Giải pháp dữ liệu 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.

Ai sáng tạo

Khách hàng nổi bật

Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.

đàn bà gan dạ
Google
microsoft
cogknit

Khám phá các giải pháp toàn diện phù hợp với AI mới nổi

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.

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) trong các mô hình AI tổng quát tận dụng những hiểu biết sâu sắc của con người, bao gồm kiến ​​thức chuyên môn theo lĩnh vực cụ thể, để tối ưu hóa hành vi và tạo đầu ra chính xác. Kiểm tra thực tế từ các chuyên gia miền đảm bảo phản hồi của mô hình không chỉ phù hợp với ngữ cảnh mà còn đáng tin cậy và đáng tin cậy. Các nền tảng như Shaip kết nối hệ sinh thái này bằng cách cung cấp nhãn dữ liệu chất lượng cao, chuyên gia miền thông tin xác thực, dịch vụ đào tạo và đánh giá dành riêng cho miền, cho phép tích hợp liền mạch trí tuệ con người vào quá trình tinh chỉnh lặp đi lặp lại của Mô hình ngôn ngữ lớn, do đó thúc đẩy nâng cao hiệu suất và an toàn trong các ứng dụng AI.

Các trường hợp sử dụng AI sáng tạo

1. Hỏi & Đáp

Câu hỏi & trả lời

Các chuyên gia của chúng tôi có thể tạo các cặp Câu hỏi-Trả lời bằng cách đọc kỹ toàn bộ tài liệu để cho phép các công ty phát triển Gene AI. Điều này có thể giải quyết các truy vấn bằng cách trích xuất thông tin liên quan từ một kho văn bản lớn. Các chuyên gia của chúng tôi tạo ra các cặp hỏi đáp chất lượng cao như:

» Tạo câu hỏi và trả lời cho bộ phận hỗ trợ đại lý của Trung tâm liên hệ
» Tạo mặt bằng (Trích xuất dữ liệu trực tiếp từ Text tham chiếu)
» Tạo câu hỏi ở mức độ sâu (Tương quan với các sự kiện & thông tin chi tiết không có trong tài liệu tham khảo)
» Phát triển Q&A dựa trên dữ liệu dạng bảng

Khi tạo bộ dữ liệu Hỏi & Đáp cho các mô hình AI tổng quát, điều quan trọng là phải tập trung vào các lĩnh vực và loại tài liệu cụ thể liên quan đến ngành và chứa thông tin cần thiết để trả lời các câu hỏi phổ biến.

  • Hướng dẫn sử dụng sản phẩm / Tài liệu sản phẩm
  • Tài liệu kỹ thuật
  • Diễn đàn & Đánh giá trực tuyến
  • Dữ liệu dịch vụ khách hàng
  • Văn bản quy định ngành

2. 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.

Tóm tắt văn bản
Chủ đề email tóm tắt
Trò chuyện tóm tắt
Tạo hình ảnh

3. Tạo ảnh & Kết xuất ảnh

Huấn luyện các mô hình với tập dữ liệu hình ảnh lớn với nhiều tính năng khác nhau, chẳng hạn như đối tượng, cảnh và kết cấu, để tạo ra hình ảnh chân thực, nghĩa là tạo thiết kế sản phẩm mới, tài liệu tiếp thị hoặc thế giới ảo. Chúng tôi cũng cung cấp tính năng Sáng tạo nội dung 3D, chuyên thiết kế các nhân vật 3D phức tạp với hình học chi tiết

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.

Dịch vụ phát hiện Deepfake

Xác định và phân tích các tệp phương tiện kỹ thuật số bị thao túng, bao gồm cả hình ảnh và video. Các chuyên gia của chúng tôi quét nội dung phương tiện một cách tỉ mỉ để phát hiện những điểm bất thường và điểm không nhất quán tinh vi cho thấy hành vi thao túng deepfake. Nhóm của chúng tôi xác minh tính xác thực của nội dung, giúp bạn phân biệt giữa phương tiện chính hãng và phương tiện được tạo giả tạo.

4. Tạo văn bản

Huấn luyện các mô hình với tập dữ liệu lớn về văn bản với nhiều phong cách khác nhau, chẳng hạn như tin bài, tiểu thuyết và thơ, để tạo văn bản, chẳng hạn như bài báo, bài đăng trên blog hoặc nội dung mạng xã hội, nhằm tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho việc tạo nội dung.

Tạo văn bản

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

 

5. 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.

Speech Recognition

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.

6. Dịch máy

Huấn luyện các mô hình với tập dữ liệu lớn đa ngôn ngữ với bản phiên âm tương ứng để dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, phá vỡ rào cản ngôn ngữ và giúp thông tin dễ tiếp cận hơn.

7. Đề xuất Sản phẩm

Huấn luyện các mô hình với tập dữ liệu lớn về lịch sử mua hàng của khách hàng với các nhãn cho biết sản phẩm nào khách hàng có nhiều khả năng mua nhất để đưa ra đề xuất chính xác cho khách hàng nhằm tăng doanh số bán hàng và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Khuyến nghị sản phẩm

8. Đánh giá bộ dữ liệu LLM với Đánh giá con người & 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.

9. So sánh Bộ dữ liệu LLM với Xếp hạng con người & 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.

Đào tạo Chatbot

10. Đào tạo Chatbot

Khai thác sức mạnh của gen AI để tham gia vào các tương tác có ý nghĩa với người dùng, trả lời các câu hỏi và cung cấp giải pháp dựa trên ngữ cảnh. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật như Hỏi & Trả lời và Tóm tắt văn bản, chatbot có thể hiểu ý định của người dùng, trích xuất thông tin liên quan từ cơ sở dữ liệu rộng lớn và đưa ra phản hồi ngắn gọn. 

AI sáng tạo trao quyền cho chatbot trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm hỗ trợ khách hàng, yêu cầu sản phẩm, khắc phục sự cố và thậm chí cả các cuộc trò chuyện thông thường. Các bot này có thể sàng lọc thông qua hướng dẫn sử dụng sản phẩm, tài liệu kỹ thuật, diễn đàn trực tuyến và hơn thế nữa để cung cấp phản hồi chính xác nhất cho truy vấn của người dùng.

Trao quyền chẩn đoán với AI sáng tạo: Tương lai của
Chăm sóc sức khỏe thông minh

Nâng cao khả năng chăm sóc và chẩn đoán cho bệnh nhân bằng cách tận dụng AI tổng quát để sàng lọc dữ liệu sức khỏe phức tạp.

Ai sáng tạo Chăm sóc sức khỏe Ai

MedTech Solutions đi đầu trong việc cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng, mở rộng được thiết kế đặc biệt để thúc đẩy các ứng dụng AI sáng tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Với khả năng nắm bắt toàn diện các nhu cầu đặc biệt của AI y tế, sứ mệnh của chúng tôi là cung cấp các khung dữ liệu nhằm thúc đẩy các chẩn đoán và phương pháp điều trị dựa trên AI chính xác, nhanh chóng và tiên phong.

Các trường hợp sử dụng AI sáng tạo trong chăm sóc sức khỏe

1. Hỏi & Đáp

Chăm sóc sức khỏe - Câu hỏi & trả lời

Các chuyên gia được chứng nhận của chúng tôi xem xét tỉ mỉ các tài liệu & tài liệu chăm sóc sức khỏe để sắp xếp các cặp Câu hỏi-Trả lời, tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo Sáng tạo. Điều này tạo điều kiện trả lời các câu hỏi như đề xuất quy trình chẩn đoán, đề xuất phương pháp điều trị và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán cũng như cung cấp thông tin chi tiết về trường hợp lâm sàng bằng cách lọc thông tin liên quan từ ngân hàng dữ liệu phong phú. Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe của chúng tôi sản xuất các bộ Hỏi & Đáp hàng đầu như:

» Tạo truy vấn mức bề mặt (Trích trực tiếp từ tài liệu).
» Thiết kế câu hỏi cấp độ sâu (Xen kẽ những hiểu biết và dữ liệu không có trong nguồn chính).
» Đóng khung câu hỏi và trả lời từ dữ liệu dạng bảng y tế.

Đối với các kho lưu trữ Hỏi & Đáp mạnh mẽ, bắt buộc phải tập trung vào:

  • Hướng dẫn & Giao thức lâm sàng 
  • Dữ liệu tương tác giữa bệnh nhân và nhà cung cấp
  • Bài báo nghiên cứu y học 
  • Thông tin sản phẩm dược phẩm
  • Văn bản quy định về chăm sóc sức khỏe
  • Lời chứng thực, đánh giá, diễn đàn & cộng đồng của bệnh nhân

2. Tóm tắt văn bản

Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe của chúng tôi xuất sắc trong việc chắt lọc một lượng lớn thông tin thành các bản tóm tắt rõ ràng và súc tích, chẳng hạn như cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân, EHR hoặc các bài báo nghiên cứu, chúng tôi đảm bảo rằng các chuyên gia có thể nhanh chóng nắm bắt những hiểu biết cốt lõi mà không cần phải sàng lọc toàn bộ nội dung. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm:

  • Tóm tắt EHR dựa trên văn bản: Đóng gói một cách hiệu quả lịch sử y tế của bệnh nhân, phương pháp điều trị và các dữ liệu quan trọng khác thành một định dạng dễ hiểu.
  • Tóm tắt cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân: Trích xuất và trình bày những điểm chính từ các cuộc tư vấn y tế, đảm bảo rằng không có chi tiết quan trọng nào bị bỏ qua.
  • Bài báo nghiên cứu dựa trên PDF: Chắt lọc các tài liệu nghiên cứu y học phức tạp thành những phát hiện cơ bản của chúng, cho phép hiểu nhanh hơn và hiệu quả hơn.
  • Tóm tắt báo cáo hình ảnh y tế: Chuyển đổi các báo cáo chụp X-quang hoặc hình ảnh phức tạp thành các bản tóm tắt đơn giản để làm nổi bật các phát hiện chính.
  • Tóm tắt dữ liệu thử nghiệm lâm sàng: Chia nhỏ các kết quả thử nghiệm lâm sàng mở rộng thành những bài học quan trọng nhất, hỗ trợ quá trình ra quyết định nhanh chóng.

3. Tạo dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu tổng hợp rất quan trọng, đặc biệt là trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, cho các mục đích khác nhau như đào tạo mô hình AI, thử nghiệm phần mềm, v.v. mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bệnh nhân. Dưới đây là bảng phân tích về các sáng tạo dữ liệu tổng hợp được liệt kê:

3.1 Dữ liệu tổng hợp HPI & Tạo ghi chú tiến độ

Điều này liên quan đến việc tạo ra dữ liệu bệnh nhân nhân tạo, nhưng thực tế, bắt chước định dạng và nội dung của tiền sử bệnh hiện tại (HPI) và các ghi chú tiến triển của bệnh nhân. Dữ liệu tổng hợp này có giá trị để đào tạo các thuật toán máy học, thử nghiệm phần mềm chăm sóc sức khỏe và tiến hành nghiên cứu mà không gây rủi ro cho quyền riêng tư của bệnh nhân.

3.2 Dữ liệu tổng hợp Tạo ghi chú EHR

Quá trình này đòi hỏi phải tạo ra các ghi chú Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) mô phỏng tương tự về mặt cấu trúc và ngữ cảnh với các ghi chú EHR thực. Những ghi chú tổng hợp này có thể được sử dụng để đào tạo các chuyên gia chăm sóc sức khỏe, xác thực hệ thống EHR và phát triển thuật toán AI cho các nhiệm vụ như lập mô hình dự đoán hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời duy trì tính bảo mật của bệnh nhân.

Tạo ghi chú Ehr dữ liệu tổng hợp

3.3 Tóm tắt cuộc hội thoại bác sĩ-bệnh nhân tổng hợp trong các lĩnh vực khác nhau

Điều này liên quan đến việc tạo ra các phiên bản tóm tắt về các tương tác mô phỏng giữa bác sĩ và bệnh nhân trong các chuyên khoa y tế khác nhau, chẳng hạn như tim mạch hoặc da liễu. Các bản tóm tắt này, mặc dù dựa trên các tình huống hư cấu, giống với các bản tóm tắt cuộc trò chuyện thực và có thể được sử dụng cho giáo dục y tế, đào tạo AI và thử nghiệm phần mềm mà không làm lộ các cuộc trò chuyện thực tế của bệnh nhân hoặc ảnh hưởng đến quyền riêng tư.

Cuộc trò chuyện bác sĩ-bệnh nhân tổng hợp

Tính năng cốt lõi

chatbot

Dữ liệu AI toàn diện

Bộ sưu tập rộng lớn của chúng tôi bao gồm nhiều danh mục khác nhau, mang đến nhiều lựa chọn cho việc đào tạo người mẫu độc đáo của bạn.

Bảo đảm chất lượng

Chúng tôi tuân theo các quy trình đảm bảo chất lượng nghiêm ngặt để đảm bảo tính chính xác, tính hợp lệ và mức độ phù hợp của dữ liệu.

Các trường hợp sử dụng đa dạng

Từ tạo văn bản và hình ảnh đến tổng hợp âm nhạc, bộ dữ liệu của chúng tôi phục vụ cho nhiều ứng dụng AI tổng quát khác nhau.

Giải pháp dữ liệu tùy chỉnh

Các giải pháp dữ liệu riêng biệt của chúng tôi đáp ứng các nhu cầu riêng của bạn bằng cách xây dựng một bộ dữ liệu phù hợp để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của bạn.

Bảo mật và Tuân thủ

Chúng tôi tuân thủ các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Chúng tôi tuân thủ các quy định của GDPR & HIPPA, đảm bảo quyền riêng tư của người dùng.

Lợi ích

Cải thiện độ chính xác của các mô hình AI tổng quát

Tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho việc thu thập dữ liệu

Tăng tốc thời gian của bạn
tới chợ

Có được một cạnh tranh
cạnh

Xây dựng sự xuất sắc trong AI sáng tạo của bạn với bộ dữ liệu chất lượng từ Shaip

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.