagu generativne umjetne inteligencije za pretvorbu složenih podataka u djelotvornu inteligenciju.

Generativni ai

Istaknuti klijenti

Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.

Amazon
Google
microsoft
Cogknit

Napredak u generativnim AI tehnologijama je neprestan, potkrijepljen svježim izvorima podataka, pažljivo odabranim skupovima podataka za obuku i testiranje te modelom usavršavanje putem učenja pojačanja iz ljudskih povratnih informacija (RLHF) postupci.

RLHF u generativnoj umjetnoj inteligenciji koristi ljudske uvide, uključujući stručnost specifičnu za domenu, za optimizaciju ponašanja i generiranje točnih rezultata. Provjera činjenica od strane stručnjaka za domenu osigurava da su odgovori modela ne samo kontekstualno relevantni, već i pouzdani. Shaip pruža točno označavanje podataka, stručnjake za područje vjerodajnica i usluge procjene, omogućujući besprijekornu integraciju ljudske inteligencije u iterativno fino podešavanje velikih jezičnih modela.

Optimiziranje Gen AI modela s odabranim podacima i ljudskim povratnim informacijama

Optimiziranje gen ai modela

skup podataka
Generacija

Iskoristite brzo generiranje s LLM-ovima kako biste povećali postojeće skupove podataka i poboljšali pokrivenost modelom o različitim temama, osiguravajući robusnu izvedbu.

Datum
pribilješka

Angažirajte stručnjake za predmet da pročistite i označite nestrukturirane izvore podataka u strukturirane formate prikladne za ML algoritme.

Usavršavanje modela s RLHF

Fino prilagodite modele umjetne inteligencije integracijom tekućeg ljudskog pregleda u razvoj modela kroz iterativni proces evaluacije i usavršavanja za optimizaciju rezultata.

Procjena rezultata kvalitete

Stručnjaci provode reviziju i kontrolu kvalitete kako bi potvrdili i ratificirali rezultate Generative AI sustava.

Shaip nudi Generative AI usluge prilagođene za unaprjeđenje vaših poslovnih rješenja:

Prikupljanje podataka za fino podešavanje LLM-a

Prikupljamo i obrađujemo podatke kako bismo poboljšali jezične modele za preciznost i točnost.

Stvaranje teksta specifičnog za domenu

Naša usluga stvara specijalizirani tekst za sektore poput pravnog i medicinskog za obuku vaše umjetne inteligencije usmjerene na domenu.

Procjena toksičnosti

Naš pristup koristi fleksibilne ljestvice za precizno mjerenje i smanjenje toksičnog sadržaja u komunikacijama koje generira umjetna inteligencija.

Usluge provjere valjanosti i podešavanja modela

Procjenjujemo genetske rezultate umjetne inteligencije za kvalitetu na svim tržištima i jezicima kako bismo fino prilagodili umjetnu inteligenciju kako bi se uskladila s potrebama tržišta putem RLHF-a.

Brza izrada/fino podešavanje

Izrađujemo i optimiziramo upute na prirodnom jeziku kako bismo odražavali različite interakcije korisnika s vašom umjetnom inteligencijom.

Usporedba kvalitete odgovora

Naša opsežna mreža omogućuje temeljitu usporedbu AI odgovora kako bi se poboljšala točnost i pouzdanost modela.

Prikladnost Likertove ljestvice

Naše prilagođene povratne informacije osiguravaju da odgovori AI imaju odgovarajući ton i sažetost za specifične korisničke scenarije.

Ocjena ispravnosti

Strogo procjenjujemo sadržaj generiran umjetnom inteligencijom kako bismo osigurali da je istinit i realan kako bismo spriječili širenje dezinformacija.

Generativni slučajevi upotrebe umjetne inteligencije

Shaip nudi jasnu prednost u svijetu Generative AI

Napajanje AI s preciznim podacima

Iskorištavajući desetljeća iskustva s podacima, osnažujemo Generative AI u potpunosti. Naše vodstvo u podatkovnim rješenjima omogućuje nam spajanje različitih skupova podataka za robusne, sigurne aplikacije. Uz naše vještine, umjetna inteligencija dobiva točne podatke uz održavanje stroge sigurnosti i privatnosti. Mi smo savršeni partner za tvrtke koje žele iskoristiti Generative AI.

Imovina, programi i ulaganja

Posvećeni smo potencijalu Generative AI za povećanje učinkovitosti, poboljšanje rezultata i dodavanje vrijednosti za naše klijente. Naše ulaganje u intelektualno vlasništvo, obuku osoblja i Generative AI alate ima za cilj povećati produktivnost, modernizirati aplikacije i ubrzati razvoj softvera.

Opsežna stručnost u industriji

Surađujemo s vrhunskim zdravstvenim i tehnološkim markama, koristeći naše duboko znanje za razvoj Generative AI aplikacija, kao što su otkrivanje uvida u podatke, stvaranje profila kupaca, testiranje modela i uvođenje digitalnih agenata za osoblje i kupce.

Stručnost u razvoju tehnologije

Tehnologija je naša srž, a s Generative AI podižemo naš vodeći softverski inženjering na nove visine. Surađujemo s različitim industrijama kako bismo iskoristili ovu vrhunsku tehnologiju, ubrzavajući stvaranje softvera, poboljšavajući usluge za korisnike i radnike i pojednostavljujući operacije.

Izgradite izvrsnost u svom Generative AI s kvalitetnim skupovima podataka iz Shaipa

Generativna umjetna inteligencija odnosi se na podskup umjetne inteligencije usmjerene na stvaranje novog sadržaja, koji često nalikuje ili oponaša dane podatke.

Generativna umjetna inteligencija djeluje putem algoritama kao što su Generative Adversarial Networks (GANs), gdje se dvije neuronske mreže (generator i diskriminator) natječu i surađuju kako bi proizvele sintetičke podatke koji podsjećaju na izvorne.

Primjeri uključuju stvaranje umjetnosti, glazbe i realističnih slika, generiranje ljudskog teksta, dizajniranje 3D objekata i simulaciju glasovnog ili video sadržaja.

Generativni AI modeli mogu koristiti različite vrste podataka, uključujući slike, tekst, audio, video i numeričke podatke.

Podaci o obuci predstavljaju temelj za generativnu umjetnu inteligenciju. Model uči obrasce, strukture i nijanse iz tih podataka kako bi proizveo novi, sličan sadržaj.

Osiguravanje točnosti uključuje korištenje raznolikih i visokokvalitetnih podataka o obuci, usavršavanje arhitekture modela, kontinuiranu provjeru valjanosti prema podacima iz stvarnog svijeta i korištenje povratnih informacija stručnjaka.

Na kvalitetu utječu obujam i raznolikost podataka o obuci, složenost modela, računalni resursi i fino podešavanje parametara modela.