Solutions d'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF)

Affinez les LLM à l'aide de nos solutions RLHF pour les aligner sur les préférences humaines, offrant une IA plus sûre, plus intelligente et plus précise pour les applications du monde réel.

Rlhf

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Votre partenaire de confiance pour la fourniture de solutions RLHF axées sur l'humain

Chez Shaip, nous proposons des solutions RLHF complètes conçues pour aligner les modèles d'IA sur les attentes humaines. Nos offres comprennent :

Boucles de rétroaction guidées par l'humain

Améliorez les performances du modèle en intégrant les commentaires en temps réel d'annotateurs qualifiés.

Formats d'annotation personnalisables

Adaptez les flux de travail d’étiquetage pour répondre aux exigences uniques de votre projet.

Ensembles de données spécifiques à un domaine organisés

Développez des ensembles de données de haute qualité pour optimiser le réglage fin de l'IA tout en garantissant des résultats impartiaux conformes aux normes et réglementations du secteur.

Détection d'erreurs et reconnaissance d'hallucinations

Identifiez et corrigez les inexactitudes du modèle, en minimisant la désinformation, les hallucinations et les réponses biaisées pour garantir des résultats de haute précision conformes aux principes éthiques de l'IA.

Optimisation et réécriture rapides

Améliorez les réponses générées par l'IA en affinant les invites pour une cohérence améliorée, une précision contextuelle et une pertinence adaptée aux cas d'utilisation spécifiques de l'industrie.

Génération d'invites multilingues

Permettez aux applications d'IA de prendre en charge les publics mondiaux avec une structuration et une traduction d'invites spécifiques à la langue dans plus de 100 langues, garantissant des réponses fluides et culturellement précises.

Améliorer les performances du modèle avec RLHF

L'apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (RLHF) permet aux grands modèles linguistiques (LLM) de mieux s'adapter aux préférences humaines. En utilisant des ensembles de données sélectionnés par des experts, vos modèles peuvent fournir des résultats précis et contextuels tout en gérant facilement des tâches complexes. 

  • Améliorer la compréhension contextuelle et la prise de décision.
  • Minimisez les biais en affinant de manière itérative le comportement du modèle.
  • Aligner les résultats de l’IA avec les normes éthiques et les attentes du monde réel.
Améliorer les performances du modèle avec rlhf
Spécifique au domaine

Connaissances spécifiques au domaine pour une précision d'IA inégalée

Shaip se distingue par son expertise dans la fourniture de solutions de données spécifiques à un domaine dans divers secteurs, notamment la santé, la finance, le commerce électronique, etc. Avec une équipe mondiale d'experts en la matière, nous garantissons une qualité de données de premier ordre adaptée aux besoins uniques de votre entreprise.

Pourquoi choisir Shaip pour RLHF ? Voici ce qui nous distingue :

Optimisez votre LLM avec les solutions RLHF de Shaip en tirant parti de l'expertise de l'IA générative, du retour d'information humain et d'une sécurité des données inégalée

Un retour humain de haute qualité

Notre équipe mondiale d'experts fournit des informations précises et spécifiques au domaine pour affiner les modèles d'IA.

Alignement optimisé du modèle

Exploitez les processus impliquant l’humain pour améliorer la précision, la pertinence et la réactivité du modèle.

Préjugé
Surface d'attaque

Minimisez les biais en incorporant des données de rétroaction diverses et de haute qualité pour créer des modèles d’IA justes et équilibrés.

Expertise en IA générative

Nous sommes spécialisés dans le réglage fin des modèles d'IA génératifs via RLHF, garantissant un meilleur alignement avec les attentes humaines.

Sécurité et conformité des données

Avec la certification SOC 2 Type 2, nous respectons les normes les plus élevées en matière de traitement éthique des données et de confidentialité.

Faites passer vos modèles d'IA au niveau supérieur avec les solutions RLHF de Shaip.