ב-AI Generative, סיכום תמונה, דירוג ואימות כוללים מודלים של למידת מכונה האוצרים ומעריכים תמונות, ומייצרים סיכומים ודירוגי איכות. משוב אנושי מכוון את דיוק הבינה המלאכותית, מבטיח שהתוכן עומד בסטנדרטים בעלי ניואנסים, משפר את האמינות.
רתום את הכוח של AI מחולל כדי להפוך נתונים מורכבים למודיעין שניתן לפעול.
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
ההתקדמות של טכנולוגיות בינה מלאכותית גנרטיבית היא מתמשכת, מונעת על ידי מקורות נתונים חדשים, מערכי הדרכה ובדיקות שנאספו בקפידה, וחידוד מודלים באמצעות למידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF)
RLHF ב-AI גנרטיבי ממנפת תובנות אנושיות, כולל מומחיות ספציפית לתחום, לאופטימיזציה התנהגותית ויצירת פלט מדויק. בדיקת עובדות של מומחי תחום מבטיחה שתגובות המודל אינן רק רלוונטיות מבחינה הקשר אלא גם אמינות. שייפ מספקת תיוג נתונים מדויק, מומחי תחום אישורים ושירותי הערכה, המאפשרים שילוב חלק של אינטליגנציה אנושית בכוונון האיטרטיבי של מודלים של שפה גדולה.
ניתוח הדמיה רפואית: צור ושפר תמונות רפואיות לאבחון.
תיעוד קליני: אוטומציה של סיכום ותמלול רשומות רפואיות.
גילוי הונאה: צור תרחישים לבדיקת מערכות לגילוי הונאה.
הערכת סיכונים: לנתח ולדמות סיכונים פיננסיים עם מודלים של AI.
נהיגה אוטונומית: הדמיית תרחישי כביש לאימון דגמי נהיגה עצמית.
מערכות פיקוד קולי: שפר את זיהוי הקול ודיוק התגובה עבור מערכות ברכב.
המלצות למוצר: צור המלצות מותאמות אישית באמצעות התנהגות המשתמש.
יצירת תוכן חזותי: צור תמונות מוצר, סרטונים ותיאורים.
טיפול בתביעה: אוטומציה של סיכום תביעות וזיהוי הונאה.
מודל סיכונים: הדמיית תרחישים כדי להעריך ולחזות סיכונים.
צ'אט בוטים: שפר את שירות הלקוחות עם עוזרים וירטואליים המופעלים על ידי בינה מלאכותית.
המלצות תוכן: הצע תוכן מותאם אישית למשתמשים על סמך העדפותיהם.
אנו אוספים ואוצרים נתונים כדי לחדד מודלים של שפה לדיוק ודיוק.
אנו יוצרים ומייעלים הנחיות בשפה טבעית כדי לשקף אינטראקציות מגוונות של משתמשים עם ה-AI שלך.
השירות שלנו יוצר טקסט מיוחד למגזרים כמו משפטיים ורפואה כדי להכשיר AI ממוקד התחום שלך.
הרשת הענפה שלנו מאפשרת השוואה יסודית של תשובות בינה מלאכותית כדי לשפר את הדיוק והאמינות של המודל.
הגישה שלנו משתמשת בסולמות גמישים כדי למדוד ולהפחית תוכן רעיל בתקשורת שנוצרת בינה מלאכותית בצורה מדויקת.
המשוב המותאם שלנו מבטיח שלתגובות בינה מלאכותית יש את הטון והקיצור המתאים לתרחישי משתמש ספציפיים.
אנו מעריכים את תוצאות ה-Gen AI לאיכות בשווקים ובשפות כדי לכוונן AI כדי להתאים לצרכים הספציפיים לשוק באמצעות RLHF.
אנו מעריכים בקפדנות את התוכן שנוצר בינה מלאכותית כדי להבטיח שהוא עובדתי ומציאותי כדי למנוע הפצת מידע מוטעה.
צור צמדי שאלות-תשובות על ידי קריאה יסודית של מסמכים גדולים (מדריכי מוצר, מסמכים טכניים, פורומים וסקירות מקוונים, מסמכי רגולציה בתעשייה) כדי לאפשר לחברות לפתח AI על ידי חילוץ המידע הרלוונטי מגוף גדול. המומחים שלנו יוצרים צמדי שאלות ותשובות באיכות גבוהה כגון:
» שאלות ותשובות זוגות עם מספר תשובות
» יצירת שאלות ברמת פני השטח (חילוץ נתונים ישיר מטקסט הפניה)
» צור שאלות ברמה עמוקה (תאם עם עובדות ותובנות שלא ניתנו בטקסט הפניה)
» יצירת שאילתות מטבלאות
המומחים שלנו יכולים לסכם את כל השיחה או הדיאלוג הארוך על ידי הזנת סיכומים תמציתיים ואינפורמטיביים של כמויות גדולות של נתוני טקסט.
שנה את האופן שבו אתה מפרש תמונות עם שירות כיתוב תמונות המתקדם שלנו המופעל על ידי AI. אנו מפיחים חיים בתמונות על ידי יצירת תיאורים מדויקים ועשירים בהקשר, ופותחים דרכים חדשות לקהל שלך ליצור אינטראקציה ולעסוק בתוכן החזותי שלך בצורה יעילה יותר.
אמן מודלים עם מערך נתונים גדול של הקלטות אודיו עם צלילים שונים, כגון מוזיקה, דיבור וצלילים סביבתיים, כדי ליצור אודיו, כגון מוזיקה, פודקאסטים או ספרי אודיו.
הכותרת
הפסקול הראשי של משחק ארקייד. זה קצבי ואופטימי, עם ריף גיטרה חשמלית קליט. המוזיקה חוזרת על עצמה וקלה לזכור, אבל עם צלילים בלתי צפויים, כמו התרסקות מצלתיים או תופים.
שמע שנוצר
הרכבת מודלים שמבינים שפה מדוברת, כלומר יישומים, כגון עוזרים המופעלים באמצעות קול, תוכנות הכתבה ותרגום בזמן אמת על בסיס מערך נתונים גדול של הקלטות אודיו של דיבור עם תמלילים מתאימים.
אנו מציעים מערך נתונים גדול של הקלטות אודיו של דיבור אנושי כדי להכשיר מודלים של בינה מלאכותית ליצירת קולות טבעיים ומושכים עבור האפליקציות שלך, ומציעים למשתמשים שלך חוויה שמיעתית ייחודית וסוחפת.
בעולם של למידת מכונה, חשוב לוודא שמודל מבין ויוצר טקסט דמוי אדם על סמך הנחיה נתונות. תהליך זה כולל הערכת נתונים קפדנית באמצעות דירוג אנושי ואבטחת איכות (QA). מעריכים מעריכים באופן ביקורתי את צמדי התגובה המהירה במערך נתונים ומדרגים את הרלוונטיות והאיכות של התגובות שנוצרו על ידי מודל למידת שפה (LLM).
השוואת מערכי נתונים כוללת ניתוח מדוקדק של אפשרויות תגובה שונות עבור הנחיה אחת. המטרה היא לדרג את התגובות הללו מהטוב ביותר לגרוע ביותר על סמך הרלוונטיות, הדיוק וההתאמה שלהן להקשר של ההנחיה.
יצירת דיאלוג סינתטי רותמת את הכוח של AI Generative כדי לחולל מהפכה באינטראקציות בצ'טבוט ובשיחות מוקד טלפוני. על ידי מינוף היכולת של AI להתעמק במשאבים נרחבים כגון מדריכים למוצרים, תיעוד טכני ודיונים מקוונים, צ'אטבוטים מצוידים להציע תגובות מדויקות ורלוונטיות על פני מספר עצום של תרחישים. טכנולוגיה זו משנה את תמיכת הלקוחות על ידי מתן סיוע מקיף לפניות מוצרים, פתרון בעיות וניהול דיאלוגים טבעיים ומקריים עם משתמשים, ובכך משפרת את חווית הלקוח הכוללת.
ב-AI Generative, סיכום תמונה, דירוג ואימות כוללים מודלים של למידת מכונה האוצרים ומעריכים תמונות, ומייצרים סיכומים ודירוגי איכות. משוב אנושי מכוון את דיוק הבינה המלאכותית, מבטיח שהתוכן עומד בסטנדרטים בעלי ניואנסים, משפר את האמינות.
עקוב מהר אחר השינוי שלך עם פריסות הוכחה המהירה שלנו (POC) - הפיכת רעיונות למציאות תוך שבועות.
בינה מלאכותית אינה מתאימה לכולם. אנו יוצרים הנחיות ספציפיות לתעשייה כדי להבטיח תוכן מדויק, רלוונטי ומלא תובנות שנוצר על ידי AI עבור הקהל שלך.
אנו מבטיחים תאימות ל-GDPR, HIPAA ו-SOC 2, תוך הגנה על נתוני אימון AI רגישים.
אנו מספקים מערכי נתונים ממוקדי תעשייה עבור שירותי בריאות, משפטים, פינטק ותחומים מיוחדים אחרים.
אנו מספקים מומחיות ללא תחרות בענן, נתונים, בינה מלאכותית ואוטומציה באמצעות האקולוגית של שותפי הטכנולוגיה שלנו.
אנו מספקים מערכי נתונים נקיים, מובנים וללא הטיה המשפרים את הביצועים של יישומי AI המופעלים על ידי RAG.
אי פעם גירד בראשך, נדהמת מאיך נראה שגוגל או אלקסה 'שיגו' אותך? או שמצאת את עצמך קורא חיבור ממוחשב שנשמע אנושי להחריד? אתה לא לבד.
אינטליגנציה אנושית כדי להפוך את עיבוד השפה הטבעית (NLP) לנתוני אימון איכותיים ללימוד מכונה עם הערות טקסט ושמע.
בינה מלאכותית ניזונה מכמויות גדולות של נתונים וממנפת למידת מכונה (ML), למידה עמוקה (DL) ועיבוד שפה טבעית (NLP) כדי ללמוד ולהתפתח ללא הרף.
בנה מצוינות ב-AI הגנרטיבי שלך עם מערכי נתונים איכותיים של Shaip
AI גנרטיבי מתייחס לתת-קבוצה של בינה מלאכותית המתמקדת ביצירת תוכן חדש, לעתים קרובות דומה או מחקה נתונים נתונים.
בינה מלאכותית גנרית פועלת באמצעות אלגוריתמים כמו Generative Adversarial Networks (GANs), שבהם שתי רשתות עצביות (מחולל ומפלה) מתחרות ומשתפות פעולה כדי לייצר נתונים סינתטיים הדומים למקור.
דוגמאות כוללות יצירת אמנות, מוזיקה ותמונות ריאליסטיות, הפקת טקסט דמוי אדם, עיצוב אובייקטים תלת מימדיים והדמיית תוכן קולי או וידאו.
דגמי AI גנרטיביים יכולים להשתמש בסוגי נתונים שונים, כולל תמונות, טקסט, אודיו, וידאו ונתונים מספריים.
נתוני אימון מספקים את הבסיס לבינה מלאכותית גנרטיבית. המודל לומד את הדפוסים, המבנים והניואנסים מנתונים אלה כדי לייצר תוכן חדש ודומה.
הבטחת הדיוק כוללת שימוש בנתוני הדרכה מגוונים ואיכותיים, חידוד ארכיטקטורות מודלים, אימות מתמשך מול נתונים מהעולם האמיתי ומינוף משוב מומחים.
האיכות מושפעת מהנפח והמגוון של נתוני האימון, ממורכבות המודל, משאבי חישוב ומכוונן עדין של פרמטרי המודל.