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.
Clientes em destaque
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
Descubra soluções abrangentes sob medida para IA emergente
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.
O Aprendizado de Reforço com Feedback Humano (RLHF) em modelos de IA generativa aproveita os insights humanos, incluindo conhecimentos específicos de domínio, para otimização comportamental e geração de resultados precisos. A verificação de fatos de especialistas de domínio garante que as respostas do modelo não sejam apenas contextualmente relevantes, mas também confiáveis e confiáveis. Plataformas como Shaip unem esse ecossistema fornecendo rotulagem de dados de alta qualidade, especialistas em domínio de credencial, treinamento específico de domínio e serviços de avaliação, permitindo a integração perfeita da inteligência humana no ajuste iterativo de modelos de linguagem grandes, promovendo assim desempenho aprimorado e segurança em aplicativos de IA.
Casos de uso de IA generativa
1. Pares de perguntas e respostas
Nossos especialistas podem criar pares de perguntas e respostas lendo todo o documento para permitir que as empresas desenvolvam Gene AI. Isso pode abordar consultas extraindo as informações relevantes de um grande corpus. Nossos especialistas criam pares de perguntas e respostas de alta qualidade, como:
» Gerando perguntas e respostas para o suporte do agente do Contact Center
» Criação de nível de superfície (extração direta de dados do texto de referência)
» Crie perguntas de nível profundo (correlacione com fatos e insights não fornecidos no texto de referência)
» Desenvolvimento de perguntas e respostas com base em dados tabulares
Ao criar conjuntos de dados de perguntas e respostas para modelos de IA generativos, é importante focar em domínios e tipos de documentos específicos relevantes para o setor e conter as informações necessárias para responder a perguntas comuns.
- Manuais do produto/Documentação do produto
- Documentação técnica
- Fóruns e análises on-line
- Dados de atendimento ao cliente
- Documentos Regulatórios da Indústria
2. Resumo do texto
Nossos especialistas podem resumir toda a conversa ou um longo diálogo inserindo resumos concisos e informativos de grandes volumes de dados de texto.
3. Geração e renderização de imagens
Treine modelos com um grande conjunto de dados de imagens com vários recursos, como objetos, cenas e texturas, para gerar imagens realistas, ou seja, criar novos designs de produtos, materiais de marketing ou mundos virtuais. Também oferecemos Criação de Conteúdo 3D, especializada no design intrincado de personagens 3D com geometria detalhada
Legenda de imagem
Transforme a maneira como você interpreta imagens com nosso serviço avançado de legendas de imagens com tecnologia AI. Damos vida às imagens gerando descrições precisas e contextualmente ricas, abrindo novas maneiras para que seu público interaja e se envolva com seu conteúdo visual de forma mais eficaz.
Serviço de detecção de deepfake
Identifique e analise arquivos de mídia digital manipulados, incluindo imagens e vídeos. Nossos especialistas examinam meticulosamente o conteúdo da mídia para detectar anomalias e inconsistências sutis que são indicativas de manipulação deepfake. Nossa equipe verifica a autenticidade do conteúdo, ajudando você a distinguir entre mídia genuína e gerada artificialmente.
4. Geração de Texto
Treine modelos com um grande conjunto de dados de texto com vários estilos, como artigos de notícias, ficção e poesia, para gerar texto, como artigos de notícias, postagens de blog ou conteúdo de mídia social, para economizar tempo e dinheiro na criação de conteúdo.
Subtítulo
A trilha sonora principal de um jogo de arcade. É rápido e otimista, com um riff cativante de guitarra elétrica. A música é repetitiva e fácil de lembrar, mas com sons inesperados, como batidas de pratos ou tambores ruidosos.
áudio gerado
5. Geração de áudio
Treine modelos com um grande conjunto de dados de gravações de áudio com vários sons, como música, fala e sons ambientais, para gerar áudio, como música, podcasts ou livros de áudio.
Reconhecimento de Voz
Treine modelos que entendam a linguagem falada, ou seja, aplicativos, como assistentes ativados por voz, software de ditado e tradução em tempo real com base em um grande conjunto de dados de gravações de áudio de fala com transcrições correspondentes.
Serviços de conversão de texto em fala de treinamento
Oferecemos um grande conjunto de dados de gravações de áudio da fala humana para treinar modelos de IA para criar vozes naturais e envolventes para seus aplicativos, oferecendo aos usuários uma experiência auditiva única e imersiva.
6. Tradução automática
Treine modelos com um grande conjunto de dados multilíngue com transcrição correspondente para traduzir o texto de um idioma para outro, quebrando as barreiras do idioma e tornando as informações mais acessíveis.
7. Recomendações de produtos
Treine modelos com um grande conjunto de dados de históricos de compras de clientes com rótulos indicando quais produtos os clientes têm maior probabilidade de comprar para oferecer recomendações precisas aos clientes para aumentar as vendas e melhorar a satisfação do cliente.
8. Avaliação de conjuntos de dados LLM com classificação humana e validação de controle de qualidade
No mundo do aprendizado de máquina, é fundamental garantir que um modelo entenda e gere um texto semelhante ao humano com base em solicitações fornecidas. Esse processo envolve avaliação rigorosa do conjunto de dados por meio de avaliação humana e validação de garantia de qualidade (QA). Os avaliadores avaliam criticamente os pares de resposta imediata em um conjunto de dados e classificam a relevância e a qualidade das respostas geradas por um Modelo de Aprendizagem de Línguas (LLM).
9. Comparação de conjuntos de dados LLM com avaliação humana e validação de controle de qualidade
A comparação do conjunto de dados envolve uma análise meticulosa de várias opções de resposta para um único prompt. O objetivo é classificar essas respostas da melhor para a pior com base em sua relevância, precisão e alinhamento com o contexto do prompt.
10. Treinamento de chatbot
Aproveite o poder da IA de geração para se envolver em interações significativas com os usuários, respondendo a perguntas e fornecendo soluções com base no contexto. Ao alavancar técnicas como perguntas e respostas e resumo de texto, os chatbots podem compreender a intenção do usuário, extrair informações relevantes de vastos bancos de dados e fornecer respostas concisas.
A IA generativa capacita chatbots em vários domínios, incluindo suporte ao cliente, consultas de produtos, solução de problemas e até mesmo conversas casuais. Esses bots podem examinar manuais de produtos, documentação técnica, fóruns on-line e muito mais para fornecer a resposta mais precisa à consulta de um usuário.
Principais recursos
Dados abrangentes de IA
Nossa vasta coleção abrange várias categorias, oferecendo uma ampla seleção para seu treinamento de modelo exclusivo.
Qualidade assegurada
Seguimos rigorosos procedimentos de garantia de qualidade para garantir a precisão, validade e relevância dos dados.
Casos de uso diversos
Da geração de texto e imagem à síntese de música, nossos conjuntos de dados atendem a vários aplicativos generativos de IA.
Soluções de dados personalizados
Nossas soluções de dados sob medida atendem às suas necessidades exclusivas, criando um conjunto de dados personalizado para atender aos seus requisitos específicos.
Segurança e Conformidade
Aderimos aos padrões de segurança e privacidade de dados. Cumprimos os regulamentos GDPR e HIPPA, garantindo a privacidade do usuário.
Benefícios
Melhore a precisão dos modelos de IA generativos
Economize tempo e dinheiro na coleta de dados
Acelere seu tempo
para o mercado
Ganhe um competitivo
Beira
Recursos Recomendados
Guia do Comprador
Guia do comprador: Modelos de linguagem grandes LLM
Já coçou a cabeça, surpreso com a forma como o Google ou o Alexa pareciam 'pegar' você? Ou você se pegou lendo um ensaio gerado por computador que soa estranhamente humano? Você não está sozinho.
Soluções
Serviços e soluções de processamento de linguagem natural
Inteligência humana para transformar o processamento de linguagem natural (NLP) em dados de treinamento de alta qualidade para aprendizado de máquina com anotação de texto e áudio.
Oferta
Serviços de anotação de dados especializados/rotulagem de dados para máquinas por humanos
A IA se alimenta de grandes quantidades de dados e aproveita o aprendizado de máquina (ML), aprendizado profundo (DL) e processamento de linguagem natural (NLP) para aprender e evoluir continuamente.
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
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.