Giải pháp dữ liệu đào tạo AI sáng tạo
Dịch vụ AI sáng tạo: Làm chủ dữ liệu để mở khóa thông tin chi tiết chưa từng thấy
Khai thác sức mạnh của AI tổng hợp để chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành trí thông minh có thể hành động.
Khách hàng nổi bật
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Sự tiến bộ trong các công nghệ AI Sáng tạo là không ngừng, được hỗ trợ bởi các nguồn dữ liệu mới, bộ dữ liệu thử nghiệm và đào tạo được quản lý tỉ mỉ cũng như mô hình sàng lọc thông qua học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) thủ tục.
RLHF trong AI tổng hợp tận dụng những hiểu biết sâu sắc của con người, bao gồm cả chuyên môn về lĩnh vực cụ thể, để tối ưu hóa hành vi và tạo ra kết quả chính xác. Việc kiểm tra tính xác thực từ các chuyên gia trong lĩnh vực đảm bảo phản hồi của mô hình không chỉ phù hợp với ngữ cảnh mà còn đáng tin cậy. Shaip cung cấp nhãn dữ liệu chính xác, chuyên gia về miền thông tin xác thực và dịch vụ đánh giá, cho phép tích hợp liền mạch trí thông minh của con người vào quá trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại của Mô hình ngôn ngữ lớn.
Tối ưu hóa các mô hình AI thế hệ với dữ liệu được tuyển chọn và phản hồi của con người
Bộ dữ liệu
Thế hệ
Sử dụng tính năng tạo nhanh chóng với LLM để tăng cường các bộ dữ liệu hiện có và cải thiện mức độ bao phủ của mô hình về các chủ đề đa dạng, đảm bảo hiệu suất mạnh mẽ.
Ngày
Chú thích
Thu hút các chuyên gia về chủ đề tinh chỉnh và chú thích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc thành các định dạng có cấu trúc phù hợp với thuật toán ML.
Tinh chỉnh mô hình với RLHF
Tinh chỉnh các mô hình AI bằng cách tích hợp hoạt động đánh giá liên tục của con người vào quá trình phát triển mô hình thông qua quy trình đánh giá và sàng lọc lặp đi lặp lại để tối ưu hóa đầu ra.
Đánh giá chất lượng đầu ra
Các chuyên gia thực hiện kiểm toán và kiểm soát chất lượng để xác nhận và phê duyệt kết quả đầu ra của hệ thống Generative AI.
Shaip cung cấp các dịch vụ Generative AI được thiết kế riêng để nâng cao các giải pháp kinh doanh của bạn:
Thu thập dữ liệu để tinh chỉnh LLM
Chúng tôi thu thập và quản lý dữ liệu để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ cho chính xác và chính xác.
Tạo văn bản theo miền cụ thể
Dịch vụ của chúng tôi tạo văn bản chuyên ngành cho các lĩnh vực như pháp lý và y tế để đào tạo AI tập trung vào miền của bạn.
Đánh giá độc tính
Cách tiếp cận của chúng tôi sử dụng thang đo linh hoạt để đo lường và giảm thiểu nội dung độc hại trong thông tin liên lạc do AI tạo ra một cách chính xác.
Dịch vụ xác thực và điều chỉnh mô hình
Chúng tôi đánh giá kết quả AI thế hệ về chất lượng trên các thị trường và ngôn ngữ để tinh chỉnh AI cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của thị trường thông qua RLHF.
Tạo nhắc nhở/Tinh chỉnh
Chúng tôi tạo và tối ưu hóa các lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên để phản ánh các tương tác đa dạng của người dùng với AI của bạn.
So sánh chất lượng câu trả lời
Mạng lưới rộng khắp của chúng tôi cho phép so sánh kỹ lưỡng các câu trả lời AI để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Mức độ phù hợp của thang đo Likert
Phản hồi phù hợp của chúng tôi đảm bảo rằng phản hồi AI có giọng điệu và sự ngắn gọn phù hợp cho các tình huống cụ thể của người dùng.
Đánh giá tính đúng đắn
Chúng tôi đánh giá nghiêm ngặt nội dung do AI tạo ra để đảm bảo nội dung đó chân thực và thực tế nhằm ngăn chặn sự lan truyền thông tin sai lệch.
Các trường hợp sử dụng AI sáng tạo
Cặp câu hỏi và trả lời
Tạo các cặp Câu hỏi-Trả lời bằng cách đọc kỹ các tài liệu lớn (Hướng dẫn sử dụng sản phẩm, Tài liệu kỹ thuật, Diễn đàn & Đánh giá trực tuyến, Tài liệu quy định ngành) để cho phép các công ty phát triển Gen AI bằng cách trích xuất thông tin liên quan từ một kho dữ liệu lớn. Các chuyên gia của chúng tôi tạo ra các cặp Hỏi & Đáp chất lượng cao như:
» Các cặp hỏi đáp có nhiều đáp án
» Tạo câu hỏi ở mức độ bề mặt (Trích xuất dữ liệu trực tiếp từ Văn bản tham khảo)
» Tạo câu hỏi ở mức độ sâu (Tương quan với các sự kiện & thông tin chi tiết không có trong tài liệu tham khảo)
» Tạo truy vấn từ bảng
Tóm tắt văn bản
Các chuyên gia của chúng tôi có thể tóm tắt toàn bộ cuộc trò chuyện hoặc đoạn hội thoại dài bằng cách nhập các bản tóm tắt ngắn gọn và đầy đủ thông tin về khối lượng lớn dữ liệu văn bản.
Chú thích hình ảnh
Chuyển đổi cách bạn diễn giải hình ảnh bằng dịch vụ Chú thích hình ảnh do AI hỗ trợ tiên tiến của chúng tôi. Chúng tôi thổi sức sống vào hình ảnh bằng cách tạo các mô tả chính xác và phong phú theo ngữ cảnh, mở ra những cách mới để khán giả tương tác và tương tác với nội dung trực quan của bạn hiệu quả hơn.
Tạo âm thanh
Huấn luyện các mô hình với tập dữ liệu lớn gồm các bản ghi âm với nhiều âm thanh khác nhau, chẳng hạn như âm nhạc, lời nói và âm thanh môi trường, để tạo âm thanh, chẳng hạn như nhạc, podcast hoặc sách nói.
Chú thích
Nhạc nền chính của một trò chơi arcade. Nó có nhịp độ nhanh và lạc quan, với đoạn riff guitar điện hấp dẫn. Âm nhạc lặp đi lặp lại và dễ nhớ, nhưng có những âm thanh bất ngờ, như tiếng chũm chọe va chạm hoặc tiếng trống cuộn.
âm thanh được tạo
Speech Recognition
Đào tạo các mô hình hiểu ngôn ngữ nói, tức là các ứng dụng, chẳng hạn như trợ lý kích hoạt bằng giọng nói, phần mềm đọc chính tả và dịch thời gian thực dựa trên một bộ dữ liệu lớn gồm các bản ghi âm lời nói với các bản phiên âm tương ứng.
Dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói
Chúng tôi cung cấp một bộ dữ liệu lớn gồm các bản ghi âm giọng nói của con người để đào tạo các mô hình AI nhằm tạo ra giọng nói tự nhiên, hấp dẫn cho các ứng dụng của bạn, mang đến cho người dùng của bạn trải nghiệm thính giác độc đáo và đắm chìm.
Đánh giá bộ dữ liệu LLM bằng xếp hạng con người và xác thực QA
Trong thế giới của máy học, việc đảm bảo rằng một mô hình hiểu và tạo văn bản giống con người dựa trên các lời nhắc đã cho là điều tối quan trọng. Quá trình này bao gồm đánh giá tập dữ liệu nghiêm ngặt thông qua đánh giá của con người và xác nhận đảm bảo chất lượng (QA). Người đánh giá đánh giá nghiêm túc các cặp phản hồi nhanh trong tập dữ liệu và xếp hạng mức độ phù hợp cũng như chất lượng của các phản hồi do Mô hình học ngôn ngữ (LLM) tạo ra.
So sánh bộ dữ liệu LLM với xếp hạng con người và xác thực QA
So sánh tập dữ liệu liên quan đến phân tích tỉ mỉ các tùy chọn phản hồi khác nhau cho một lời nhắc. Mục tiêu là xếp hạng các phản hồi này từ tốt nhất đến tệ nhất dựa trên mức độ liên quan, độ chính xác và sự liên kết của chúng với ngữ cảnh của lời nhắc.
Tạo đối thoại tổng hợp
Sáng tạo đối thoại tổng hợp khai thác sức mạnh của Generative AI để cách mạng hóa các tương tác chatbot và cuộc trò chuyện trong trung tâm cuộc gọi. Bằng cách tận dụng khả năng của AI để khai thác các nguồn tài nguyên phong phú như hướng dẫn sử dụng sản phẩm, tài liệu kỹ thuật và thảo luận trực tuyến, chatbot được trang bị để đưa ra phản hồi chính xác và phù hợp trong vô số tình huống. Công nghệ này đang thay đổi hoạt động hỗ trợ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ toàn diện cho các yêu cầu về sản phẩm, khắc phục sự cố và tham gia vào các cuộc đối thoại tự nhiên, thân mật với người dùng, từ đó nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
Tóm tắt hình ảnh, xếp hạng và xác nhận
Tóm tắt, xếp hạng và xác thực hình ảnh trong lĩnh vực Generative AI bao gồm các mô hình học máy tinh vi giúp quản lý và đánh giá hình ảnh, tạo ra các bản tóm tắt chính xác và xếp hạng chất lượng. Phản hồi của con người rất quan trọng trong quá trình này vì nó giúp tinh chỉnh độ chính xác của AI, đảm bảo nội dung được tạo ra đáp ứng các kỳ vọng và tiêu chuẩn đa sắc thái mà chỉ phán đoán của con người mới có thể cung cấp, từ đó nâng cao độ tin cậy của kết quả đầu ra AI.
Shaip mang lại lợi thế rõ ràng trong thế giới AI sáng tạo
Cung cấp năng lượng cho AI bằng dữ liệu chính xác
Tận dụng kinh nghiệm về dữ liệu trong nhiều thập kỷ, chúng tôi phát huy tối đa khả năng của Generative AI. Sự dẫn đầu của chúng tôi về các giải pháp dữ liệu cho phép chúng tôi hợp nhất các bộ dữ liệu khác nhau để tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ, an toàn. Với kỹ năng của chúng tôi, AI có được dữ liệu chính xác trong khi vẫn duy trì tính bảo mật và quyền riêng tư nghiêm ngặt. Chúng tôi là đối tác hoàn hảo cho các doanh nghiệp muốn tận dụng Generative AI.
Tài sản, Chương trình & Đầu tư
Chúng tôi tận tâm phát huy tiềm năng của Generative AI để nâng cao hiệu quả, cải thiện kết quả và tăng thêm giá trị cho khách hàng của mình. Khoản đầu tư của chúng tôi vào sở hữu trí tuệ, đào tạo nhân viên và các công cụ Generative AI nhằm mục đích tăng năng suất, hiện đại hóa ứng dụng và tăng tốc phát triển phần mềm.
Kiến thức chuyên môn sâu rộng về ngành
Chúng tôi cộng tác với các thương hiệu công nghệ và chăm sóc sức khỏe hàng đầu, sử dụng kiến thức sâu rộng của mình để phát triển các ứng dụng Generative AI, chẳng hạn như khám phá thông tin chi tiết về dữ liệu, tạo hồ sơ người mua, mô hình thử nghiệm và giới thiệu các đại lý kỹ thuật số cho nhân viên và khách hàng.
Chuyên môn phát triển công nghệ
Công nghệ là cốt lõi của chúng tôi và với Generative AI, chúng tôi đưa công nghệ phần mềm hàng đầu của mình lên những tầm cao mới. Chúng tôi hợp tác với nhiều ngành công nghiệp khác nhau để khai thác công nghệ tiên tiến này, đẩy nhanh quá trình tạo phần mềm, nâng cao dịch vụ cho người dùng và người lao động cũng như hợp lý hóa hoạt động.
Tài nguyên đề xuất
Hướng dẫn người mua
Hướng dẫn của người mua: Mô hình ngôn ngữ lớn LLM
Bạn đã bao giờ vò đầu bứt tai, ngạc nhiên về cách Google hoặc Alexa dường như 'hiểu' bạn chưa? Hoặc bạn có thấy mình đang đọc một bài luận do máy tính tạo ra nghe có vẻ giống con người một cách kỳ lạ không? Bạn không cô đơn.
Giải pháp
Các dịch vụ và giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Trí thông minh của con người để biến Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thành dữ liệu đào tạo chất lượng cao cho máy học với văn bản và chú thích âm thanh.
Cung cấp
Chú thích dữ liệu chuyên gia / Dịch vụ ghi nhãn dữ liệu cho máy móc bởi con người
AI cung cấp lượng dữ liệu dồi dào và thúc đẩy học máy (ML), học sâu (DL) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để liên tục học hỏi và phát triển.
Xây dựng sự xuất sắc trong AI sáng tạo của bạn với bộ dữ liệu chất lượng từ Shaip
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
AI sáng tạo đề cập đến một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo nội dung mới, thường giống hoặc bắt chước dữ liệu nhất định.
AI sáng tạo hoạt động thông qua các thuật toán như Mạng đối thủ sáng tạo (GAN), trong đó hai mạng thần kinh (một trình tạo và một mạng phân biệt đối xử) cạnh tranh và cộng tác để tạo ra dữ liệu tổng hợp giống như dữ liệu gốc.
Các ví dụ bao gồm tạo nghệ thuật, âm nhạc và hình ảnh chân thực, tạo văn bản giống con người, thiết kế vật thể 3D và mô phỏng nội dung giọng nói hoặc video.
Các mô hình AI tổng quát có thể sử dụng nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm hình ảnh, văn bản, âm thanh, video và dữ liệu số.
Dữ liệu đào tạo cung cấp nền tảng cho AI tổng hợp. Mô hình tìm hiểu các mẫu, cấu trúc và sắc thái từ dữ liệu này để tạo ra nội dung mới, tương tự.
Đảm bảo độ chính xác bao gồm việc sử dụng dữ liệu đào tạo đa dạng và chất lượng cao, tinh chỉnh kiến trúc mô hình, xác thực liên tục dựa trên dữ liệu trong thế giới thực và tận dụng phản hồi của chuyên gia.
Chất lượng bị ảnh hưởng bởi khối lượng và tính đa dạng của dữ liệu huấn luyện, độ phức tạp của mô hình, tài nguyên tính toán và việc tinh chỉnh các tham số mô hình.