Khai thác sức mạnh của AI tổng hợp để chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành trí thông minh có thể hành động.
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Sự tiến triển của công nghệ AI tạo sinh là liên tục, được thúc đẩy bởi các nguồn dữ liệu mới, các tập dữ liệu đào tạo và thử nghiệm được tuyển chọn kỹ lưỡng và quá trình tinh chỉnh mô hình thông qua học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)
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.
Phân tích hình ảnh y tế: Tạo và cải thiện hình ảnh y tế phục vụ chẩn đoán.
Tài liệu lâm sàng: Tự động tóm tắt và ghi chép hồ sơ bệnh án.
Phát hiện gian lận: Tạo các kịch bản để thử nghiệm hệ thống phát hiện gian lận.
Đánh giá rủi ro: Phân tích và mô phỏng rủi ro tài chính bằng mô hình AI.
Lái xe tự hành: Mô phỏng các tình huống giao thông để đào tạo mô hình lái xe tự động.
Hệ thống ra lệnh bằng giọng nói: Nâng cao khả năng nhận dạng giọng nói và độ chính xác của phản hồi cho các hệ thống trong xe hơi.
Khuyến nghị sản phẩm: Tạo các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên hành vi của người dùng.
Tạo nội dung trực quan: Tạo hình ảnh, video và mô tả sản phẩm.
Xử lý yêu cầu: Tự động tóm tắt khiếu nại và phát hiện gian lận.
Mô hình rủi ro: Mô phỏng các tình huống để đánh giá và dự đoán rủi ro.
Chatbot: Nâng cao dịch vụ khách hàng với trợ lý ảo hỗ trợ AI.
Đề xuất nội dung: Đề xuất nội dung được cá nhân hóa cho người dùng dựa trên sở thích của họ.
Chúng tôi thu thập và quản lý dữ liệu để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ cho chính xác và chính xác.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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
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.
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.
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 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.
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.
Trong AI tạo sinh, Tóm tắt hình ảnh, Xếp hạng & Xác thực liên quan đến các mô hình học máy để quản lý và đánh giá hình ảnh, tạo ra các bản tóm tắt và xếp hạng chất lượng. Phản hồi của con người tinh chỉnh độ chính xác của AI, đảm bảo nội dung đáp ứng các tiêu chuẩn sắc thái, nâng cao độ tin cậy.
Đẩy nhanh quá trình chuyển đổi của bạn với các triển khai Chứng minh khái niệm (POC) nhanh chóng của chúng tôi—biến ý tưởng thành hiện thực chỉ trong vài tuần.
AI không phải là một công nghệ phù hợp với tất cả. Chúng tôi tạo ra các lời nhắc cụ thể cho từng ngành để đảm bảo nội dung do AI tạo ra chính xác, phù hợp và sâu sắc cho đối tượng của bạn.
Chúng tôi đảm bảo tuân thủ GDPR, HIPAA và SOC 2, bảo vệ dữ liệu đào tạo AI nhạy cảm.
Chúng tôi cung cấp các tập dữ liệu tập trung vào ngành y tế, pháp lý, công nghệ tài chính và các lĩnh vực chuyên môn khác.
Chúng tôi cung cấp chuyên môn vô song về đám mây, dữ liệu, AI và tự động hóa thông qua hệ sinh thái đối tác công nghệ của mình.
Chúng tôi cung cấp các tập dữ liệu sạch, có cấu trúc và không thiên vị giúp cải thiện hiệu suất của các ứng dụng AI chạy bằng RAG.
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.
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.
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
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.
