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Aproveche el poder de la IA generativa para transformar datos complejos en inteligencia procesable.
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.
Análisis de imágenes médicas: Generar y mejorar imágenes médicas para diagnóstico.
Documentación clínica: Automatizar el resumen y la transcripción de registros médicos.
Detección de fraude: Generar escenarios para probar sistemas de detección de fraude.
Evaluación de riesgos: Analice y simule riesgos financieros con modelos de IA.
Conducción Autónoma: Simular escenarios de carretera para entrenar modelos de conducción autónoma.
Sistemas de comando de voz: Mejore el reconocimiento de voz y la precisión de respuesta para los sistemas del automóvil.
Recomendaciones del producto: Genere recomendaciones personalizadas utilizando el comportamiento del usuario.
Creación de contenido visual: Crea imágenes, vídeos y descripciones de productos.
Procesamiento de reclamos: Automatice el resumen de reclamaciones y la detección de fraudes.
Modelado de riesgos: Simular escenarios para evaluar y predecir riesgos.
bots conversacionales: Mejore el servicio al cliente con asistentes virtuales impulsados por IA.
Recomendaciones de contenido: Sugerir contenido personalizado para los usuarios según sus preferencias.
Recopilamos y seleccionamos datos para perfeccionar los modelos de lenguaje para lograr precisión y exactitud.
Creamos y optimizamos indicaciones en lenguaje natural para reflejar diversas interacciones de los usuarios con su IA.
Nuestro servicio crea texto especializado para sectores como el legal y el médico para entrenar su IA centrada en su dominio.
Nuestra extensa red permite una comparación exhaustiva de las respuestas de la IA para mejorar la precisión y confiabilidad del modelo.
Nuestro enfoque utiliza escalas flexibles para medir y reducir con precisión el contenido tóxico en las comunicaciones generadas por IA.
Nuestros comentarios personalizados garantizan que las respuestas de la IA tengan el tono y la brevedad adecuados para escenarios de usuario específicos.
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.
Evaluamos rigurosamente el contenido generado por IA para garantizar que sea objetivo y realista para evitar la difusión de información errónea.
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
Nuestros expertos pueden resumir la conversación completa o un diálogo largo ingresando resúmenes concisos e informativos de grandes volúmenes de datos de texto.
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.
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
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.
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.
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).
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.
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.
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.
Acelere su transformación con nuestras rápidas implementaciones de prueba de concepto (POC), convirtiendo las ideas en realidad en cuestión de semanas.
La IA no es universal. Creamos propuestas específicas para cada sector para garantizar que tu audiencia disfrute de contenido generado por IA preciso, relevante y perspicaz.
Garantizamos el cumplimiento de GDPR, HIPAA y SOC 2, protegiendo los datos confidenciales de entrenamiento de IA.
Proporcionamos conjuntos de datos centrados en la industria para la atención médica, el derecho, la tecnología financiera y otros campos especializados.
Ofrecemos experiencia inigualable en la nube, datos, IA y automatización a través de nuestro ecosistema de socios tecnológicos.
Entregamos conjuntos de datos limpios, estructurados y sin sesgos que mejoran el rendimiento de las aplicaciones de IA impulsadas por RAG.
¿Alguna vez te has rascado la cabeza, asombrado de cómo Google o Alexa parecían 'atraparte'? ¿O te has encontrado leyendo un ensayo generado por computadora que suena inquietantemente humano? No estás solo.
Inteligencia humana para transformar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) en datos de entrenamiento de alta calidad para el aprendizaje automático con anotaciones de texto y audio.
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
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.