Soluciones de datos de capacitación de IA generativa

Servicios de IA generativa: Dominar datos para desbloquear conocimientos ocultos

Aproveche el poder de la IA generativa para transformar datos complejos en inteligencia procesable.

IA generativa

Clientes destacados

Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.

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tejido dentado

Descubra soluciones integrales adaptadas a la IA emergente

El progreso en las tecnologías de IA generativa es incesante, reforzado por nuevas fuentes de datos, conjuntos de datos de capacitación y prueba meticulosamente seleccionados, y modelos refinamiento a través del aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) procedimientos.

El aprendizaje de refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) en los modelos de IA generativos aprovecha los conocimientos humanos, incluida la experiencia específica del dominio, para la optimización del comportamiento y la generación de resultados precisos. La verificación de hechos por parte de expertos en el campo garantiza que las respuestas del modelo no solo sean contextualmente relevantes, sino también confiables y fiables. Las plataformas como Shaip unen este ecosistema al proporcionar etiquetado de datos de alta calidad, expertos en dominios de credenciales, capacitación específica del dominio y servicios de evaluación, lo que permite la integración perfecta de la inteligencia humana en el ajuste iterativo de los modelos de lenguaje grande, fomentando así un mejor rendimiento y seguridad en aplicaciones de IA.

Casos de uso de IA generativa

1. Pares de preguntas y respuestas

Pregunta &amperio; respondiendo

Nuestros expertos pueden crear pares de preguntas y respuestas leyendo detenidamente el documento completo para permitir que las empresas desarrollen Gene AI. Esto puede abordar consultas al extraer la información relevante de un gran corpus. Nuestros expertos crean pares de preguntas y respuestas de alta calidad como:

» Generación de preguntas y respuestas para el soporte del agente del centro de contacto
» Creación de nivel de superficie (Extracción directa de datos del Texto de referencia)
» Crear preguntas de nivel profundo (Correlacionar con hechos e ideas que no se proporcionan en el texto de referencia)
» Desarrollo de preguntas y respuestas basadas en datos tabulares

Al crear conjuntos de datos de preguntas y respuestas para modelos de IA generativos, es importante centrarse en dominios específicos y tipos de documentos relevantes para la industria y contener la información necesaria para responder preguntas comunes.

  • Manuales de productos/ Documentación de productos
  • Documentación técnica
  • Foros en línea y reseñas
  • Datos de atención al cliente
  • Documentos regulatorios de la industria

2. Resumen de texto

Nuestros expertos pueden resumir la conversación completa o un diálogo largo ingresando resúmenes concisos e informativos de grandes volúmenes de datos de texto.

Resumen de texto
Hilo de correo electrónico resumido
Charla resumida
Generación de imágenes

3. Generación y renderizado de imágenes

Entrene modelos con un gran conjunto de datos de imágenes con diversas características, como objetos, escenas y texturas, para generar imágenes realistas, es decir, crear nuevos diseños de productos, materiales de marketing o mundos virtuales. También ofrecemos creación de contenido 3D, especializándonos en el diseño intrincado de personajes 3D con geometría detallada.

Subtítulos de imágenes

Transforme la forma en que interpreta las imágenes con nuestro servicio avanzado de subtítulos de imágenes impulsado por IA. Damos vida a las imágenes al generar descripciones precisas y contextualmente ricas, abriendo nuevas formas para que su audiencia interactúe y se comprometa con su contenido visual de manera más efectiva.

Servicio de detección de falsificaciones profundas

Identifique y analice archivos de medios digitales manipulados, incluidas imágenes y videos. Nuestros expertos escanean meticulosamente el contenido de los medios para detectar anomalías e inconsistencias sutiles que son indicativas de una manipulación falsa. Nuestro equipo verifica la autenticidad del contenido, ayudándote a distinguir entre medios genuinos y generados artificialmente.

4. Generación de texto

Entrene modelos con un gran conjunto de datos de texto con varios estilos, como artículos de noticias, ficción y poesía, para generar texto, como artículos de noticias, publicaciones de blog o contenido de redes sociales, para ahorrar tiempo y dinero en la creación de contenido.

Generación de texto

Subtítulo

La banda sonora principal de un juego de arcade. Es de ritmo rápido y optimista, con un pegadizo riff de guitarra eléctrica. La música es repetitiva y fácil de recordar, pero con sonidos inesperados, como golpes de platillos o redoble de tambores.

audio generado

 

5. Generación de audio

Entrene modelos con un gran conjunto de datos de grabaciones de audio con varios sonidos, como música, voz y sonidos ambientales, para generar audio, como música, podcasts o audiolibros.

Reconocimiento de voz

Reconocimiento de voz

Entrene modelos que entiendan el lenguaje hablado, es decir, aplicaciones, como asistentes activados por voz, software de dictado y traducción en tiempo real basados ​​en un gran conjunto de datos de grabaciones de audio del habla con las transcripciones correspondientes.

Servicios de formación de texto a voz

Ofrecemos un gran conjunto de datos de grabaciones de audio del habla humana para entrenar modelos de IA para crear voces naturales y atractivas para sus aplicaciones, ofreciendo a sus usuarios una experiencia auditiva única e inmersiva.

6. Traducción automática

Entrene modelos con un gran conjunto de datos multilingüe con la transcripción correspondiente para traducir texto de un idioma a otro, rompiendo las barreras del idioma y haciendo que la información sea más accesible.

7. Recomendaciones de productos

Entrene modelos con un gran conjunto de datos de historiales de compra de clientes con etiquetas que indiquen qué productos es más probable que compren los clientes para ofrecer recomendaciones precisas a los clientes para aumentar las ventas y mejorar la satisfacción del cliente.

Recomendaciones de productos

8. Evaluación de conjuntos de datos LLM con calificación humana y validación de control de calidad

En el mundo del aprendizaje automático, es primordial asegurarse de que un modelo comprenda y genere texto similar al humano en función de las indicaciones dadas. Este proceso implica una evaluación rigurosa del conjunto de datos a través de la calificación humana y la validación del control de calidad (QA). Los evaluadores evalúan críticamente los pares de respuesta rápida en un conjunto de datos y califican la relevancia y la calidad de las respuestas generadas por un modelo de aprendizaje de idiomas (LLM).

9. Comparación de conjuntos de datos LLM con calificación humana y validación de control de calidad

La comparación de conjuntos de datos implica un análisis meticuloso de varias opciones de respuesta para un solo aviso. El objetivo es clasificar estas respuestas de mejor a peor en función de su relevancia, precisión y alineación con el contexto del aviso.

Entrenamiento de chatbot

10. Capacitación de bots conversacionales

Aproveche el poder de la gen AI para participar en interacciones significativas con los usuarios, respondiendo consultas y brindando soluciones basadas en el contexto. Al aprovechar técnicas como Preguntas y respuestas y Resumen de texto, los chatbots pueden comprender la intención del usuario, extraer información relevante de vastas bases de datos y brindar respuestas concisas. 

La IA generativa empodera a los chatbots en varios dominios, incluida la atención al cliente, las consultas sobre productos, la resolución de problemas e incluso las conversaciones informales. Estos bots pueden filtrar manuales de productos, documentación técnica, foros en línea y más para brindar la respuesta más precisa a la consulta de un usuario.

Características principales

Chatbot

Datos integrales de IA

Nuestra amplia colección abarca varias categorías y ofrece una amplia selección para el entrenamiento exclusivo de su modelo.

Calidad asegurada

Seguimos estrictos procedimientos de control de calidad para garantizar la precisión, validez y relevancia de los datos.

Diversos casos de uso

Desde la generación de texto e imágenes hasta la síntesis de música, nuestros conjuntos de datos se adaptan a varias aplicaciones generativas de IA.

Soluciones de datos personalizadas

Nuestras soluciones de datos a medida satisfacen sus necesidades únicas mediante la creación de un conjunto de datos personalizado para cumplir con sus requisitos específicos.

Seguridad y cumplimiento

Nos adherimos a los estándares de seguridad y privacidad de datos. Cumplimos con las regulaciones GDPR & HIPPA, asegurando la privacidad del usuario.

Beneficios

Mejore la precisión de los modelos generativos de IA

Ahorre tiempo y dinero en la recopilación de datos

Acelera tu tiempo
al mercado

Gana un competitivo
Edge

Desarrolle excelencia en su IA generativa con conjuntos de datos de calidad de Shaip

La IA generativa se refiere a un subconjunto de inteligencia artificial centrado en la creación de contenido nuevo, que a menudo se asemeja o imita datos determinados.

La IA generativa opera a través de algoritmos como Generative Adversarial Networks (GAN), donde dos redes neuronales (un generador y un discriminador) compiten y colaboran para producir datos sintéticos que se asemejan al original.

Los ejemplos incluyen la creación de arte, música e imágenes realistas, generar texto similar a un humano, diseñar objetos 3D y simular contenido de voz o video.

Los modelos de IA generativa pueden utilizar varios tipos de datos, incluidas imágenes, texto, audio, vídeo y datos numéricos.

Los datos de entrenamiento proporcionan la base para la IA generativa. El modelo aprende los patrones, estructuras y matices de estos datos para producir contenido nuevo y similar.

Garantizar la precisión implica utilizar datos de entrenamiento diversos y de alta calidad, perfeccionar las arquitecturas de los modelos, realizar una validación continua con datos del mundo real y aprovechar los comentarios de los expertos.

La calidad está influenciada por el volumen y la diversidad de los datos de entrenamiento, la complejidad del modelo, los recursos computacionales y el ajuste de los parámetros del modelo.