生成式 AI 訓練資料解決方案

生成式 AI 服務:掌握數據以解鎖不可見的洞察力

利用生成式 AI 的力量將復雜數據轉化為可操作的情報。

生成式人工智能

特色客戶

賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。

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針織

利用精選數據和人工回饋優化 Gen AI 模型

生成式人工智慧技術的進步是持續的,由新的資料來源、精心策劃的訓練和測試資料集以及透過以下方式改進模型所驅動: 從人類反饋中強化學習 (RLHF)

產生人工智慧中的 RLHF 利用人類洞察力(包括特定領域的專業知識)來實現行為優化和準確的輸出生成。領域專家的事實檢查確保模型的反應不僅與上下文相關,而且值得信賴。 Shaip 提供準確的資料標籤、憑證領域專家和評估服務,從而能夠將人類智慧無縫整合到大型語言模型的迭代微調中。

帶有 rlhf 的 Gen ai 模型

Shaip 提供客製化的生成式 AI 服務,以推動您的業務發展

抹布
使用 RAG 解決方案增強 AI:即時檢索、特定領域的資料集、多語言支援以及精確、可擴展和相關輸出的最佳化。
快速傅里葉變換
我們提供全面的監督微調解決方案,利用特定領域的資料集優化 AI 和 LLM 模型,以獲得準確、高效和高效能的結果。
多模式人工智能
透過結合文字、音訊、圖像和視訊的多模式解決方案徹底改變人工智慧,為各行業提供準確、可擴展且具有情境感知能力的應用程式。
提示工程
AI 提示和回應產生可建立上下文、特定領域的輸出,提供自訂提示、最佳化和多語言支持,以實現精確、引人入勝和高品質的 AI 回應。
左高頻
透過整合人類回饋、優化提示、減少偏見以及使輸出符合道德標準,使用 RLHF 提高 AI 性能。
紅隊
領域專家透過解決偏見、漏洞、錯誤訊息和合規性來確保人工智慧的安全,並提供安全且合乎道德的人工智慧模型。

為您所在行業的獨特挑戰而建立的生成式人工智慧解決方案

醫療保健
醫療保健

醫學影像分析: 產生並增強用於診斷的醫學影像。
臨床文件: 自動化醫療記錄總結和轉錄。

銀行與金融

欺詐識別: 產生場景來測試詐欺偵測系統。
風險評估: 利用人工智慧模型分析和模擬金融風險。

汽車
汽車

自動駕駛: 模擬道路場景以訓練自動駕駛模型。
語音指令系統: 增強車載系統的語音辨識和反應準確性。

零售和電子商務
零售與電子商務

產品建議: 利用使用者行為產生個人化推薦。
視覺內容創作: 創建產品圖像、影片和描述。

保險

索賠處理: 自動化索賠摘要和詐欺偵測。
風險建模: 模擬場景來評估和預測風險。

電信
電信

聊天機器人: 利用人工智慧虛擬助理增強客戶服務。
內容推薦: 根據使用者的喜好向他們推薦個人化的內容。

您的生成式人工智慧合作夥伴:從微調到品質保證

微調法學碩士的資料收集

我們收集和整理資料來完善語言模型,以提高精確度和準確性。

快速創建/微調

我們精心設計和優化自然語言提示,以反映不同的使用者與人工智慧的互動。

特定領域的文本創建

我們的服務為法律和醫療等行業創建專門的文本,以訓練您的專注於領域的人工智慧。

答案品質比較

我們廣泛的網路可以對人工智慧答案進行徹底比較,以提高模型的準確性和可靠性。

毒性評估

我們的方法使用靈活的尺度來準確測量和減少人工智慧產生的通訊中的有毒內容。

李克特量表適宜性

我們量身訂製的回饋可確保人工智慧回應針對特定使用者場景具有適當的語氣和簡潔性。

模型驗證和調優服務

我們評估跨市場和語言的一代 AI 結果的質量,以透過 RLHF 微調 AI 以滿足市場特定需求。

正確性評估

我們嚴格評估人工智慧產生的內容,以確保其真實性和現實性,以防止錯誤訊息的傳播。

生成式 AI 用例

為什麼 Shaip 是您值得信賴的生成 AI 合作夥伴

快速 POC

利用我們的快速概念驗證 (POC) 部署加速您的轉型—在幾週內將想法變成現實。

多樣、準確、快速

人工智慧並不是萬能的。我們創建特定於行業的提示,以確保為您的受眾提供準確、相關且富有洞察力的 AI 生成內容。

合規與安全

我們確保遵守 GDPR、HIPAA 和 SOC 2,保護敏感的 AI 訓練資料。

特定領域的專業知識

我們為醫療保健、法律、金融科技和其他專業領域提供行業重點資料集。

強大的技術合作夥伴關係

我們透過我們的技術合作夥伴生態系統提供雲端、資料、人工智慧和自動化方面無與倫比的專業知識。

企業級數據品質

我們提供乾淨、結構化、無偏見的資料集,以提高由 RAG 驅動的 AI 應用程式的效能。

利用 Shaip 的優質數據集打造卓越的生成式 AI

生成式人工智能是指人工智能的一個子集,專注於創建新內容,通常類似於或模仿給定的數據。

生成式人工智能通過生成對抗網絡 (GAN) 等算法運行,其中兩個神經網絡(生成器和鑑別器)競爭並協作以生成類似於原始數據的合成數據。

示例包括創建藝術、音樂和逼真圖像、生成類人文本、設計 3D 對像以及模擬語音或視頻內容。

生成式人工智能模型可以利用各種數據類型,包括圖像、文本、音頻、視頻和數字數據。

訓練數據為生成式人工智能提供了基礎。 該模型從這些數據中學習模式、結構和細微差別,以生成新的相似內容。

確保准確性涉及使用多樣化和高質量的訓練數據、完善模型架構、針對真實數據的持續驗證以及利用專家反饋。

質量受到訓練數據的數量和多樣性、模型的複雜性、計算資源以及模型參數的微調的影響。