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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Google
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tejido dentado

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.

RLHF en IA generativa aprovecha los conocimientos humanos, incluida la experiencia en dominios específicos, 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. Shaip proporciona etiquetado de datos preciso, expertos en dominios de credenciales y servicios de evaluación, lo que permite una integración perfecta de la inteligencia humana en el ajuste iterativo de modelos de lenguaje grandes.

Optimización de modelos de IA de generación con datos seleccionados y comentarios humanos

Optimización de modelos gen ai

Conjunto de datos
Generation

Utilice la generación rápida con LLM para aumentar los conjuntos de datos existentes y mejorar la cobertura del modelo en diversos temas, garantizando un rendimiento sólido.

Respaldo de
Anotación

Involucre a expertos en la materia para perfeccionar y anotar fuentes de datos no estructurados en formatos estructurados adecuados para algoritmos de aprendizaje automático.

Refinamiento del modelo con RLHF

Ajuste los modelos de IA integrando la revisión humana continua en el desarrollo del modelo a través de un proceso iterativo de evaluación y refinamiento para optimizar el resultado.

Evaluación de resultados de calidad

Los expertos realizan auditorías y controles de calidad para validar y ratificar los resultados de los sistemas de IA generativa.

Shaip ofrece servicios de IA generativa diseñados para mejorar sus soluciones comerciales:

Recopilación de datos para perfeccionar los LLM

Recopilamos y seleccionamos datos para perfeccionar los modelos de lenguaje para lograr precisión y exactitud.

Creación de texto específico de dominio

Nuestro servicio crea texto especializado para sectores como el legal y el médico para entrenar su IA centrada en su dominio.

Evaluación de toxicidad

Nuestro enfoque utiliza escalas flexibles para medir y reducir con precisión el contenido tóxico en las comunicaciones generadas por IA.

Servicios de validación y ajuste de modelos

Evaluamos la calidad de los resultados de la IA en todos los mercados e idiomas para ajustar la IA y alinearla con las necesidades específicas del mercado a través de RLHF.

Creación rápida/ajuste fino

Creamos y optimizamos indicaciones en lenguaje natural para reflejar diversas interacciones de los usuarios con su IA.

Comparación de calidad de respuesta

Nuestra extensa red permite una comparación exhaustiva de las respuestas de la IA para mejorar la precisión y confiabilidad del modelo.

Idoneidad de la escala Likert

Nuestros comentarios personalizados garantizan que las respuestas de la IA tengan el tono y la brevedad adecuados para escenarios de usuario específicos.

Evaluación de corrección

Evaluamos rigurosamente el contenido generado por IA para garantizar que sea objetivo y realista para evitar la difusión de información errónea.

Casos de uso de IA generativa

Shaip ofrece una clara ventaja en el mundo de la IA generativa

Impulsando la IA con datos de precisión

Aprovechando décadas de experiencia en datos, potenciamos la IA generativa al máximo. Nuestro liderazgo en soluciones de datos nos permite fusionar diversos conjuntos de datos para aplicaciones sólidas y seguras. Con nuestras habilidades, la IA obtiene datos precisos manteniendo una seguridad y privacidad estrictas. Somos el socio perfecto para las empresas que buscan aprovechar la IA generativa.

Activos, programas e inversiones

Estamos dedicados al potencial de la IA generativa para mejorar la eficiencia, mejorar los resultados y agregar valor para nuestros clientes. Nuestra inversión en propiedad intelectual, capacitación del personal y herramientas de IA generativa tiene como objetivo aumentar la productividad, modernizar las aplicaciones y acelerar el desarrollo de software.

Amplia experiencia en la industria

Colaboramos con las principales marcas de tecnología y atención médica, utilizando nuestro profundo conocimiento para desarrollar aplicaciones de IA generativa, como descubrir información valiosa sobre datos, crear perfiles de compradores, probar modelos e introducir agentes digitales para el personal y los clientes.

Experiencia en desarrollo tecnológico

La tecnología es nuestro núcleo y, con la IA generativa, llevamos nuestra ingeniería de software líder a nuevas alturas. Nos asociamos con diversas industrias para aprovechar esta tecnología de vanguardia, acelerando la creación de software, mejorando los servicios para usuarios y trabajadores y optimizando las operaciones.

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.