Generatív AI-adatmegoldások

Generatív mesterségesintelligencia-szolgáltatások: Adatok gyűjtése a láthatatlan betekintések feltárásához

Használja ki a generatív mesterséges intelligencia erejét az összetett adatok működőképes intelligenciává alakításához.

Generatív Ai

Kiemelt ügyfelek

A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.

amazon
Google
microsoft
Cogknit

Fedezze fel a feltörekvő mesterséges intelligencia számára szabott átfogó megoldásokat

A generatív mesterséges intelligencia technológiák fejlődése szüntelen, friss adatforrásokkal, gondosan összeállított képzési és tesztelési adatkészletekkel, valamint modellekkel erősítve. finomítás az emberi visszacsatolásból való tanulás megerősítésével (RLHF) eljárásokat.

Az emberi visszajelzésekből való tanulás megerősítése (RLHF) a generatív mesterségesintelligencia-modellekben az emberi meglátásokat, köztük a tartományspecifikus szakértelmet hasznosítja a viselkedés optimalizálása és a pontos kimeneti generálás érdekében. A tartomány szakértői által végzett tényellenőrzés biztosítja, hogy a modell válaszai ne csak a kontextus szempontjából relevánsak legyenek, hanem megbízhatóak és megbízhatóak is. Az olyan platformok, mint a Shaip, áthidalják ezt az ökoszisztémát azáltal, hogy kiváló minőségű adatcímkézést, hitelesítési tartományszakértőket, tartományspecifikus képzést és értékelési szolgáltatásokat nyújtanak, lehetővé téve az emberi intelligencia zökkenőmentes integrálását a nagy nyelvi modellek iteratív finomhangolásába, ezáltal elősegítve a jobb teljesítményt és biztonság az AI-alkalmazásokban.

Generatív AI használati esetek

1. Kérdés és válasz

kérdés &Amp; Válaszol

Szakértőink a teljes dokumentum alapos elolvasásával kérdés-válasz párokat hozhatnak létre, hogy lehetővé tegyék a vállalatok számára a Gene AI fejlesztését. Ez megválaszolhatja a lekérdezéseket, ha kivonja a releváns információkat egy nagy korpuszból. Szakértőink kiváló minőségű Q&A párokat hoznak létre, mint például:

» Kérdések és válaszok generálása a Contact Center Agent támogatásához
» Felületi szint létrehozása (Közvetlen adatkinyerés a referenciaszövegből)
» Hozzon létre mély szintű kérdéseket (korreláljon a referenciaszövegben nem szereplő tényekkel és betekintésekkel)
» Kérdések és válaszok fejlesztése táblázatos adatok alapján

A generatív mesterségesintelligencia-modellek kérdés-felelek adatkészleteinek létrehozásakor fontos, hogy az iparág szempontjából releváns speciális tartományokra és dokumentumtípusokra összpontosítson, és tartalmazza a szükséges információkat a gyakori kérdések megválaszolásához.

  • Termék kézikönyvek/ Termékdokumentáció
  • Technikai dokumentáció
  • Online fórumok és vélemények
  • Ügyfélszolgálati adatok
  • Iparági szabályozási dokumentumok

2. Szövegösszegzés

Szakértőink a teljes beszélgetést vagy hosszú párbeszédet összefoglalhatják nagy mennyiségű szöveges adat tömör és informatív összefoglalóinak bevitelével.

Szöveg Összegzés
Összefoglaló e-mail szál
Összefoglaló Chat
Képgenerálás

3. Képgenerálás és képmegjelenítés

Tanítson modelleket nagy képadatkészlettel különféle funkciókkal, például objektumokkal, jelenetekkel és textúrákkal, hogy valósághű képeket hozzanak létre, azaz új termékterveket, marketinganyagokat vagy virtuális világokat hozzanak létre. Kínálunk továbbá 3D-s tartalomkészítést is, amely 3D-s karakterek bonyolult tervezésére szakosodott részletes geometriával.

Képfelirat

Alakítsa át a képek értelmezését fejlett mesterséges intelligencia által vezérelt képfeliratozási szolgáltatásunkkal. Életet lehelünk a képekbe azáltal, hogy precíz és kontextusban gazdag leírásokat generálunk, és új utakat nyitunk meg a közönség számára, hogy hatékonyabban kommunikálhassanak és foglalkozzanak vizuális tartalommal.

Mélyhamisítás-észlelési szolgáltatás

A manipulált digitális médiafájlok azonosítása és elemzése, beleértve a képeket és videókat. Szakértőink alaposan átvizsgálják a médiatartalmat, hogy felderítsék azokat a finom anomáliákat és következetlenségeket, amelyek mélyhamisításra utalnak. Csapatunk ellenőrzi a tartalom hitelességét, és segít megkülönböztetni a valódi és a mesterségesen előállított médiát.

4. Szöveggenerálás

Tanítson modelleket nagy mennyiségű, különböző stílusú szöveges adatkészlettel, például hírcikkek, szépirodalom és költészet szövegek létrehozására, például hírcikkek, blogbejegyzések vagy közösségi médiatartalom létrehozására, így időt és pénzt takaríthat meg a tartalomkészítés során.

Szöveggenerálás

Képaláírás

Egy arcade játék fő filmzenéje. Pörgős és lendületes, fülbemászó elektromos gitárriffel. A zene ismétlődő és könnyen megjegyezhető, de váratlan hangokkal, mint például cintányérok vagy dobpergés.

Generált hang

 

5. Hanggenerálás

Tanítson modelleket a különféle hangokat, például zenét, beszédet és környezeti hangokat tartalmazó hangfelvételek nagy adatkészletével, hogy hangot, például zenét, podcastokat vagy hangoskönyveket generáljon.

Speech Recognition

Speech Recognition

Tanítson olyan modelleket, amelyek megértik a beszélt nyelvet, azaz olyan alkalmazásokat, mint például a hangvezérelt asszisztensek, diktálószoftverek és valós idejű fordítások, amelyek a beszéd hangfelvételeinek nagy adatkészletén és megfelelő átiratokon alapulnak.

Szövegfelolvasó szolgáltatások képzése

Az emberi beszéd hangfelvételeinek nagy adatkészletét kínáljuk, hogy mesterséges intelligencia-modelleket oktassunk, hogy természetes, vonzó hangokat hozzanak létre az alkalmazásaihoz, és egyedülálló és magával ragadó hallási élményt kínáljunk felhasználóinak.

6. Gépi fordítás

Tanítson modelleket egy nagy, többnyelvű adatkészlettel és megfelelő átírással, hogy szöveget fordítson egyik nyelvről a másikra, lebontva a nyelvi akadályokat és könnyebben hozzáférhetővé téve az információkat.

7. Termékajánlatok

Tanítson modelleket az ügyfelek vásárlási előzményeinek nagy adathalmazával, amelyek címkéi jelzik, hogy az ügyfelek mely termékeket vásárolják meg a legnagyobb valószínűséggel, hogy pontos ajánlásokat nyújthassanak az ügyfeleknek az értékesítés növelése és a vevői elégedettség javítása érdekében.

Termékjavaslatok

8. LLM-adatkészletek értékelése emberi minősítéssel és minőségbiztosítási ellenőrzéssel

A gépi tanulás világában kiemelten fontos annak biztosítása, hogy egy modell megértse és adott felszólítások alapján emberszerű szöveget generáljon. Ez a folyamat az adatkészletek szigorú értékelését foglalja magában, emberi minősítés és minőségbiztosítás (QA) érvényesítésén keresztül. Az értékelők kritikusan értékelik az adatkészlet azonnali-válasz párjait, és értékelik a nyelvtanulási modell (LLM) által generált válaszok relevanciáját és minőségét.

9. LLM-adatkészletek összehasonlítása az emberi minősítéssel és a minőségbiztosítás érvényesítésével

Az adatkészlet-összehasonlítás magában foglalja a különféle válaszlehetőségek aprólékos elemzését egyetlen prompt esetén. A cél az, hogy ezeket a válaszokat a legjobbtól a legrosszabbig rangsorolja relevanciájuk, pontosságuk és a felszólítás kontextusához való igazodásuk alapján.

Chatbot képzés

10. Chatbot képzés

Használja ki a gen AI erejét, hogy értelmes interakciókat folytathasson a felhasználókkal, válaszoljon a kérdésekre, és kontextuson alapuló megoldásokat kínáljon. Az olyan technikák felhasználásával, mint a Kérdések és válaszok és a Szövegösszegzés, a chatbotok képesek megérteni a felhasználói szándékot, releváns információkat kinyerni hatalmas adatbázisokból, és tömör választ adni. 

A generatív AI felhatalmazza a chatbotokat különböző területeken, beleértve az ügyfélszolgálatot, a terméklekérdezéseket, a hibaelhárítást és még a hétköznapi beszélgetéseket is. Ezek a robotok át tudják szűrni a termékkézikönyveket, a műszaki dokumentációt, az online fórumokat és egyebeket, hogy a legpontosabb választ adjanak a felhasználói kérdésre.

Diagnózisok megerősítése generatív mesterséges intelligencia segítségével: A jövő
Egészségügyi intelligencia

Növelje a betegek ellátását és diagnosztizálását azáltal, hogy a generatív mesterséges intelligencia segítségével átszitálja a bonyolult egészségügyi adatokat.

Generatív Ai Healthcare Ai

A MedTech Solutions élen jár a kiterjedt, változatos adatkészletek kínálatában, amelyeket kifejezetten a generatív mesterségesintelligencia-alkalmazások ellátására terveztek az egészségügyi szektorban. Az orvosi mesterséges intelligencia egyedi igényeinek átfogó megértésével küldetésünk olyan adatkeretrendszerek biztosítása, amelyek elősegítik a pontos, gyors és úttörő MI által vezérelt diagnózisokat és kezeléseket.

Egészségügyi generatív AI használati esetek

1. Kérdés és válasz

Egészségügy – Kérdés &Amp; Válaszol

Minősített szakembereink gondosan áttekintik az egészségügyi dokumentumokat és szakirodalmat, hogy összeállítsák a kérdés-válasz párokat, elősegítve ezzel a generatív mesterséges intelligencia fejlesztését. Ez megkönnyíti az olyan kérdések megválaszolását, mint például a diagnosztikai eljárások javaslata, a kezelések ajánlása, valamint az orvosok segítése a diagnosztizálásban és a klinikai esetekbe való betekintésben azáltal, hogy kiterjedt adatbankokból szűri a releváns információkat. Egészségügyi szakembereink csúcsminőségű Q&A készleteket készítenek, mint például:

» Felületi szintű lekérdezések készítése (Közvetlen kinyerés a szakirodalomból).
» Mély szintű kérdések tervezése (Insights és adatok átlapolása, amelyek nem szerepelnek az elsődleges forrásban).
» Kérdések és válaszok keretezése az orvosi táblázatos adatokból.

A robusztus kérdés-válasz-tárak esetében feltétlenül a következőkre kell összpontosítani:

  • Klinikai irányelvek és protokollok 
  • Beteg-szolgáltató interakciók Adatok
  • Orvosi kutatási közlemények 
  • Gyógyszerészeti termékinformáció
  • Egészségügyi szabályozási dokumentumok
  • Betegek beszámolói, vélemények, fórumok és közösségek

2. Szövegösszegzés

Egészségügyi szakembereink kiválóak abban, hogy hatalmas mennyiségű információt világos és tömör összefoglalókba, például orvos-beteg beszélgetésekbe, EHR-be vagy kutatási cikkekké alakítanak ki, így biztosítjuk, hogy a szakemberek gyorsan megértsék az alapvető ismereteket anélkül, hogy a tartalom egészét át kellene szűrniük. Kínálatunk tartalmazza:

  • Szöveg alapú EHR összefoglaló: Könnyen emészthető formátumba zárja be hatékonyan a betegek kórtörténetét, kezelését és egyéb létfontosságú adatait.
  • Orvos-beteg beszélgetés összefoglalója: Vonja ki és mutassa be az orvosi konzultációk legfontosabb pontjait, biztosítva, hogy egyetlen kritikus részlet se maradjon figyelmen kívül.
  • PDF alapú kutatási cikk: Desztillálja az összetett orvosi kutatási dokumentumokat alapvető eredményeikbe, lehetővé téve a gyorsabb és hatékonyabb megértést.
  • Az orvosi képalkotó jelentés összefoglalása: A bonyolult radiológiai vagy képalkotó jelentéseket egyszerűsített összefoglalókká alakíthatja, amelyek kiemelik a főbb eredményeket.
  • Klinikai vizsgálati adatok összegzése: Bontsa le a kiterjedt klinikai vizsgálatok eredményeit a legfontosabb szempontokra, és segítse a gyors döntéshozatalt.

3. Szintetikus adatok létrehozása

A szintetikus adatok létfontosságúak, különösen az egészségügyi területen, különféle célokra, például mesterséges intelligencia modellek képzésére, szoftvertesztelésre és még sok másra, anélkül, hogy veszélyeztetnék a betegek magánéletét. Íme a felsorolt ​​szintetikus adatalkotások bontása:

3.1 Szintetikus adatok HPI és előrehaladási megjegyzések létrehozása

Ez magában foglalja a mesterséges, de valósághű betegadatok létrehozását, amelyek utánozzák a páciens jelenlegi betegségtörténetének (HPI) és előrehaladási feljegyzéseinek formátumát és tartalmát. Ezek a szintetikus adatok értékesek a gépi tanulási algoritmusok betanításához, az egészségügyi szoftverek teszteléséhez és a betegek magánéletének kockáztatása nélkül végzett kutatásokhoz.

3.2 Szintetikus adatok EHR jegyzet létrehozása

Ez a folyamat szimulált elektronikus egészségügyi nyilvántartó (EHR) feljegyzések létrehozását jelenti, amelyek szerkezetileg és kontextusukat tekintve hasonlóak a valódi EHR-jegyzetekhez. Ezek a szintetikus jegyzetek felhasználhatók egészségügyi szakemberek képzésére, EHR-rendszerek validálására és mesterséges intelligencia algoritmusok fejlesztésére olyan feladatokhoz, mint például a prediktív modellezés vagy a természetes nyelvi feldolgozás, miközben megőrzi a betegek bizalmas kezelését.

Szintetikus adatok Ehr Jegyzet létrehozása

3.3 Szintetikus orvos-beteg beszélgetés összefoglalása különböző területeken

Ez magában foglalja a szimulált orvos-beteg interakciók összefoglaló változatainak létrehozását a különböző orvosi szakterületeken, például a kardiológián vagy a bőrgyógyászaton. Ezek az összefoglalók, bár kitalált forgatókönyveken alapulnak, valódi beszélgetések összefoglalóira hasonlítanak, és felhasználhatók orvosi oktatásra, mesterséges intelligencia képzésre és szoftvertesztelésre anélkül, hogy felfednék a betegek tényleges beszélgetéseit vagy veszélyeztetnék a magánéletet.

Szintetikus orvos-beteg beszélgetés

Alapvető szolgáltatások

chatbot

Átfogó AI adatok

Hatalmas kollekciónk különböző kategóriákat ölel fel, és széles választékot kínál egyedi modellképzéséhez.

Minőség garantált

Szigorú minőségbiztosítási eljárásokat követünk az adatok pontosságának, érvényességének és relevanciájának biztosítása érdekében.

Változatos felhasználási esetek

A szöveg- és képgenerálástól a zenei szintézisig adatkészleteink különféle generatív AI-alkalmazásokat szolgálnak ki.

Egyedi adatmegoldások

Testre szabott adatmegoldásaink az Ön egyedi igényeit elégítik ki azáltal, hogy egy testreszabott adatkészletet készítenek, hogy megfeleljenek az Ön egyedi igényeinek.

Biztonság és megfelelés

Betartjuk az adatbiztonsági és adatvédelmi szabványokat. Betartjuk a GDPR és a HIPPA előírásait, biztosítva a felhasználók adatvédelmét.

Előnyök

A generatív mesterséges intelligencia modellek pontosságának javítása

Takarítson meg időt és pénzt az adatgyűjtéssel

Gyorsítsa fel az idejét
a piachoz

Szerezzen versenyképességet
él

Építsen kiválóságot Generatív mesterséges intelligenciájában a Shaip minőségi adatkészleteivel

A generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia azon részhalmazára utal, amely új tartalom létrehozására összpontosít, gyakran adott adatokhoz hasonlítva vagy utánozva.

A generatív mesterséges intelligencia olyan algoritmusokon keresztül működik, mint a Generatív Adversarial Networks (GAN), ahol két neurális hálózat (egy generátor és egy diszkriminátor) verseng egymással és együttműködik az eredetihez hasonló szintetikus adatok előállításában.

Ilyen például a művészet, a zene és a valósághű képek létrehozása, az emberhez hasonló szöveg generálása, a 3D objektumok tervezése, valamint a hang- vagy videótartalom szimulálása.

A generatív mesterséges intelligencia modellek különféle adattípusokat használhatnak, beleértve a képeket, szöveget, hangot, videót és numerikus adatokat.

A képzési adatok adják a generatív mesterséges intelligencia alapjait. A modell ezekből az adatokból tanulja meg a mintákat, struktúrákat és árnyalatokat, hogy új, hasonló tartalmat állítson elő.

A pontosság biztosítása magában foglalja a változatos és jó minőségű oktatási adatok használatát, a modellarchitektúrák finomítását, a valós adatokkal való folyamatos érvényesítést és a szakértői visszajelzések kihasználását.

A minőséget befolyásolja a betanítási adatok mennyisége és sokfélesége, a modell összetettsége, a számítási erőforrások és a modell paramétereinek finomhangolása.