Solutions de données 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.
Découvrez des solutions complètes adaptées à l'IA émergente
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.
L'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) dans les modèles d'IA générative exploite les connaissances humaines, y compris l'expertise spécifique au 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 et fiables. Des plates-formes comme Shaip relient cet écosystème en fournissant un étiquetage de données de haute qualité, des experts du domaine des informations d'identification, une formation spécifique au domaine et des services d'évaluation, permettant l'intégration transparente de l'intelligence humaine dans le réglage itératif des grands modèles de langage, favorisant ainsi des performances améliorées et sécurité dans les applications d'IA.
Cas d'utilisation de l'IA générative
1. Questions et réponses
Nos experts peuvent créer des paires Question-Réponse en lisant attentivement l'intégralité du document pour permettre aux entreprises de développer Gene AI. Cela peut répondre aux requêtes en extrayant les informations pertinentes d'un grand corpus. Nos experts créent des paires de questions-réponses de haute qualité telles que :
» Génération de questions-réponses pour le support des agents du centre de contact
» Création de niveau de surface (Extraction directe des données du texte de référence)
» Créer des questions de niveau approfondi (corréler avec des faits et des idées non donnés dans le texte de référence)
» Développement de questions-réponses basées sur des données tabulaires
Lors de la création d'ensembles de données de questions-réponses pour les modèles d'IA générative, il est important de se concentrer sur des domaines et des types de documents spécifiques pertinents pour l'industrie et de contenir les informations nécessaires pour répondre aux questions courantes.
- Manuels des produits/Documentation des produits
- Documentation technique
- Forums et avis en ligne
- Données du service client
- Documents réglementaires de l'industrie
2. Résumé du 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.
3. Génération d'images et rendu d'images
Entraînez des modèles avec un grand ensemble de données d'images avec diverses fonctionnalités, telles que des objets, des scènes et des textures, pour générer des images réalistes, c'est-à-dire créer de nouvelles conceptions de produits, des supports marketing ou des mondes virtuels. Nous proposons également la création de contenu 3D, spécialisée dans la conception complexe de personnages 3D avec une géométrie détaillée
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.
Service de détection de faux faux
Identifiez et analysez les fichiers multimédias numériques manipulés, y compris les images et les vidéos. Nos experts analysent méticuleusement le contenu des médias pour détecter les anomalies et les incohérences subtiles qui indiquent une manipulation profonde. Notre équipe vérifie l'authenticité du contenu, vous aidant à faire la distinction entre les médias authentiques et générés artificiellement.
4. Génération de texte
Entraînez des modèles avec un grand ensemble de données de texte avec différents styles, tels que des articles de presse, de la fiction et de la poésie, pour générer du texte, tel que des articles de presse, des articles de blog ou du contenu de médias sociaux, afin d'économiser du temps et de l'argent sur la création de contenu.
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
5. 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.
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.
6. Traduction automatique
Entraînez des modèles avec un grand ensemble de données multilingues avec transcription correspondante pour traduire le texte d'une langue à l'autre, en éliminant les barrières linguistiques et en rendant les informations plus accessibles.
7. Recommandations de produits
Entraînez des modèles avec un grand ensemble de données d'historiques d'achats de clients avec des étiquettes indiquant les produits que les clients sont les plus susceptibles d'acheter pour offrir des recommandations précises aux clients afin d'augmenter les ventes et d'améliorer la satisfaction des clients.
8. Évaluation des ensembles de données LLM avec évaluation humaine et validation de l'assurance qualité
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).
9. Comparaison des ensembles de données LLM avec l'évaluation humaine et la validation de l'assurance qualité
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.
10. Formation chatbot
Exploitez la puissance de l'IA de génération pour engager des interactions significatives avec les utilisateurs, répondre aux questions et fournir des solutions basées sur le contexte. En tirant parti de techniques telles que la question et la réponse et la synthèse de texte, les chatbots peuvent comprendre l'intention de l'utilisateur, extraire des informations pertinentes de vastes bases de données et fournir une réponse concise.
L'IA générative habilite les chatbots dans divers domaines, y compris le support client, les demandes de produits, le dépannage et même les conversations informelles. Ces robots peuvent passer au crible les manuels de produits, la documentation technique, les forums en ligne, etc., pour fournir la réponse la plus précise à la requête d'un utilisateur.
Renforcer les diagnostics avec l'IA générative : l'avenir de
Intelligence de santé
Améliorez les soins aux patients et le diagnostic en tirant parti de l'IA générative pour passer au crible des données de santé complexes.
MedTech Solutions est à la pointe de l'offre d'ensembles de données étendus et variés conçus spécifiquement pour alimenter les applications d'IA génératives dans le secteur de la santé. Avec une compréhension complète des exigences uniques de l'IA médicale, notre mission est de fournir des cadres de données qui favorisent des diagnostics et des traitements précis, rapides et innovants basés sur l'IA.
Cas d'utilisation de l'IA générative dans le domaine de la santé
1. Questions et réponses
Nos professionnels certifiés examinent méticuleusement les documents et la littérature sur les soins de santé pour organiser des paires de questions-réponses, facilitant ainsi le développement de l'IA générative. Cela facilite la réponse à des questions telles que suggérer des procédures de diagnostic, recommander des traitements et aider les médecins à diagnostiquer et à fournir des informations sur les cas cliniques en filtrant les informations pertinentes à partir de vastes banques de données. Nos spécialistes de la santé produisent des ensembles de questions-réponses de haut niveau comme :
» Création de requêtes au niveau de la surface (Extraction directe de la littérature).
» Concevoir des questions de niveau approfondi (entrelacement avec des idées et des données non présentes dans la source principale).
» Encadrement des questions et réponses à partir de données tabulaires médicales.
Pour des référentiels de questions-réponses robustes, il est impératif de se concentrer sur :
- Lignes directrices et protocoles cliniques
- Interactions patient-prestataire Données
- Documents de recherche médicale
- Informations sur les produits pharmaceutiques
- Documents réglementaires en matière de santé
- Témoignages de patients, avis, forums et communautés
2. Résumé du texte
Nos spécialistes de la santé excellent à distiller de grandes quantités d'informations dans des résumés clairs et concis, c'est-à-dire une conversation médecin-patient, un DSE ou des articles de recherche, nous veillons à ce que les professionnels puissent rapidement saisir les informations essentielles sans avoir à parcourir l'intégralité du contenu.Nos offres inclure:
- Résumé textuel du DSE : Encapsulez efficacement les antécédents médicaux, les traitements et autres données vitales des patients dans un format facilement assimilable.
- Résumé de la conversation médecin-patient : Extraire et présenter les points clés des consultations médicales, en s'assurant qu'aucun détail critique n'est négligé.
- Article de recherche basé sur PDF : Distiller des documents de recherche médicale complexes dans leurs découvertes fondamentales, permettant une compréhension plus rapide et efficace.
- Résumé du rapport d'imagerie médicale : Convertissez des rapports de radiologie ou d'imagerie complexes en résumés simplifiés mettant en évidence les principaux résultats.
- Résumé des données des essais cliniques : Décomposez les résultats des essais cliniques approfondis en leurs points les plus cruciaux, ce qui facilite la prise de décision rapide.
3. Création de données synthétiques
Les données synthétiques sont essentielles, en particulier dans le domaine de la santé, à diverses fins telles que la formation de modèles d'IA, les tests de logiciels, etc., sans compromettre la confidentialité des patients. Voici une ventilation des créations de données synthétiques répertoriées :
3.1 Création de HPI de données synthétiques et de notes d'avancement
Cela implique la génération de données artificielles, mais réalistes, sur les patients qui imitent le format et le contenu de l'historique de la maladie actuelle (HPI) et des notes d'évolution d'un patient. Ces données synthétiques sont précieuses pour former des algorithmes d'apprentissage automatique, tester des logiciels de santé et mener des recherches sans risquer la vie privée des patients.
3.2 Création d'une note DSE de données synthétiques
Ce processus implique la création de notes simulées de dossier de santé électronique (DSE) qui sont structurellement et contextuellement similaires aux notes réelles du DSE. Ces notes synthétiques peuvent être utilisées pour former des professionnels de la santé, valider des systèmes de DSE et développer des algorithmes d'IA pour des tâches telles que la modélisation prédictive ou le traitement du langage naturel, tout en préservant la confidentialité des patients.
3.3 Résumé synthétique de la conversation médecin-patient dans divers domaines
Cela implique de générer des versions résumées d'interactions médecin-patient simulées dans différentes spécialités médicales, telles que la cardiologie ou la dermatologie. Ces résumés, bien que basés sur des scénarios fictifs, ressemblent à de vrais résumés de conversation et peuvent être utilisés pour l'éducation médicale, la formation à l'IA et les tests de logiciels sans exposer les conversations réelles des patients ni compromettre la confidentialité.
CARACTERISTIQUES de base
Données d'IA complètes
Notre vaste collection couvre différentes catégories, offrant une vaste sélection pour votre formation de modèle unique.
qualité assurée
Nous suivons des procédures d'assurance qualité strictes pour garantir l'exactitude, la validité et la pertinence des données.
Divers cas d'utilisation
De la génération de texte et d'images à la synthèse musicale, nos ensembles de données s'adressent à diverses applications d'IA génératives.
Solutions de données personnalisées
Nos solutions de données sur mesure répondent à vos besoins uniques en créant un ensemble de données sur mesure pour répondre à vos besoins spécifiques.
Sécurité et conformité
Nous adhérons aux normes de sécurité et de confidentialité des données. Nous nous conformons aux réglementations GDPR et HIPPA, garantissant la confidentialité des utilisateurs.
Avantages
Améliorer la précision des modèles d'IA générative
Économisez du temps et de l'argent sur la collecte de données
Accélérez votre temps
sur le marché
Bénéficiez d'une compétitivité
bord
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.