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.

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

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

Tối ưu hóa mô hình gen ai

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

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.

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.