Soluções generativas de dados de treinamento de IA

Serviços generativos de IA: dominando os dados para desbloquear percepções invisíveis

Aproveite o poder da IA ​​generativa para transformar dados complexos em inteligência acionável.

IA generativa

Clientes em destaque

Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

O progresso nas tecnologias de IA generativa é incessante, reforçado por novas fontes de dados, conjuntos de dados de treinamento e teste meticulosamente selecionados e modelos refinamento via aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) procedimentos.

RLHF em IA generativa aproveita insights humanos, incluindo conhecimento específico de domínio, para otimização comportamental e geração precisa de resultados. A verificação de factos por parte de especialistas do domínio garante que as respostas do modelo não são apenas contextualmente relevantes, mas também fiáveis. Shaip fornece rotulagem de dados precisa, especialistas em domínio de credenciais e serviços de avaliação, permitindo a integração perfeita da inteligência humana no ajuste iterativo de grandes modelos de linguagem.

Otimizando modelos Gen AI com dados selecionados e feedback humano

Otimizando modelos de geração AI

Conjunto de dados
Geração

Utilize a geração imediata com LLMs para aumentar os conjuntos de dados existentes e melhorar a cobertura do modelo em diversos tópicos, garantindo um desempenho robusto.

Data
Anotação

Envolva especialistas no assunto para refinar e anotar fontes de dados não estruturados em formatos estruturados adequados para algoritmos de ML.

Refinamento do modelo com RLHF

Ajuste os modelos de IA integrando a revisão humana contínua no desenvolvimento do modelo por meio de um processo iterativo de avaliação e refinamento para otimizar os resultados.

Avaliação de resultados de qualidade

Especialistas realizam auditoria e controle de qualidade para validar e ratificar os resultados dos sistemas de IA generativa.

A Shaip oferece serviços de IA generativa personalizados para aprimorar suas soluções de negócios:

Coleta de dados para LLMs de ajuste fino

Coletamos e selecionamos dados para refinar modelos de linguagem para obter precisão e exatidão.

Criação de texto específico de domínio

Nosso serviço cria textos especializados para setores como jurídico e médico para treinar sua IA focada em domínio.

Avaliação de toxicidade

Nossa abordagem usa escalas flexíveis para medir e reduzir com precisão o conteúdo tóxico nas comunicações geradas por IA.

Serviços de validação e ajuste de modelo

Avaliamos a qualidade dos resultados da geração de IA em todos os mercados e idiomas para ajustar a IA e alinhá-la às necessidades específicas do mercado por meio do RLHF.

Criação/ajuste imediato

Criamos e otimizamos prompts de linguagem natural para espelhar diversas interações do usuário com sua IA.

Comparação de qualidade de resposta

Nossa extensa rede permite uma comparação completa das respostas de IA para aumentar a precisão e a confiabilidade do modelo.

Adequação da escala Likert

Nosso feedback personalizado garante que as respostas da IA ​​tenham o tom e a brevidade apropriados para cenários específicos do usuário.

Avaliação de Correção

Avaliamos rigorosamente o conteúdo gerado por IA para garantir que seja factual e realista e evitar a propagação de desinformação.

Casos de uso de IA generativa

Shaip oferece uma vantagem clara no mundo da IA ​​generativa

Potencializando IA com Dados de Precisão

Aproveitando décadas de experiência em dados, capacitamos a IA generativa ao máximo. Nossa liderança em soluções de dados nos permite mesclar conjuntos de dados variados para aplicações robustas e seguras. Com nossas habilidades, a IA obtém dados precisos, mantendo segurança e privacidade rigorosas. Somos o parceiro perfeito para empresas que buscam aproveitar a IA generativa.

Ativos, programas e investimentos

Estamos dedicados ao potencial da IA ​​generativa para aumentar a eficiência, melhorar os resultados e agregar valor aos nossos clientes. Nosso investimento em propriedade intelectual, treinamento de pessoal e ferramentas de IA generativa visa aumentar a produtividade, modernizar aplicativos e acelerar o desenvolvimento de software.

Ampla experiência no setor

Colaboramos com as principais marcas de saúde e tecnologia, usando nosso profundo conhecimento para desenvolver aplicações de IA generativa, como descobrir insights de dados, criar perfis de compradores, testar modelos e apresentar agentes digitais para funcionários e clientes.

Especialização em Desenvolvimento Tecnológico

A tecnologia está em nossa essência e, com a IA generativa, levamos nossa engenharia de software líder a novos patamares. Fazemos parcerias com diversos setores para aproveitar essa tecnologia de ponta, acelerando a criação de software, melhorando os serviços para usuários e trabalhadores e simplificando as operações.

Crie excelência em sua IA generativa com conjuntos de dados de qualidade da Shaip

IA generativa refere-se a um subconjunto de inteligência artificial focada na criação de novos conteúdos, muitas vezes semelhantes ou imitando determinados dados.

A IA generativa opera por meio de algoritmos como Redes Adversariais Generativas (GANs), onde duas redes neurais (um gerador e um discriminador) competem e colaboram para produzir dados sintéticos semelhantes aos originais.

Os exemplos incluem a criação de arte, música e imagens realistas, a geração de texto semelhante ao humano, o design de objetos 3D e a simulação de conteúdo de voz ou vídeo.

Os modelos generativos de IA podem utilizar vários tipos de dados, incluindo imagens, texto, áudio, vídeo e dados numéricos.

Os dados de treinamento fornecem a base para a IA generativa. O modelo aprende os padrões, estruturas e nuances desses dados para produzir conteúdo novo e semelhante.

Garantir a precisão envolve o uso de dados de treinamento diversos e de alta qualidade, o refinamento de arquiteturas de modelos, a validação contínua em relação a dados do mundo real e o aproveitamento do feedback de especialistas.

A qualidade é influenciada pelo volume e diversidade dos dados de treinamento, pela complexidade do modelo, pelos recursos computacionais e pelo ajuste fino dos parâmetros do modelo.