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.
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
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
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
Pares de preguntas y respuestas
Cree pares de preguntas y respuestas leyendo detenidamente documentos de gran tamaño (manuales de productos, documentos técnicos, foros y reseñas en línea, documentos reglamentarios de la industria) para permitir a las empresas desarrollar Gen AI extrayendo la información relevante de un corpus grande. Nuestros expertos crean pares de preguntas y respuestas de alta calidad, como:
» Pares de preguntas y respuestas con múltiples respuestas
» Creación de preguntas a nivel superficial (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)
» Creación de consultas a partir de tablas
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.
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.
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.
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
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.
Evaluación de conjuntos de datos de 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).
Comparación de conjuntos de datos de 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.
Creación de diálogo sintético
Synthetic Dialogue Creation aprovecha el poder de la IA generativa para revolucionar las interacciones de los chatbots y las conversaciones en los centros de llamadas. Al aprovechar la capacidad de la IA para profundizar en amplios recursos, como manuales de productos, documentación técnica y debates en línea, los chatbots están equipados para ofrecer respuestas precisas y relevantes en una variedad de escenarios. Esta tecnología está transformando la atención al cliente al brindar asistencia integral para consultas sobre productos, resolución de problemas y participación en diálogos naturales e informales con los usuarios, mejorando así la experiencia general del cliente.
Resumen, calificación y validación de imágenes
El resumen, calificación y validación de imágenes dentro del ámbito de la IA generativa implica modelos sofisticados de aprendizaje automático que seleccionan y evalúan imágenes, generando resúmenes precisos y calificaciones de calidad. La retroalimentación humana es crucial en este proceso, ya que ayuda a ajustar la precisión de la IA, garantizando que el contenido generado cumpla con las expectativas y estándares matizados que solo el juicio humano puede proporcionar, mejorando así la confiabilidad de los resultados de la IA.
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.
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La IA se alimenta de grandes cantidades de datos y aprovecha el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para aprender y evolucionar continuamente.
Desarrolle excelencia en su IA generativa con conjuntos de datos de calidad de Shaip
Preguntas más frecuentes (FAQ)
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.