Manfaatkan kekuatan AI generatif untuk mengubah data kompleks menjadi kecerdasan yang dapat ditindaklanjuti.
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Kemajuan teknologi AI Generatif terus berlanjut, didorong oleh sumber data baru, kumpulan data pelatihan dan pengujian yang dikurasi dengan cermat, dan penyempurnaan model melalui pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF)
RLHF dalam AI generatif memanfaatkan wawasan manusia, termasuk keahlian khusus domain, untuk pengoptimalan perilaku dan menghasilkan keluaran yang akurat. Pengecekan fakta dari para pakar di bidang ini memastikan respons model tidak hanya relevan secara kontekstual namun juga dapat dipercaya. Shaip menyediakan pelabelan data yang akurat, pakar domain kredensial, dan layanan evaluasi, memungkinkan integrasi kecerdasan manusia ke dalam penyempurnaan berulang Model Bahasa Besar.
Analisis Pencitraan Medis: Hasilkan dan tingkatkan gambar medis untuk diagnostik.
Dokumentasi Klinis: Otomatisasi peringkasan dan transkripsi rekam medis.
Deteksi Penipuan: Hasilkan skenario untuk menguji sistem deteksi penipuan.
Tugas beresiko: Menganalisis dan mensimulasikan risiko keuangan dengan model AI.
Mengemudi Otonom: Simulasikan skenario jalan untuk melatih model kendaraan mengemudi sendiri.
Sistem Perintah Suara: Meningkatkan pengenalan suara dan akurasi respons untuk sistem di dalam mobil.
Rekomendasi Produk: Hasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi menggunakan perilaku pengguna.
Pembuatan Konten Visual: Buat gambar, video, dan deskripsi produk.
Pemrosesan Klaim: Otomatisasi ringkasan klaim dan deteksi penipuan.
Pemodelan Risiko: Simulasikan skenario untuk mengevaluasi dan memprediksi risiko.
Chatbot: Tingkatkan layanan pelanggan dengan asisten virtual bertenaga AI.
Rekomendasi Konten: Sarankan konten yang dipersonalisasi untuk pengguna berdasarkan preferensi mereka.
Kami mengumpulkan dan mengkurasi data untuk menyempurnakan model bahasa agar presisi dan akurat.
Kami merancang dan mengoptimalkan perintah bahasa alami untuk mencerminkan beragam interaksi pengguna dengan AI Anda.
Layanan kami membuat teks khusus untuk sektor seperti hukum dan medis untuk melatih AI yang berfokus pada domain Anda.
Jaringan kami yang luas memungkinkan perbandingan jawaban AI secara menyeluruh untuk meningkatkan akurasi dan ketergantungan model.
Pendekatan kami menggunakan skala fleksibel untuk mengukur dan mengurangi konten beracun dalam komunikasi yang dihasilkan AI secara akurat.
Umpan balik kami yang disesuaikan memastikan bahwa respons AI memiliki nada & singkat yang sesuai untuk skenario pengguna tertentu.
Kami menilai hasil gen AI untuk kualitas di seluruh pasar dan bahasa guna menyempurnakan AI agar selaras dengan kebutuhan spesifik pasar melalui RLHF.
Kami secara ketat mengevaluasi konten yang dihasilkan AI untuk memastikan konten tersebut faktual dan realistis guna mencegah penyebaran informasi yang salah.
Buat pasangan Tanya-Jawab dengan membaca dokumen besar secara menyeluruh (Manual Produk, Dokumen Teknis, Forum & Ulasan Online, Dokumen Peraturan Industri) untuk memungkinkan perusahaan mengembangkan Gen AI dengan mengekstrak informasi yang relevan dari korpus besar. Pakar kami membuat pasangan Tanya Jawab berkualitas tinggi seperti:
»Tanya Jawab berpasangan dengan banyak jawaban
» Pembuatan pertanyaan tingkat permukaan (Ekstraksi data langsung dari Teks referensi)
» Buat pertanyaan tingkat dalam (Korelasikan dengan fakta & wawasan yang tidak diberikan dalam teks referensi)
»Pembuatan Query dari Tabel
Pakar kami dapat meringkas seluruh percakapan atau dialog panjang dengan memasukkan ringkasan ringkas dan informatif dari data teks dalam jumlah besar.
Ubah cara Anda menginterpretasikan gambar dengan layanan Teks Gambar canggih kami yang didukung AI. Kami menghidupkan gambar dengan menghasilkan deskripsi yang tepat dan kaya kontekstual, membuka cara baru bagi audiens Anda untuk berinteraksi dan terlibat dengan konten visual Anda secara lebih efektif.
Latih model dengan set data besar rekaman audio dengan berbagai suara, seperti musik, ucapan, dan suara lingkungan, untuk menghasilkan audio, seperti musik, podcast, atau buku audio.
Keterangan
Soundtrack utama dari sebuah game arcade. Ini bergerak cepat dan ceria, dengan riff gitar elektrik yang menarik. Musiknya repetitif dan mudah diingat, tetapi dengan suara yang tidak terduga, seperti cymbal crash atau drum roll.
Audio yang dihasilkan
Latih model yang memahami bahasa lisan, yaitu aplikasi, seperti asisten yang diaktifkan dengan suara, perangkat lunak dikte, dan terjemahan waktu nyata berdasarkan kumpulan data besar rekaman audio ucapan dengan transkrip yang sesuai.
Kami menawarkan kumpulan data besar rekaman audio ucapan manusia untuk melatih model AI guna menciptakan suara yang alami dan menarik untuk aplikasi Anda, menawarkan pengalaman pendengaran yang unik dan imersif kepada pengguna Anda.
Dalam dunia pembelajaran mesin, memastikan bahwa model memahami dan menghasilkan teks mirip manusia berdasarkan petunjuk yang diberikan adalah yang terpenting. Proses ini melibatkan evaluasi dataset yang ketat melalui penilaian manusia dan validasi jaminan kualitas (QA). Evaluator secara kritis menilai pasangan respons cepat dalam kumpulan data dan menilai relevansi dan kualitas respons yang dihasilkan oleh Model Pembelajaran Bahasa (LLM).
Perbandingan dataset melibatkan analisis cermat dari berbagai opsi respons untuk satu prompt. Tujuannya adalah untuk mengurutkan respons ini dari yang terbaik hingga yang terburuk berdasarkan relevansi, akurasi, dan keselarasannya dengan konteks prompt.
Penciptaan Dialog Sintetis memanfaatkan kekuatan AI Generatif untuk merevolusi interaksi chatbot dan percakapan pusat panggilan. Dengan memanfaatkan kapasitas AI untuk menggali sumber daya yang luas seperti manual produk, dokumentasi teknis, dan diskusi online, chatbots dilengkapi untuk menawarkan respons yang tepat dan relevan di berbagai skenario. Teknologi ini mengubah dukungan pelanggan dengan memberikan bantuan komprehensif untuk pertanyaan produk, memecahkan masalah, dan terlibat dalam dialog yang alami dan santai dengan pengguna, sehingga meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.
Dalam AI Generatif, Ringkasan, Penilaian & Validasi Gambar melibatkan model pembelajaran mesin yang menyusun dan menilai gambar, menghasilkan ringkasan dan penilaian kualitas. Umpan balik manusia menyempurnakan akurasi AI, memastikan konten memenuhi standar yang bernuansa, meningkatkan keandalan.
Percepat transformasi Anda dengan penerapan Proof of Concept (POC) kami yang cepat—mengubah ide menjadi kenyataan dalam hitungan minggu.
AI tidak cocok untuk semua kalangan. Kami membuat arahan khusus industri untuk memastikan konten yang dihasilkan AI akurat, relevan, dan berwawasan bagi audiens Anda.
Kami memastikan kepatuhan GDPR, HIPAA, dan SOC 2, melindungi data pelatihan AI yang sensitif.
Kami menyediakan kumpulan data yang berfokus pada industri untuk perawatan kesehatan, hukum, teknologi finansial, dan bidang khusus lainnya.
Kami memberikan keahlian yang tak tertandingi dalam cloud, data, AI, dan otomatisasi melalui ekosistem mitra teknologi kami.
Kami menyediakan kumpulan data yang bersih, terstruktur, dan bebas bias yang meningkatkan kinerja aplikasi AI bertenaga RAG.
Pernah menggaruk kepala Anda, takjub melihat bagaimana Google atau Alexa sepertinya 'menangkap' Anda? Atau pernahkah Anda mendapati diri Anda membaca esai yang dihasilkan komputer yang terdengar sangat manusiawi? Kamu tidak sendiri.
Kecerdasan manusia untuk mengubah Natural Language Processing (NLP) menjadi data pelatihan berkualitas tinggi untuk pembelajaran mesin dengan anotasi teks dan audio.
AI memakan banyak data & memanfaatkan pembelajaran mesin (ML), pembelajaran mendalam (DL), & pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk terus belajar & berkembang.
Bangun Keunggulan dalam AI Generatif Anda dengan kumpulan data berkualitas dari Shaip
AI Generatif mengacu pada bagian dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pembuatan konten baru, sering kali menyerupai atau meniru data tertentu.
AI generatif beroperasi melalui algoritme seperti Generative Adversarial Networks (GANs), di mana dua jaringan saraf (generator dan diskriminator) bersaing dan berkolaborasi untuk menghasilkan data sintetik yang menyerupai aslinya.
Contohnya termasuk membuat karya seni, musik, dan gambar realistis, menghasilkan teks mirip manusia, mendesain objek 3D, dan mensimulasikan konten suara atau video.
Model AI generatif dapat memanfaatkan berbagai tipe data, termasuk gambar, teks, audio, video, dan data numerik.
Data pelatihan memberikan landasan bagi AI generatif. Model mempelajari pola, struktur, dan nuansa dari data ini untuk menghasilkan konten baru yang serupa.
Memastikan akurasi melibatkan penggunaan data pelatihan yang beragam dan berkualitas tinggi, menyempurnakan arsitektur model, validasi berkelanjutan terhadap data dunia nyata, dan memanfaatkan masukan dari para ahli.
Kualitasnya dipengaruhi oleh volume dan keragaman data pelatihan, kompleksitas model, sumber daya komputasi, dan penyesuaian parameter model.
