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Sfrutta la potenza dell'IA generativa per trasformare dati complessi in intelligenza fruibile.
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.
Analisi di immagini mediche: Generare e migliorare immagini mediche a scopo diagnostico.
Documentazione Clinica: Automatizza la sintesi e la trascrizione delle cartelle cliniche.
Intercettazione di una frode: Generare scenari per testare i sistemi di rilevamento delle frodi.
Valutazione del rischio: Analizza e simula i rischi finanziari con modelli di intelligenza artificiale.
Guida autonoma: Simulare scenari stradali per addestrare modelli di guida autonoma.
Sistemi di comando vocale: Migliora il riconoscimento vocale e la precisione della risposta per i sistemi in auto.
Raccomandazioni del prodotto: Genera raccomandazioni personalizzate in base al comportamento degli utenti.
Creazione di contenuti visivi: Crea immagini, video e descrizioni dei prodotti.
Elaborazione del reclamo: Automatizza la sintesi delle richieste di risarcimento e il rilevamento delle frodi.
Modellazione del rischio: Simulare scenari per valutare e prevedere i rischi.
chatbots: Migliora il servizio clienti con assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale.
Raccomandazioni sui contenuti: Suggerisci agli utenti contenuti personalizzati in base alle loro preferenze.
Raccogliamo e curiamo i dati per perfezionare i modelli linguistici in termini di precisione e accuratezza.
Realizziamo e ottimizziamo le istruzioni in linguaggio naturale per rispecchiare le diverse interazioni degli utenti con la tua intelligenza artificiale.
Il nostro servizio crea testi specializzati per settori come quello legale e medico per addestrare la tua intelligenza artificiale focalizzata sul dominio.
La nostra vasta rete consente un confronto approfondito delle risposte dell'intelligenza artificiale per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità del modello.
Il nostro approccio utilizza scale flessibili per misurare e ridurre accuratamente i contenuti tossici nelle comunicazioni generate dall’intelligenza artificiale.
Il nostro feedback personalizzato garantisce che le risposte dell'intelligenza artificiale abbiano il tono e la brevità appropriati per scenari utente specifici.
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.
Valutiamo rigorosamente i contenuti generati dall'intelligenza artificiale per garantire che siano reali e realistici per prevenire la diffusione di disinformazione.
Crea coppie domanda-risposta leggendo attentamente documenti di grandi dimensioni (manuali di prodotto, documenti tecnici, forum e recensioni online, documenti normativi di settore) per consentire alle aziende di sviluppare la Gen AI estraendo le informazioni rilevanti da un ampio corpus. 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
I nostri esperti possono riassumere l'intera conversazione o il lungo dialogo inserendo riassunti concisi e informativi di grandi volumi di dati di testo.
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.
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
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.
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.
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).
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.
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.
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.
Accelera la tua trasformazione con le nostre rapide implementazioni Proof of Concept (POC), trasformando le idee in realtà nel giro di poche settimane.
L'intelligenza artificiale non è adatta a tutti. Creiamo prompt specifici per il settore per garantire contenuti generati dall'intelligenza artificiale precisi, pertinenti e perspicaci per il tuo pubblico.
Garantiamo la conformità al GDPR, all'HIPAA e al SOC 2, proteggendo i dati sensibili di formazione dell'intelligenza artificiale.
Forniamo set di dati mirati per settori quali sanità, diritto, tecnologia finanziaria e altri settori specializzati.
Grazie al nostro ecosistema di partner tecnologici, offriamo competenze senza pari in ambito cloud, dati, intelligenza artificiale e automazione.
Forniamo set di dati puliti, strutturati e privi di pregiudizi che migliorano le prestazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale basate su RAG.
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.
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.
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.
Costruisci l'eccellenza nella tua IA generativa con set di dati di qualità da Shaip
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.