Generatív AI képzési 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

Generációs mesterséges intelligencia modellek optimalizálása válogatott adatokkal és emberi visszajelzésekkel

A generatív mesterséges intelligencia technológiák fejlődése folyamatos, az új adatforrások, az aprólékosan összeállított képzési és tesztelési adatkészletek, valamint a modellek finomítása révén. megerősítő tanulás emberi visszajelzésből (RLHF)

Az RLHF a generatív mesterséges intelligencia területén az emberi meglátásokat, köztük a tartományspecifikus szakértelmet hasznosítja a viselkedés optimalizálása és a pontos kimeneti generálás érdekében. A tartományi szakértők tényellenőrzése biztosítja, hogy a modell válaszai nem csak a kontextus szempontjából relevánsak, hanem megbízhatóak is. A Shaip pontos adatcímkézést, hitelesítő tartományi szakértőket és értékelési szolgáltatásokat biztosít, lehetővé téve az emberi intelligencia zökkenőmentes integrálását a nagy nyelvi modellek iteratív finomhangolásába.

Gen ai modellek rlhf-vel

A Shaip generatív mesterséges intelligencia szolgáltatásokat kínál az Ön vállalkozásának előmozdítása érdekében

RONGY
Fokozza az AI-t RAG-megoldásokkal: valós idejű visszakeresés, tartomány-specifikus adatkészletek, többnyelvű támogatás és optimalizálás a pontos, méretezhető és releváns kimenetek érdekében.
TFS
Átfogó, felügyelt finomhangolási megoldásokat kínálunk, tartományspecifikus adatkészleteket használva az AI és LLM modellek optimalizálásához a pontos, hatékony és nagy teljesítményű eredmények érdekében.
Multimodális AI
Forradalmasítsa a mesterséges intelligenciát olyan multimodális megoldásokkal, amelyek szöveget, hangot, képeket és videót kombinálnak a pontos, méretezhető és környezettudatos alkalmazások érdekében az iparágakban.
Prompt Engineering
Az AI Prompt and Response Generation kontextuális, tartományspecifikus kimeneteket hoz létre, egyéni promptokat, optimalizálást és többnyelvű támogatást kínálva a precíz, vonzó és kiváló minőségű AI válaszokhoz.
RLHF
Javítsa a mesterséges intelligencia teljesítményét az RLHF segítségével az emberi visszajelzések integrálásával, az utasítások optimalizálásával, a torzítások csökkentésével és a kimenetek etikai normákkal való összehangolásával.
Red Teaming
A tartományszakértők a mesterséges intelligencia biztonságát az elfogultságok, a sebezhetőségek, a félretájékoztatás és a megfelelőség kezelésével biztosítják, és biztonságos és etikus mesterségesintelligencia-modelleket kínálnak.

Generatív mesterséges intelligencia-megoldások az Ön iparágának egyedi kihívásaira

Egészségügy
Egészségügy

Orvosi képalkotó elemzés: Orvosi képeket generál és javíthat diagnosztikai célokra.
Klinikai dokumentáció: Automatizálja az orvosi feljegyzések összegzését és átírását.

Banki és pénzügyek

Csalások felderítése: Forgatókönyvek létrehozása a csalásfelderítő rendszerek teszteléséhez.
Kockázatértékelés: Elemezze és szimulálja a pénzügyi kockázatokat mesterséges intelligencia modellekkel.

Autóipari
Autóipari

Önálló vezetés: Szimuláljon útforgatókönyveket az önvezető modellek betanításához.
Hangvezérlési rendszerek: Javítsa a hangfelismerést és a válaszpontosságot az autóba épített rendszerekben.

Kiskereskedelem és e-kereskedelem
Kiskereskedelem és e-kereskedelem

Termék ajánlásai: Személyre szabott ajánlásokat készíthet a felhasználói viselkedés alapján.
Vizuális tartalom készítés: Készítsen termékképeket, videókat és leírásokat.

Biztosítás

Igényfeldolgozás: Automatizálja a követelések összegzését és a csalások felderítését.
Kockázatmodellezés: Szimuláljon forgatókönyveket a kockázatok értékeléséhez és előrejelzéséhez.

Távközlés
Távközlés

Chatbotok: Fokozza az ügyfélszolgálatot az AI-alapú virtuális asszisztensekkel.
Tartalmi ajánlások: Javasoljon személyre szabott tartalmat a felhasználóknak preferenciáik alapján.

Az Ön partnere a generatív AI-ban: a finomhangolástól a minőségbiztosításig

Adatgyűjtés finomhangoló LLM-ek számára

Adatokat gyűjtünk és gyűjtünk, hogy finomítsuk a nyelvi modelleket a pontosság és pontosság érdekében.

Gyors létrehozás/Finomhangolás

Természetes nyelvi felszólításokat készítünk és optimalizálunk, hogy tükrözzék a különféle felhasználói interakciókat az Ön mesterséges intelligenciájával.

Domain-specifikus szöveg létrehozása

Szolgáltatásunk speciális szövegeket hoz létre olyan ágazatok számára, mint a jogi és az orvosi, hogy megtanítsa a domain-központú mesterséges intelligencia számára.

Válasz Minőségi összehasonlítás

Kiterjedt hálózatunk lehetővé teszi az AI-válaszok alapos összehasonlítását a modell pontosságának és megbízhatóságának növelése érdekében.

Toxicitási értékelés

Megközelítésünk rugalmas skálákat használ a mesterséges intelligencia által generált kommunikáció mérgező tartalmának pontos mérésére és csökkentésére.

Likert skála megfelelősége

Személyre szabott visszajelzéseink biztosítják, hogy az AI-válaszok megfelelő hangnemben és rövidségben legyenek az adott felhasználói forgatókönyvekhez.

Modellellenőrzési és -hangolási szolgáltatások

A genetikai mesterséges intelligencia eredményeinek minőségét a piacokon és a nyelveken értékeljük, hogy az RLHF-n keresztül finomhangolhassuk az AI-t a piacspecifikus igényekhez.

Helyességértékelés

Szigorúan értékeljük a mesterséges intelligencia által generált tartalmakat, hogy azok tényszerűek és reálisak legyenek, hogy megakadályozzuk a téves információk terjedését.

Generatív AI használati esetek

Miért Shaip az Ön megbízható partnere a generatív AI-ban?

Gyors POC-k

Kövesse fel gyorsan átalakulását a Proof of Concept (POC) gyors bevezetésével – az ötletek heteken belül valóra váltásával.

Változatos, pontos és gyors

Az AI nem mindenki számára megfelelő. Iparágspecifikus felszólításokat készítünk, hogy pontos, releváns és áttekinthető AI által generált tartalmat biztosítsunk a közönség számára.

Megfelelés és biztonság

Biztosítjuk a GDPR, HIPAA és SOC 2 megfelelést, védve az érzékeny mesterséges intelligencia képzési adatokat.

Domain-specifikus szakértelem

Iparközpontú adatkészleteket biztosítunk az egészségügy, a jogi, a fintech és más speciális területek számára.

Erős technológiai partnerségek

Technológiai partner-ökoszisztémánkon keresztül páratlan szakértelmet biztosítunk a felhő, az adatok, a mesterséges intelligencia és az automatizálás területén.

Vállalati szintű adatminőség

Tiszta, strukturált és torzításmentes adatkészleteket szállítunk, amelyek javítják a RAG-alapú AI-alkalmazások teljesítményét.

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.