Solutions de données de formation IA génératives
Services d'IA générative : maîtriser les données pour déverrouiller des informations inédites
Exploitez la puissance de l'IA générative pour transformer des données complexes en intelligence exploitable.

Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
Les progrès des technologies d'IA générative sont incessants, soutenus par de nouvelles sources de données, des ensembles de données de formation et de test méticuleusement organisés et des modèles raffinement via l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) procédures.
Le RLHF dans l'IA générative exploite les connaissances humaines, y compris l'expertise spécifique à un domaine, pour l'optimisation comportementale et la génération de résultats précis. La vérification des faits par des experts du domaine garantit que les réponses du modèle sont non seulement pertinentes sur le plan contextuel, mais également dignes de confiance. Shaip fournit un étiquetage précis des données, des experts dans le domaine des informations d'identification et des services d'évaluation, permettant une intégration transparente de l'intelligence humaine dans le réglage itératif des grands modèles linguistiques.
Optimiser les modèles Gen AI avec des données organisées et des commentaires humains

Ensemble de données
Generation
Utilisez la génération rapide avec les LLM pour augmenter les ensembles de données existants et améliorer la couverture du modèle sur divers sujets, garantissant ainsi des performances robustes.
Sauvegarde de
Annotation
Engagez des experts en la matière pour affiner et annoter les sources de données non structurées dans des formats structurés adaptés aux algorithmes de ML.
Affinement du modèle avec RLHF
Affinez les modèles d'IA en intégrant un examen humain continu dans le développement du modèle via un processus itératif d'évaluation et de raffinement pour optimiser les résultats.
Évaluation des résultats de qualité
Les experts effectuent des audits et des contrôles qualité pour valider et ratifier les résultats des systèmes d'IA générative.
Shaip propose des services d'IA générative adaptés pour faire progresser vos solutions métier :
Collecte de données pour la mise au point des LLM
Nous rassemblons et organisons des données pour affiner les modèles de langage pour plus de précision et d'exactitude.
Création d'invite/réglage précis
Nous créons et optimisons les invites en langage naturel pour refléter les diverses interactions des utilisateurs avec votre IA.
Création de texte spécifique au domaine
Notre service crée des textes spécialisés pour des secteurs tels que le juridique et le médical afin de former votre IA axée sur un domaine.
Comparaison de la qualité des réponses
Notre vaste réseau permet une comparaison approfondie des réponses de l'IA pour améliorer la précision et la fiabilité des modèles.
Évaluation de la toxicité
Notre approche utilise des échelles flexibles pour mesurer et réduire avec précision le contenu toxique des communications générées par l’IA.
Pertinence de l’échelle de Likert
Nos commentaires personnalisés garantissent que les réponses de l'IA ont le ton et la brièveté appropriés pour les scénarios d'utilisation spécifiques.
Services de validation et de réglage de modèles
Nous évaluons la qualité des résultats de la génération AI sur tous les marchés et dans toutes les langues afin d'affiner l'IA afin de l'aligner sur les besoins spécifiques du marché via RLHF.
Évaluation de l'exactitude
Nous évaluons rigoureusement le contenu généré par l’IA pour garantir qu’il est factuel et réaliste afin d’empêcher la propagation de fausses informations.
Cas d'utilisation de l'IA générative
Paires de questions et réponses
Créez des paires questions-réponses en lisant attentivement des documents volumineux (manuels de produits, documents techniques, forums et avis en ligne, documents réglementaires de l'industrie) pour permettre aux entreprises de développer la Gen AI en extrayant les informations pertinentes d'un vaste corpus. Nos experts créent des paires de questions-réponses de haute qualité telles que :
» Paires de questions et réponses avec plusieurs réponses
» Création de questions de surface (Extraction directe des données à partir du texte de référence)
» Créer des questions de niveau approfondi (corréler avec des faits et des idées non donnés dans le texte de référence)
» Création de requêtes à partir de tables
Synthèse de texte
Nos experts peuvent résumer toute la conversation ou un long dialogue en saisissant des résumés concis et informatifs de gros volumes de données textuelles.
Sous-titrage d'images
Transformez la façon dont vous interprétez les images grâce à notre service avancé de sous-titrage d'images basé sur l'IA. Nous donnons vie aux images en générant des descriptions précises et riches en contexte, ouvrant de nouvelles façons à votre public d'interagir et de s'engager plus efficacement avec votre contenu visuel.
Génération audio
Entraînez des modèles avec un grand ensemble de données d'enregistrements audio avec divers sons, tels que de la musique, de la parole et des sons environnementaux, pour générer de l'audio, tel que de la musique, des podcasts ou des livres audio.
Légende
La bande originale d'un jeu d'arcade. Il est rapide et optimiste, avec un riff de guitare électrique accrocheur. La musique est répétitive et facile à retenir, mais avec des sons inattendus, comme des crashs de cymbales ou des roulements de tambour.
Audio généré
Reconnaissance vocale
Entraînez des modèles qui comprennent la langue parlée, c'est-à-dire des applications telles que des assistants vocaux, des logiciels de dictée et une traduction en temps réel basée sur un grand ensemble de données d'enregistrements audio de la parole avec les transcriptions correspondantes.
Services de synthèse vocale
Nous proposons un vaste ensemble de données d'enregistrements audio de la parole humaine pour former des modèles d'IA afin de créer des voix naturelles et engageantes pour vos applications, offrant à vos utilisateurs une expérience auditive unique et immersive.
Évaluation des ensembles de données LLM avec évaluation humaine et validation QA
Dans le monde de l'apprentissage automatique, il est primordial de s'assurer qu'un modèle comprend et génère un texte de type humain en fonction d'invites données. Ce processus implique une évaluation rigoureuse des ensembles de données par le biais d'une évaluation humaine et d'une validation de l'assurance qualité (AQ). Les évaluateurs évaluent de manière critique les paires de réponses rapides dans un ensemble de données et évaluent la pertinence et la qualité des réponses générées par un modèle d'apprentissage des langues (LLM).
Comparaison des ensembles de données LLM avec l'évaluation humaine et la validation QA
La comparaison des ensembles de données implique une analyse méticuleuse des différentes options de réponse pour une seule invite. L'objectif est de classer ces réponses du meilleur au pire en fonction de leur pertinence, de leur exactitude et de leur alignement avec le contexte de l'invite.
Création de dialogues synthétiques
La création de dialogues synthétiques exploite la puissance de l’IA générative pour révolutionner les interactions des chatbots et les conversations des centres d’appels. En tirant parti de la capacité de l’IA à exploiter de nombreuses ressources telles que les manuels de produits, la documentation technique et les discussions en ligne, les chatbots sont équipés pour offrir des réponses précises et pertinentes dans une myriade de scénarios. Cette technologie transforme le support client en fournissant une assistance complète pour les demandes de produits, le dépannage et l'engagement dans des dialogues naturels et informels avec les utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience client globale.
Résumé, évaluation et validation des images
La synthèse, l'évaluation et la validation d'images dans le domaine de l'IA générative impliquent des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués qui organisent et évaluent les images, générant des résumés précis et des évaluations de qualité. Le feedback humain est crucial dans ce processus car il permet d’affiner la précision de l’IA, garantissant que le contenu généré répond aux attentes et aux normes nuancées que seul le jugement humain peut fournir, améliorant ainsi la fiabilité des résultats de l’IA.
Shaip offre un net avantage dans le monde de l'IA générative
En tirant parti de plusieurs décennies d’expérience en matière de données, nous donnons toute la puissance de l’IA générative. Notre leadership en matière de solutions de données nous permet de fusionner des ensembles de données variés pour des applications robustes et sécurisées. Grâce à nos compétences, l’IA obtient des données précises tout en maintenant une sécurité et une confidentialité strictes. Nous sommes le partenaire idéal pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de l'IA générative.
Nous nous consacrons au potentiel de l’IA générative pour améliorer l’efficacité, améliorer les résultats et ajouter de la valeur à nos clients. Notre investissement dans la propriété intellectuelle, la formation du personnel et les outils d'IA générative vise à augmenter la productivité, à moderniser les applications et à accélérer le développement de logiciels.
Nous collaborons avec les plus grandes marques de soins de santé et de technologie, en utilisant nos connaissances approfondies pour développer des applications d'IA générative, telles que la découverte d'informations sur les données, la création de profils d'acheteur, le test de modèles et l'introduction d'agents numériques pour le personnel et les clients.
La technologie est au cœur de nos activités et, grâce à l'IA générative, nous propulsons notre ingénierie logicielle de pointe vers de nouveaux sommets. Nous collaborons avec diverses industries pour exploiter cette technologie de pointe, accélérant la création de logiciels, améliorant les services pour les utilisateurs et les travailleurs et rationalisant les opérations.
Ressources recommandées
Guide de l'acheteur
Guide de l'acheteur : Grands modèles linguistiques LLM
Vous êtes-vous déjà gratté la tête, étonné de la façon dont Google ou Alexa semblaient vous "avoir" ? Ou vous êtes-vous retrouvé à lire un essai généré par ordinateur qui semble étrangement humain ? Tu n'es pas seul.
Solutions
Services et solutions de traitement du langage naturel
L'intelligence humaine pour transformer le traitement du langage naturel (NLP) en données d'entraînement de haute qualité pour l'apprentissage automatique avec annotation de texte et audio.
Offre
Annotation de données experte / Services d'étiquetage de données pour les machines par des humains
L'IA se nourrit de grandes quantités de données et tire parti de l'apprentissage automatique (ML), de l'apprentissage en profondeur (DL) et du traitement du langage naturel (NLP) pour apprendre et évoluer en permanence.
Construisez l'excellence dans votre IA générative avec des ensembles de données de qualité de Shaip
Foire Aux Questions (FAQ)
L'IA générative fait référence à un sous-ensemble de l'intelligence artificielle axé sur la création de nouveaux contenus, ressemblant ou imitant souvent des données données.
L'IA générative fonctionne grâce à des algorithmes tels que les réseaux contradictoires génératifs (GAN), où deux réseaux de neurones (un générateur et un discriminateur) s'affrontent et collaborent pour produire des données synthétiques ressemblant à l'original.
Les exemples incluent la création d'art, de musique et d'images réalistes, la génération de texte de type humain, la conception d'objets 3D et la simulation de contenu vocal ou vidéo.
Les modèles d'IA générative peuvent utiliser différents types de données, notamment des images, du texte, de l'audio, de la vidéo et des données numériques.
Les données de formation constituent la base de l’IA générative. Le modèle apprend les modèles, les structures et les nuances de ces données pour produire un nouveau contenu similaire.
Garantir l’exactitude implique l’utilisation de données de formation diverses et de haute qualité, l’affinement des architectures de modèles, une validation continue par rapport aux données du monde réel et l’exploitation des commentaires d’experts.
La qualité est influencée par le volume et la diversité des données d'entraînement, la complexité du modèle, les ressources informatiques et le réglage fin des paramètres du modèle.