Soluzioni di dati per la formazione sull'intelligenza artificiale generativa
Servizi di intelligenza artificiale generativa: padroneggiare i dati per sbloccare intuizioni invisibili
Sfrutta la potenza dell'IA generativa per trasformare dati complessi in intelligenza fruibile.
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
Il progresso nelle tecnologie di intelligenza artificiale generativa è incessante, sostenuto da nuove fonti di dati, set di dati di formazione e test meticolosamente curati e modelli perfezionamento tramite apprendimento per rinforzo dal feedback umano (RLHF) procedure.
RLHF nell'intelligenza artificiale generativa sfrutta le intuizioni umane, comprese le competenze specifiche del dominio, per l'ottimizzazione comportamentale e la generazione di output accurata. Il fact-checking da parte di esperti del settore garantisce che le risposte del modello non siano solo contestualmente rilevanti ma anche affidabili. Shaip fornisce un'accurata etichettatura dei dati, esperti del dominio delle credenziali e servizi di valutazione, consentendo una perfetta integrazione dell'intelligenza umana nella messa a punto iterativa di modelli linguistici di grandi dimensioni.
Ottimizzazione dei modelli di intelligenza artificiale con dati selezionati e feedback umano
dataset
Generazione
Utilizza la generazione rapida con LLM per aumentare i set di dati esistenti e migliorare la copertura del modello su diversi argomenti, garantendo prestazioni solide.
Dati
Annotazione
Coinvolgi esperti in materia per perfezionare e annotare origini dati non strutturate in formati strutturati adatti agli algoritmi ML.
Perfezionamento del modello con RLHF
Perfeziona i modelli di intelligenza artificiale integrando la revisione umana continua nello sviluppo del modello attraverso un processo iterativo di valutazione e perfezionamento per ottimizzare l'output.
Valutazione della qualità dell'output
Gli esperti eseguono audit e controlli di qualità per convalidare e ratificare i risultati dei sistemi di intelligenza artificiale generativa.
Shaip offre servizi di intelligenza artificiale generativa su misura per far progredire le vostre soluzioni aziendali:
Raccolta dati per il perfezionamento degli LLM
Raccogliamo e curiamo i dati per perfezionare i modelli linguistici in termini di precisione e accuratezza.
Creazione di testo specifico del dominio
Il nostro servizio crea testi specializzati per settori come quello legale e medico per addestrare la tua intelligenza artificiale focalizzata sul dominio.
Valutazione della tossicità
Il nostro approccio utilizza scale flessibili per misurare e ridurre accuratamente i contenuti tossici nelle comunicazioni generate dall’intelligenza artificiale.
Servizi di convalida e ottimizzazione dei modelli
Valutiamo la qualità dei risultati dell'intelligenza artificiale in tutti i mercati e nelle lingue per ottimizzare l'intelligenza artificiale per allinearla alle esigenze specifiche del mercato attraverso RLHF.
Creazione/ottimizzazione dei prompt
Realizziamo e ottimizziamo le istruzioni in linguaggio naturale per rispecchiare le diverse interazioni degli utenti con la tua intelligenza artificiale.
Rispondi al confronto di qualità
La nostra vasta rete consente un confronto approfondito delle risposte dell'intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità del modello.
Adeguatezza della scala Likert
Il nostro feedback personalizzato garantisce che le risposte dell'intelligenza artificiale abbiano il tono e la brevità appropriati per scenari utente specifici.
Valutazione della correttezza
Valutiamo rigorosamente i contenuti generati dall'intelligenza artificiale per garantire che siano reali e realistici per prevenire la diffusione di disinformazione.
Casi d'uso dell'IA generativa
Coppie di domande e risposte
I nostri esperti possono creare coppie Domanda-Risposta leggendo attentamente l'intero documento per consentire alle aziende di sviluppare la Gen AI. Questo può rispondere alle domande estraendo le informazioni rilevanti da un ampio corpus come manuali di prodotto, documentazione tecnica, forum e recensioni online, documenti normativi del settore e altro ancora. I nostri esperti creano coppie di domande e risposte di alta qualità come:
» Domande e risposte sono abbinate a risposte multiple
» Creazione di domande a livello superficiale (estrazione diretta dei dati dal testo di riferimento)
» Creare domande di livello approfondito (correlare con fatti e approfondimenti non forniti nel testo di riferimento)
» Creazione di query da tabelle
Riepilogo del testo
I nostri esperti possono riassumere l'intera conversazione o il lungo dialogo inserendo riassunti concisi e informativi di grandi volumi di dati di testo.
Sottotitoli delle immagini
Trasforma il modo in cui interpreti le immagini con il nostro servizio avanzato di sottotitoli delle immagini basato sull'intelligenza artificiale. Diamo vita alle immagini generando descrizioni precise e ricche di contesto, aprendo nuove modalità affinché il tuo pubblico possa interagire e interagire con i tuoi contenuti visivi in modo più efficace.
Generazione audio
Addestra i modelli con un ampio set di dati di registrazioni audio con vari suoni, come musica, voce e suoni ambientali, per generare audio, come musica, podcast o audiolibri.
Didascalia
La colonna sonora principale di un gioco arcade. È veloce e ottimista, con un orecchiabile riff di chitarra elettrica. La musica è ripetitiva e facile da ricordare, ma con suoni inaspettati, come colpi di piatti o rulli di tamburi.
Audio generato
Riconoscimento vocale
Addestra modelli che comprendono il linguaggio parlato, ad esempio applicazioni, come assistenti ad attivazione vocale, software di dettatura e traduzione in tempo reale basati su un ampio set di dati di registrazioni audio del parlato con trascrizioni corrispondenti.
Formazione sui servizi di sintesi vocale
Offriamo un ampio set di dati di registrazioni audio del parlato umano per addestrare i modelli di intelligenza artificiale a creare voci naturali e coinvolgenti per le tue applicazioni, offrendo ai tuoi utenti un'esperienza uditiva unica e coinvolgente.
Valutazione dei set di dati LLM con valutazione umana e convalida del QA
Nel mondo dell'apprendimento automatico, garantire che un modello comprenda e generi testo simile a quello umano in base a determinati suggerimenti è fondamentale. Questo processo prevede una valutazione rigorosa del set di dati attraverso la valutazione umana e la convalida del controllo qualità (QA). I valutatori valutano criticamente le coppie di risposte rapide in un set di dati e valutano la pertinenza e la qualità delle risposte generate da un modello di apprendimento linguistico (LLM).
Confronto dei set di dati LLM con la valutazione umana e la convalida del QA
Il confronto dei set di dati implica un'analisi meticolosa di varie opzioni di risposta per un singolo prompt. L'obiettivo è classificare queste risposte dalla migliore alla peggiore in base alla loro pertinenza, accuratezza e allineamento con il contesto del prompt.
Creazione di dialoghi sintetici
La creazione di dialoghi sintetici sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale generativa per rivoluzionare le interazioni dei chatbot e le conversazioni dei call center. Sfruttando la capacità dell’intelligenza artificiale di approfondire risorse estese come manuali di prodotto, documentazione tecnica e discussioni online, i chatbot sono attrezzati per offrire risposte precise e pertinenti in una miriade di scenari. Questa tecnologia sta trasformando l’assistenza clienti fornendo un’assistenza completa per domande sui prodotti, risoluzione dei problemi e impegnandosi in dialoghi naturali e casuali con gli utenti, migliorando così l’esperienza complessiva del cliente.
Riepilogo, valutazione e convalida delle immagini
Il riepilogo, la valutazione e la convalida delle immagini nell'ambito dell'intelligenza artificiale generativa implica sofisticati modelli di apprendimento automatico che curano e valutano le immagini, generando riepiloghi e valutazioni di qualità accurati. Il feedback umano è fondamentale in questo processo poiché aiuta a mettere a punto l’accuratezza dell’intelligenza artificiale, garantendo che il contenuto generato soddisfi le aspettative e gli standard sfumati che solo il giudizio umano può fornire, migliorando così l’affidabilità dei risultati dell’intelligenza artificiale.
Shaip offre un chiaro vantaggio nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa
Potenziare l'intelligenza artificiale con dati precisi
Sfruttando decenni di esperienza nel campo dei dati, diamo il massimo potere all'intelligenza artificiale generativa. La nostra leadership nelle soluzioni dati ci consente di unire diversi set di dati per applicazioni robuste e sicure. Grazie alle nostre competenze, l'intelligenza artificiale ottiene dati accurati mantenendo al contempo rigorose sicurezza e privacy. Siamo il partner perfetto per le aziende che desiderano sfruttare l'intelligenza artificiale generativa.
Risorse, programmi e investimenti
Ci dedichiamo al potenziale dell'intelligenza artificiale generativa per aumentare l'efficienza, migliorare i risultati e aggiungere valore per i nostri clienti. Il nostro investimento in proprietà intellettuale, formazione del personale e strumenti di intelligenza artificiale generativa mira ad aumentare la produttività, modernizzare le applicazioni e accelerare lo sviluppo del software.
Vasta competenza nel settore
Collaboriamo con i principali marchi sanitari e tecnologici, utilizzando la nostra profonda conoscenza per sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale generativa, come scoprire informazioni dettagliate sui dati, creare profili di acquirenti, testare modelli e introdurre agenti digitali per personale e clienti.
Competenza nello sviluppo tecnologico
La tecnologia è al centro della nostra attenzione e, con l'intelligenza artificiale generativa, portiamo la nostra ingegneria software leader a nuovi livelli. Collaboriamo con diversi settori per sfruttare questa tecnologia all'avanguardia, accelerando la creazione di software, migliorando i servizi per utenti e lavoratori e semplificando le operazioni.
Risorse consigliate
Guida all'acquirente
Guida all'acquisto: modelli linguistici di grandi dimensioni LLM
Ti sei mai grattato la testa, stupito di come Google o Alexa sembravano "prenderti"? O ti sei ritrovato a leggere un saggio generato dal computer che suona stranamente umano? Non sei solo.
Soluzioni
Servizi e soluzioni per l'elaborazione del linguaggio naturale
L'intelligenza umana per trasformare l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in dati di addestramento di alta qualità per l'apprendimento automatico con annotazioni di testo e audio.
Offerta
Servizi esperti di annotazione dati/etichettatura dati per macchine da parte di esseri umani
L'intelligenza artificiale si nutre di abbondanti quantità di dati e sfrutta il machine learning (ML), il deep learning (DL) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per apprendere ed evolversi continuamente.
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Domande frequenti (FAQ)
L’intelligenza artificiale generativa si riferisce a un sottoinsieme di intelligenza artificiale focalizzato sulla creazione di nuovi contenuti, spesso somiglianti o imitanti determinati dati.
L’intelligenza artificiale generativa opera attraverso algoritmi come Generative Adversarial Networks (GAN), in cui due reti neurali (un generatore e un discriminatore) competono e collaborano per produrre dati sintetici simili all’originale.
Gli esempi includono la creazione di arte, musica e immagini realistiche, la generazione di testo simile a quello umano, la progettazione di oggetti 3D e la simulazione di contenuti vocali o video.
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono utilizzare vari tipi di dati, tra cui immagini, testo, audio, video e dati numerici.
I dati di addestramento forniscono le basi per l’intelligenza artificiale generativa. Il modello apprende modelli, strutture e sfumature da questi dati per produrre contenuti nuovi e simili.
Garantire l'accuratezza implica l'utilizzo di dati di addestramento diversificati e di alta qualità, il perfezionamento delle architetture dei modelli, la convalida continua rispetto ai dati del mondo reale e lo sfruttamento del feedback degli esperti.
La qualità è influenzata dal volume e dalla diversità dei dati di addestramento, dalla complessità del modello, dalle risorse computazionali e dalla messa a punto dei parametri del modello.