Shaip nodrošina drošus, mērogojamus ģeneratīvus mākslīgā intelekta apmācības datu risinājumus, tostarp datu vākšanu, ekspertu datu anotēšanu, daudzvalodu datu kopas un sintētisko datu ģenerēšanu, kam uzticas uzņēmumi, kas veido nākamās paaudzes tiesību zinātnes un pamatmodeļus.
Ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam un lieliem valodu modeļiem (LLM) ir nepieciešams milzīgs daudzums augstas kvalitātes apmācības datu, lai iegūtu precīzus, uzticamus un kontekstam atbilstošus rezultātus. Shaip nodrošina uzņēmumiem gatavus ģeneratīvā mākslīgā intelekta apmācības datu risinājumus, ko nodrošina jomas eksperti, nodrošinot, ka modeļa atbildes ir ne tikai kontekstuāli atbilstošas, bet arī uzticamas.
Mūsu pielāgotie mākslīgā intelekta datu kopumi ir precīzi saskaņoti ar jūsu lietošanas gadījumu, nozares prasībām un atbilstības standartiem, un tos atbalsta ekspertu datu anotāciju darbplūsmas, kas nodrošina augstas kvalitātes, atbilstošus apmācības datus uzticamām, konkrētai jomai specifiskām ģeneratīvām mākslīgā intelekta sistēmām.
Ekspertu veidoti, konkrētai jomai specifiski, atbilstības prasībām atbilstoši apmācību dati, lai atbalstītu tiesību zinātņu (LLM) izstrādi un pilnveidošanu regulētās un ietekmīgās nozarēs.
Medicīniskā attēlveidošanas analīze: Ģenerējiet un uzlabojiet medicīniskos attēlus diagnostikai.
Klīniskā dokumentācija: Automatizējiet medicīnisko ierakstu apkopošanu un transkripciju.
Krāpšanas noteikšana: Ģenerējiet scenārijus, lai pārbaudītu krāpšanas atklāšanas sistēmas.
Riska novērtēšana: Analizējiet un simulējiet finanšu riskus, izmantojot AI modeļus.
Autonomā braukšana: Imitējiet ceļu scenārijus pašbraucošu modeļu apmācībai.
Balss vadības sistēmas: Uzlabojiet balss atpazīšanu un atbildes precizitāti automašīnā iebūvētām sistēmām.
Produkta ieteikumi: Ģenerējiet personalizētus ieteikumus, izmantojot lietotāja uzvedību.
Vizuālā satura izveide: Izveidojiet produktu attēlus, videoklipus un aprakstus.
Pretenzijas apstrāde: Automatizējiet prasību apkopošanu un krāpšanas atklāšanu.
Riska modelēšana: Simulēt scenārijus, lai novērtētu un prognozētu riskus.
Tērzēšanas roboti: Uzlabojiet klientu apkalpošanu, izmantojot AI darbinātus virtuālos palīgus.
Satura ieteikumi: Ieteikt personalizētu saturu lietotājiem, pamatojoties uz viņu vēlmēm.
Sākot ar datu vākšanu un konkrētai jomai paredzēta satura izveidi un beidzot ar cilvēku sniegtām atsauksmēm, kvalitātes nodrošināšanu un modeļu validāciju — to visu nodrošina eksperti, lai nodrošinātu precīzus un uzticamus tiesību zinātņu (LLM) rezultātus.
Mēs apkopojam un veidojam datus, lai uzlabotu valodu modeļus precizitātei un precizitātei.
Mēs izstrādājam un optimizējam dabiskās valodas aicinājumus atspoguļot dažādas lietotāju mijiedarbību ar jūsu AI.
Mūsu pakalpojums izveido specializētu tekstu tādām nozarēm kā likumīgas un medicīnas, lai apmācītu jūsu uz domēnu orientēto AI.
Mūsu plašais tīkls ļauj rūpīgi salīdzināt AI atbildes, lai uzlabotu modeļa precizitāti un uzticamību.
Mūsu pieeja izmanto elastīgas skalas, lai precīzi izmērītu un samazinātu toksisko saturu AI ģenerētās sakaros.
Mūsu pielāgotā atgriezeniskā saite nodrošina, ka AI atbildēm ir atbilstošs tonis un īsums konkrētiem lietotāja scenārijiem.
Mēs novērtējam GEN AI kvalitātes rezultātus visos tirgos un valodās, lai precīzi noregulētu AI, lai saskaņotu ar tirgus īpašajām vajadzībām, izmantojot RLHF.
Mēs stingri novērtējam AI ģenerētu saturu, lai nodrošinātu, ka tas ir faktisks un reālistisks, lai novērstu dezinformācijas izplatību.
Izveidojiet jautājumu-atbilžu pārus, rūpīgi izlasot lielus dokumentus (produktu rokasgrāmatas, tehniskos dokumentus, tiešsaistes forumus un pārskatus, nozares reglamentējošos dokumentus), lai uzņēmumi varētu izstrādāt AI, iegūstot attiecīgo informāciju no liela korpusa. Mūsu eksperti izveido augstas kvalitātes jautājumu un atbilžu pārus, piemēram:
»Q & A pāri ar vairākām atbildēm
»Virsmas līmeņa jautājumu radīšana (tieša datu ieguve no atsauces teksta)
» Izveidojiet dziļa līmeņa jautājumus (korelē ar faktiem un ieskatiem, kas nav sniegti atsauces tekstā)
»Vaicājuma izveidošana no galdiem
Mūsu eksperti var apkopot visu sarunu vai garo dialogu, ievadot īsus un informatīvus kopsavilkumus par lielu teksta datu apjomu.
Pārveidojiet to, kā interpretējat attēlus, izmantojot mūsu uzlaboto, ar AI darbinātu attēlu parakstīšanas pakalpojumu. Mēs ieelpojam attēlus, ģenerējot precīzus un kontekstuāli bagātīgus aprakstus, paverot auditorijai jaunus veidus, kā efektīvāk mijiedarboties un mijiedarboties ar jūsu vizuālo saturu.
Apmāciet modeļus ar lielu audio ierakstu datu kopu ar dažādām skaņām, piemēram, mūziku, runu un vides skaņām, lai radītu audio, piemēram, mūziku, aplādes vai audio grāmatas.
Virsraksts
Arkādes spēles galvenais skaņu celiņš. Tas ir ātrs un optimistisks ar aizraujošu elektriskās ģitāras rifu. Mūzika atkārtojas un ir viegli iegaumējama, taču ar negaidītām skaņām, piemēram, šķīvīšu satricinājumiem vai bungu ripojumiem.
Ģenerēts audio
Apmācīt modeļus, kas saprot runāto valodu, ti, lietojumprogrammas, piemēram, ar balsi aktivizētus palīgus, diktēšanas programmatūru un reāllaika tulkošanu, pamatojoties uz lielu runas audio ierakstu datu kopu ar atbilstošiem atšifrējumiem.
Mēs piedāvājam lielu cilvēka runas audio ierakstu datu kopu, lai apmācītu AI modeļus, lai radītu dabiskas, saistošas balsis jūsu lietojumprogrammām, piedāvājot lietotājiem unikālu un visaptverošu dzirdes pieredzi.
Mašīnmācīšanās pasaulē ir ļoti svarīgi nodrošināt, lai modelis saprastu un ģenerētu cilvēkiem līdzīgu tekstu, pamatojoties uz norādītajām uzvednēm. Šis process ietver stingru datu kopas novērtēšanu, izmantojot cilvēku vērtējumu un kvalitātes nodrošināšanas (QA) validāciju. Vērtētāji kritiski novērtē ātrās atbildes pārus datu kopā un novērtē valodu apguves modeļa (LLM) radīto atbilžu atbilstību un kvalitāti.
Datu kopu salīdzināšana ietver rūpīgu dažādu atbildes iespēju analīzi vienai uzvednei. Mērķis ir sakārtot šīs atbildes no labākās līdz sliktākajai, pamatojoties uz to atbilstību, precizitāti un atbilstību uzvednes kontekstam.
Sintētiskā dialoga izveidošana izmanto ģeneratīvās AI spēku, lai revolucionizētu tērzēšanas robotu mijiedarbību un zvanu centra sarunas. Piesaistot AI spēju iedziļināties plašos resursos, piemēram, produktu rokasgrāmatās, tehniskajā dokumentācijā un tiešsaistes diskusijās, tērzēšanas roboti ir aprīkoti, lai piedāvātu precīzas un atbilstošas atbildes neskaitāmas scenāriju. Šī tehnoloģija pārveido klientu atbalstu, sniedzot visaptverošu palīdzību produktu pieprasījumiem, problēmu novēršanas jautājumiem un iesaistoties dabiskos, gadījuma rakstura dialogos ar lietotājiem, tādējādi uzlabojot kopējo klientu pieredzi.
Ģeneratīvajā mākslīgajā intelektā attēlu apkopošana, vērtēšana un apstiprināšana ietver mašīnmācīšanās modeļus, kas veido un novērtē attēlus, veido kopsavilkumus un kvalitātes vērtējumus. Cilvēka atgriezeniskā saite precīzi noregulē AI precizitāti, nodrošinot satura atbilstību niansētiem standartiem, uzlabojot uzticamību.
Paātriniet savas transformācijas, izmantojot mūsu ātro koncepcijas pierādījumu (POC) — idejas pārvēršot realitātē dažu nedēļu laikā.
AI nav universāls risinājums. Mēs veidojam nozarei specifiskas uzvednes, lai nodrošinātu precīzu, atbilstošu un ieskatu AI radītu saturu jūsu auditorijai.
Mēs nodrošinām atbilstību GDPR, HIPAA un SOC 2 prasībām, aizsargājot sensitīvus mākslīgā intelekta apmācības datus.
Mēs piedāvājam uz nozari vērstas datu kopas veselības aprūpei, juridiskajai, fintech un citām specializētām jomām.
Mēs piedāvājam nepārspējamas zināšanas mākoņa, datu, AI un automatizācijas jomā, izmantojot mūsu tehnoloģiju partneru ekosistēmu.
Mēs piegādājam tīras, strukturētas un bez novirzes datu kopas, kas uzlabo ar RAG darbināmu AI lietojumprogrammu veiktspēju.
Vai esat kādreiz skrāpējis galvu un brīnījies par to, kā Google vai Alexa jūs uztvēra? Vai arī esat lasījis datorizētu eseju, kas izklausās šausmīgi cilvēciski? Tu neesi viens.
Cilvēka intelekts, lai pārveidotu dabiskās valodas apstrādi (NLP) augstas kvalitātes apmācības datos mašīnmācībai ar teksta un audio anotāciju.
AI barojas ar lielu datu apjomu un izmanto mašīnmācīšanos (ML), dziļo mācīšanos (DL) un dabiskās valodas apstrādi (NLP), lai nepārtraukti mācītos un attīstītos.
Pilnvarot komandas veidot pasaulē vadošos AI produktus.
Tie ietver datu kopu, ko izmanto, lai apmācītu, precizētu un novērtētu ģeneratīvus mākslīgā intelekta modeļus, piemēram, tiesību zinātņu maģistra (LLM), apkopošanu, kūrēšanu, anotēšanu un validēšanu.
Jā. Mēs veidojam apmācības datu kopas, kas paredzētas uzraudzītai precizēšanai (SFT), instrukciju precizēšanai un tūlītējai optimizācijai.
RLHF uzlabo modeļa saskaņošanu, izmantojot cilvēku sniegtās atsauksmes. Shaip to atbalsta, izmantojot atbilžu salīdzināšanas, ranžēšanas un kvalitātes novērtēšanas darbplūsmas.
Domēna eksperti nodrošina, ka apmācības dati ir kontekstuāli precīzi, uzticami un saskaņoti ar reālās pasaules lietošanas gadījumiem.
Jā. Mēs veidojam pielāgotus mākslīgā intelekta datu kopumus, kas atbilst jūsu lietošanas gadījumam, nozares prasībām un atbilstības standartiem.
Lai nodrošinātu nemainīgu datu precizitāti, mēs izmantojam ekspertu vadītas vadlīnijas, cilvēka vadītu validāciju un daudzslāņu kvalitātes pārbaudes.
Jā. Mēs atbalstām daudzvalodu un reģioniem specifiskus datu kopumus, lai nodrošinātu globālu LLM ieviešanu.
Mēs ievērojam stingras drošības un atbilstības prakses, tostarp GDPR saskaņotus procesus un datu anonimizāciju.
Jā. Mūsu risinājumi ir izstrādāti, lai atbalstītu liela mēroga, daudzvalodu un daudzdomēnu mākslīgā intelekta programmas.
