在生成式人工智慧中,影像摘要、評級和驗證涉及管理和評估影像、生成摘要和品質評級的機器學習模型。人工回饋可以微調人工智慧的準確性,確保內容符合細微的標準,進而提高可靠性。
利用生成式 AI 的力量將復雜數據轉化為可操作的情報。
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
透過徹底閱讀大型文件(產品手冊、技術文件、線上論壇和評論、行業監管文件)來創建問答對,使公司能夠透過從大型語料庫中提取相關資訊來開發 Gen AI。我們的專家創建高品質的問答對,例如:
» 具有多個答案的問答對
» 建立表面問題(從參考文字直接擷取資料)
» 創建深層次的問題(與參考文本中未給出的事實和見解相關)
» 從表格建立查詢
我們的專家可以通過輸入大量文本數據的簡明扼要的摘要來總結整個對話或長對話。
利用我們先進的人工智能圖像字幕服務改變您解讀圖像的方式。 我們通過生成精確且上下文豐富的描述為圖像注入生命力,為您的觀眾更有效地互動和參與您的視覺內容開闢新的方式。
使用包含各種聲音(例如音樂、語音和環境聲音)的大型錄音數據集訓練模型,以生成音頻,例如音樂、播客或有聲讀物。
標題
街機遊戲的主要配樂。 它節奏快且樂觀,帶有朗朗上口的電吉他即興重複段。 音樂是重複的,容易記住,但有意想不到的聲音,如鐃鈸撞擊聲或鼓聲。
生成的音頻
訓練理解口語的模型,即語音激活助手、聽寫軟件和實時翻譯等應用程序,這些模型基於具有相應轉錄本的大型語音錄音數據集。
我們提供大量人類語音錄音數據集來訓練 AI 模型,為您的應用程序創建自然、引人入勝的聲音,為您的用戶提供獨特且身臨其境的聽覺體驗。
在機器學習領域,確保模型根據給定提示理解並生成類似人類的文本至關重要。 此過程涉及通過人工評級和質量保證 (QA) 驗證進行嚴格的數據集評估。 評估者嚴格評估數據集中的提示響應對,並對語言學習模型 (LLM) 生成的響應的相關性和質量進行評級。
數據集比較涉及對單個提示的各種響應選項的細緻分析。 目的是根據這些響應的相關性、準確性以及與提示上下文的一致性,將這些響應從最佳到最差進行排名。
綜合對話創建利用生成式人工智慧的力量徹底改變聊天機器人互動和呼叫中心對話。透過利用人工智慧深入研究產品手冊、技術文件和線上討論等廣泛資源的能力,聊天機器人能夠在多種場景中提供精確且相關的回應。該技術正在改變客戶支持,為產品查詢、故障排除提供全面幫助,並與用戶進行自然、隨意的對話,從而增強整體客戶體驗。
在生成式人工智慧中,影像摘要、評級和驗證涉及管理和評估影像、生成摘要和品質評級的機器學習模型。人工回饋可以微調人工智慧的準確性,確保內容符合細微的標準,進而提高可靠性。
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。
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。
我們確保遵守 GDPR、HIPAA 和 SOC 2,保護敏感的 AI 訓練資料。
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。
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。
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。