Giải pháp tinh chỉnh có giám sát cho các mô hình AI & LLM
Tạo các tập dữ liệu đào tạo theo miền cụ thể cho SFT để tinh chỉnh và tối ưu hóa các mô hình AI của bạn với chuyên môn của Shaip
Khách hàng nổi bật
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
SFT là gì? Tại sao nó lại quan trọng?
Cung cấp năng lượng cho AI tập trung vào doanh nghiệp: Tại sao điều chỉnh có giám sát (SFT) lại cần thiết?
Supervisord Fine-Tuning (SFT) tinh chỉnh các mô hình AI được đào tạo trước bằng cách đào tạo chúng trên các tập dữ liệu chất lượng cao, dành riêng cho từng miền. Điều này cải thiện độ chính xác, hiệu quả và khả năng thích ứng dành riêng cho doanh nghiệp. Việc triển khai dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho phép các doanh nghiệp cải thiện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), do đó cho phép họ tạo ra các đầu ra chính xác phù hợp với ngữ cảnh. Shaip cung cấp các giải pháp tinh chỉnh mô hình AI cung cấp các cải tiến tùy chỉnh cho miền cùng với tuân thủ quy định và hiệu suất hoạt động cao nhất.
Tại sao doanh nghiệp cần SFT?
- Hiệu suất AI được cải thiện: Việc triển khai các mô hình tốt hơn sẽ làm giảm lỗi hệ thống trong các trường hợp sử dụng hoạt động quan trọng, dẫn đến giảm ảo giác và hiểu biết ngữ cảnh tốt hơn.
- Thích ứng dành riêng cho miền: Các doanh nghiệp phải điều chỉnh mô hình AI cho phù hợp với nhu cầu công nghiệp cụ thể.
- Trải nghiệm người dùng được tối ưu hóa: Phản ứng của AI phải phù hợp với yêu cầu của khách hàng và mục tiêu của công ty.
- Tuân thủ quy định: Việc đào tạo các mô hình AI phải tuân thủ các yêu cầu của ngành và quy định pháp lý.
Để tìm hiểu thêm về Giải pháp điều chỉnh có giám sát của Sharp, vào đây.
Vượt qua những thách thức chính trong việc tinh chỉnh các mô hình AI
Từ việc đảm bảo dữ liệu đào tạo chất lượng cao đến duy trì sự tuân thủ, Shaip giúp bạn giải quyết những phức tạp trong việc mở rộng quy mô, tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI được tinh chỉnh bằng các giải pháp chuyên gia.
Đảm bảo dữ liệu đào tạo chất lượng cao
Đảm bảo dữ liệu đào tạo chất lượng cao, không thiên vị là một thách thức. Để nâng cao độ chính xác của mô hình AI, cần phải xác thực nghiêm ngặt, giám sát liên tục và tuyển chọn chuyên gia.
Quản lý lớn
Lực lượng lao động
Một thách thức quan trọng trong SFT là phải mở rộng quy mô lực lượng lao động có tay nghề cao gồm các chuyên gia chú thích, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư trong khi vẫn đảm bảo hiệu quả về chi phí và kiểm soát chất lượng.
Tích hợp Hybrid &
Dữ liệu tổng hợp
Việc kết hợp dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp để tinh chỉnh đòi hỏi phải cân bằng cẩn thận để duy trì tính xác thực, giảm thiểu sai lệch và đảm bảo mô hình có thể khái quát hóa trên nhiều ứng dụng.
Quy trình đảm bảo chất lượng tốn nhiều thời gian
Các quy trình đảm bảo chất lượng nghiêm ngặt đối với dữ liệu đào tạo và đầu ra đòi hỏi nhiều thời gian, làm chậm trễ việc triển khai AI và làm tăng tổng chi phí phát triển.
Xử lý mô hình
Các vấn đề tổng quát
Các mô hình AI thường gặp vấn đề quá khớp hoặc quá thiếu khớp, đòi hỏi phải tinh chỉnh sâu rộng để đảm bảo khái quát chính xác trên nhiều tập dữ liệu và tác vụ thực tế khác nhau.
Đảm bảo an toàn &
Các mô hình AI tuân thủ
Việc tuân thủ các khuôn khổ pháp lý đang thay đổi như GDPR và HIPAA là rất quan trọng, đòi hỏi phải có sự quản lý chặt chẽ, các biện pháp bảo mật dữ liệu và các hoạt động AI có đạo đức.
Giải pháp tinh chỉnh có giám sát của Shaip
Từ các tập dữ liệu tùy chỉnh đến RLHF, Shaip cung cấp các giải pháp chính xác, cụ thể theo từng lĩnh vực để tối ưu hóa các mô hình AI tạo sinh và LLM của bạn nhằm mang lại hiệu suất thực tế.
Tập dữ liệu tùy chỉnh
Quản lý
Shaip tạo ra các tập dữ liệu theo từng miền cụ thể để tối ưu hóa việc tinh chỉnh mô hình AI đồng thời đưa ra kết quả khách quan tuân theo các tiêu chuẩn của ngành và các quy định quản lý.
Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)
RLHF thiết lập các quy trình đào tạo do con người chỉ đạo cho các mô hình AI đồng thời cải thiện kiến thức ngữ cảnh về độ chính xác của quyết định và tạo ra phản hồi đáng tin cậy trên các ứng dụng thực tế.
Phát hiện lỗi và nhận dạng ảo giác
Các giải pháp AI của chúng tôi xác định và sửa lỗi mô hình không chính xác, giảm thông tin sai lệch, ảo giác và phản hồi thiên vị để đảm bảo đầu ra có độ chính xác cao phù hợp với mục tiêu của doanh nghiệp và các nguyên tắc AI có đạo đức.
Đào tạo AI đa phương thức toàn diện
Shaip tích hợp các tập dữ liệu văn bản, hình ảnh, video và giọng nói để đào tạo mô hình AI toàn diện, tăng cường khả năng hiểu biết đa phương thức và cải thiện hiệu suất của các mô hình AI tạo sinh trong các ứng dụng thực tế.
Tối ưu hóa và viết lại nhanh chóng
Chúng tôi tinh chỉnh các phản hồi do AI tạo ra bằng cách tối ưu hóa lời nhắc, đảm bảo cải thiện tính mạch lạc, độ chính xác theo ngữ cảnh và tính liên quan của phản hồi phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể của ngành và tương tác của người dùng.
Tinh chỉnh AI theo ngành cụ thể
Các giải pháp tinh chỉnh AI của chúng tôi tùy chỉnh các mô hình cho ngành chăm sóc sức khỏe, tài chính, thương mại điện tử và các ngành khác, đảm bảo chuyên môn về lĩnh vực, tính tuân thủ và cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên AI.
Shaip: Đối tác đáng tin cậy của bạn về các giải pháp điều chỉnh có giám sát!
Chuyên môn vô song, các giải pháp AI có khả năng mở rộng và tinh chỉnh theo từng lĩnh vực cụ thể để mang lại kết quả kinh doanh tối ưu.
Với nhiều năm kinh nghiệm trong các giải pháp dữ liệu AI, chúng tôi cung cấp các bộ dữ liệu hàng đầu để tinh chỉnh các chương trình LLM.
Cơ sở hạ tầng của chúng tôi đảm bảo tính bảo mật và khả năng mở rộng cấp doanh nghiệp cho việc đào tạo AI ở mọi cấp độ.
Chúng tôi tận dụng các phương pháp tiên tiến như RLHF để tăng cường khả năng học tập và phản hồi của AI.
Shaip đảm bảo tuân thủ các quy định toàn cầu về AI, luật bảo mật dữ liệu và các tiêu chuẩn đạo đức về AI.
Nâng cao độ chính xác của mô hình AI và đẩy nhanh thành công kinh doanh với chuyên môn tinh chỉnh của Shaip. Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để bắt đầu!