在生成式人工智能中，图像摘要、评级和验证涉及机器学习模型，这些模型负责整理和评估图像，生成摘要和质量评级。人工反馈可微调人工智能的准确性，确保内容符合细微标准，从而提高可靠性。
利用生成式 AI 的力量将复杂数据转化为可操作的情报。
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
生成式人工智能技术的进步是持续的，由新的数据源、精心策划的训练和测试数据集以及通过以下方式改进模型所驱动： 来自人类反馈的强化学习 (RLHF)
生成人工智能中的 RLHF 利用人类洞察力（包括特定领域的专业知识）来实现行为优化和准确的输出生成。领域专家的事实检查确保模型的响应不仅与上下文相关，而且值得信赖。 Shaip 提供准确的数据标签、凭证领域专家和评估服务，从而能够将人类智能无缝集成到大型语言模型的迭代微调中。
医学影像分析： 生成并增强用于诊断的医学图像。
临床文件： 自动化医疗记录总结和转录。
欺诈识别： 生成场景来测试欺诈检测系统。
风险评估： 利用人工智能模型分析和模拟金融风险。
自动驾驶： 模拟道路场景以训练自动驾驶模型。
语音命令系统： 增强车载系统的语音识别和响应准确性。
产品建议： 利用用户行为生成个性化推荐。
视觉内容创作： 创建产品图像、视频和描述。
索赔处理： 自动化索赔摘要和欺诈检测。
风险建模： 模拟场景来评估和预测风险。
聊天机器人： 利用人工智能虚拟助手增强客户服务。
内容推荐： 根据用户的喜好向他们推荐个性化的内容。
我们收集和整理数据来完善语言模型，以提高精度和准确性。
我们精心设计和优化自然语言提示，以反映不同的用户与人工智能的交互。
我们的服务为法律和医疗等行业创建专门的文本，以训练您的专注于领域的人工智能。
我们广泛的网络可以对人工智能答案进行彻底比较，以提高模型的准确性和可靠性。
我们的方法使用灵活的尺度来准确测量和减少人工智能生成的通信中的有毒内容。
我们量身定制的反馈可确保人工智能响应针对特定用户场景具有适当的语气和简洁性。
我们评估跨市场和语言的一代 AI 结果的质量，以通过 RLHF 微调 AI 以满足市场特定需求。
我们严格评估人工智能生成的内容，以确保其真实性和现实性，以防止错误信息的传播。
通过彻底阅读大型文档（产品手册、技术文档、在线论坛和评论、行业监管文档）来创建问答对，使公司能够通过从大型语料库中提取相关信息来开发 Gen AI。我们的专家创建高质量的问答对，例如：
» 具有多个答案的问答对
» 创建表面问题（从参考文本中直接提取数据）
» 创建深层次的问题（与参考文本中未给出的事实和见解相关）
» 从表创建查询
我们的专家可以通过输入大量文本数据的简明扼要的摘要来总结整个对话或长对话。
利用我们先进的人工智能图像字幕服务改变您解读图像的方式。 我们通过生成精确且上下文丰富的描述为图像注入生命力，为您的观众更有效地互动和参与您的视觉内容开辟新的方式。
使用包含各种声音（例如音乐、语音和环境声音）的大型录音数据集训练模型，以生成音频，例如音乐、播客或有声读物。
标题
街机游戏的主要配乐。 它节奏快且乐观，带有朗朗上口的电吉他即兴重复段。 音乐是重复的，容易记住，但有意想不到的声音，如铙钹撞击声或鼓声。
生成的音频
训练理解口语的模型，即语音激活助手、听写软件和实时翻译等应用程序，这些模型基于具有相应转录本的大型语音录音数据集。
我们提供大量人类语音录音数据集来训练 AI 模型，为您的应用程序创建自然、引人入胜的声音，为您的用户提供独特且身临其境的听觉体验。
在机器学习领域，确保模型根据给定提示理解并生成类似人类的文本至关重要。 此过程涉及通过人工评级和质量保证 (QA) 验证进行严格的数据集评估。 评估者严格评估数据集中的提示响应对，并对语言学习模型 (LLM) 生成的响应的相关性和质量进行评级。
数据集比较涉及对单个提示的各种响应选项的细致分析。 目的是根据这些响应的相关性、准确性以及与提示上下文的一致性，将这些响应从最佳到最差进行排名。
综合对话创建利用生成式人工智能的力量彻底改变聊天机器人交互和呼叫中心对话。通过利用人工智能深入研究产品手册、技术文档和在线讨论等广泛资源的能力，聊天机器人能够在多种场景中提供精确且相关的响应。该技术正在改变客户支持，为产品查询、故障排除提供全面帮助，并与用户进行自然、随意的对话，从而增强整体客户体验。
在生成式人工智能中，图像摘要、评级和验证涉及机器学习模型，这些模型负责整理和评估图像，生成摘要和质量评级。人工反馈可微调人工智能的准确性，确保内容符合细微标准，从而提高可靠性。
利用我们的快速概念验证 (POC) 部署加速您的转型——在数周内将想法变成现实。
AI 并非万能。我们创建特定于行业的提示，以确保为您的受众提供准确、相关且富有洞察力的 AI 生成内容。
我们确保遵守 GDPR、HIPAA 和 SOC 2，保护敏感的 AI 训练数据。
我们为医疗保健、法律、金融科技和其他专业领域提供行业重点数据集。
我们通过我们的技术合作伙伴生态系统提供云、数据、人工智能和自动化方面无与伦比的专业知识。
我们提供干净、结构化、无偏见的数据集，以提高由 RAG 驱动的 AI 应用程序的性能。
利用 Shaip 的优质数据集打造卓越的生成式 AI
生成式人工智能是指人工智能的一个子集，专注于创建新内容，通常类似于或模仿给定的数据。
生成式人工智能通过生成对抗网络 (GAN) 等算法进行操作，其中两个神经网络（生成器和鉴别器）竞争并协作以生成类似于原始数据的合成数据。
示例包括创建艺术、音乐和逼真图像、生成类人文本、设计 3D 对象以及模拟语音或视频内容。
生成式人工智能模型可以利用各种数据类型，包括图像、文本、音频、视频和数字数据。
训练数据为生成式人工智能提供了基础。 该模型从这些数据中学习模式、结构和细微差别，以生成新的相似内容。
确保准确性涉及使用多样化和高质量的训练数据、完善模型架构、针对真实数据的持续验证以及利用专家反馈。
质量受到训练数据的数量和多样性、模型的复杂性、计算资源以及模型参数的微调的影响。
