生成式 AI 训练数据解决方案

生成式 AI 服务:掌握数据以解锁不可见的洞察力

利用生成式 AI 的力量将复杂数据转化为可操作的情报。

生成式人工智能

特色客户

赋能团队打造世界领先的人工智能产品。

Amazon
Google
Microsoft
针织

利用精选数据和人工反馈优化 Gen AI 模型

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。

带有 rlhf 的 Gen ai 模型

Shaip 提供定制的生成式 AI 服务,以推动您的业务发展

鲁尔
使用 RAG 解决方案增强 AI:实时检索、特定领域的数据集、多语言支持以及精确、可扩展和相关输出的优化。
PFTS
我们提供全面的监督微调解决方案,利用特定领域的数据集优化 AI 和 LLM 模型,以获得准确、高效和高性能的结果。
多模式人工智能
通过结合文本、音频、图像和视频的多模式解决方案彻底改变人工智能,为各个行业提供准确、可扩展且具有情境感知能力的应用程序。
即时工程
AI 提示和响应生成可创建上下文、特定领域的输出,提供自定义提示、优化和多语言支持,以实现精确、引人入胜和高质量的 AI 响应。
左高频
通过整合人类反馈、优化提示、减少偏见以及使输出符合道德标准,使用 RLHF 提高 AI 性能。
红队
领域专家通过解决偏见、漏洞、错误信息和合规性来确保人工智能的安全,并提供安全且合乎道德的人工智能模型。

为您所在行业的独特挑战而构建的生成式人工智能解决方案

医疗保健
医疗保健

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。

银行与金融

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。

汽车
汽车

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。

零售和电子商务
零售与电子商务

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。

保险

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。

电信
电信

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。

您的生成式人工智能合作伙伴:从微调到质量保证

微调法学硕士的数据收集

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。

快速创建/微调

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。

特定领域的文本创建

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。

答案质量比较

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。

毒性评估

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。

李克特量表适宜性

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。

模型验证和调优服务

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。

正确性评估

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。

生成式 AI 用例

为什么 Shaip 是您值得信赖的生成 AI 合作伙伴

快速 POC

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。

多样、准确、快速

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。

合规与安全

我们确保遵守 GDPR、HIPAA 和 SOC 2,保护敏感的 AI 训练数据。

特定领域的专业知识

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。

强大的技术合作伙伴关系

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。

企业级数据质量

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。