Üretken Yapay Zeka Veri Çözümleri
Üretken Yapay Zeka Hizmetleri: Görünmeyen İçgörülerin Kilidini Açmak İçin Verilerde Uzmanlaşma
Karmaşık verileri eyleme geçirilebilir zekaya dönüştürmek için üretken yapay zekanın gücünden yararlanın.
Öne Çıkan Müşteriler
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Gelişmekte olan yapay zeka için özel olarak hazırlanmış kapsamlı çözümleri keşfedin
Yeni veri kaynakları, özenle hazırlanmış eğitim ve test veri kümeleri ve modellerle desteklenen Üretken Yapay Zeka teknolojilerindeki ilerleme kesintisizdir. insan geri bildiriminden (RLHF) pekiştirmeli öğrenme yoluyla iyileştirme işlemleri.
Üretken yapay zeka modellerindeki İnsan Geri Bildiriminden (RLHF) Güçlendirilmiş Öğrenim, davranışsal optimizasyon ve doğru çıktı üretimi için alana özgü uzmanlık da dahil olmak üzere insan içgörülerinden yararlanır. Alan uzmanlarından yapılan doğrulama, modelin yanıtlarının yalnızca bağlamsal olarak alakalı olmasını değil, aynı zamanda güvenilir ve güvenilir olmasını da sağlar. Shaip gibi platformlar, yüksek kaliteli veri etiketleme, Kimlik Bilgileri alan uzmanları, alana özel eğitim ve değerlendirme hizmetleri sunarak bu ekosistem arasında köprü kuruyor, insan zekasının Büyük Dil Modellerinin yinelemeli ince ayarına sorunsuz entegrasyonunu sağlıyor ve böylece gelişmiş performansı destekliyor ve AI uygulamalarında güvenlik.
Üretken Yapay Zeka Kullanım Örnekleri
1. Soru & Cevap
Uzmanlarımız, şirketlerin Gene AI geliştirmesini sağlamak için belgenin tamamını baştan sona okuyarak Soru-Cevap çiftleri oluşturabilir. Bu, ilgili bilgileri büyük bir topluluktan çıkararak sorguları ele alabilir. Uzmanlarımız aşağıdakiler gibi yüksek kaliteli Soru-Cevap çiftleri oluşturur:
» İletişim Merkezi Temsilcisi Desteği için Soru-Cevap oluşturma
» Yüzey seviyesinin oluşturulması (Referans Metinden doğrudan veri çıkarma)
» Derin düzey sorular oluşturun (Referans metninde verilmeyen gerçekler ve içgörülerle ilişkilendirin)
» Tablo Verilerine Dayalı Soru-Cevap Geliştirme
Üretken yapay zeka modelleri için Soru-Cevap veri kümeleri oluştururken, sektörle ilgili belirli alanlara ve belge türlerine odaklanmak ve sık sorulan soruları yanıtlamak için gerekli bilgileri içermek önemlidir.
- Ürün Kılavuzları/ Ürün Belgeleri
- Teknik döküman
- Çevrimiçi forumlar ve İncelemeler
- Müşteri Hizmetleri Verileri
- Sektör Düzenleyici Belgeler
2. Metin Özetleme
Uzmanlarımız, büyük hacimli metin verilerinin kısa ve bilgilendirici özetlerini girerek tüm konuşmayı veya uzun diyaloğu özetleyebilir.
3. Görüntü Oluşturma ve Görüntü Oluşturma
Gerçekçi görüntüler oluşturmak, yani yeni ürün tasarımları, pazarlama malzemeleri veya sanal dünyalar oluşturmak için nesneleri, sahneler ve dokular gibi çeşitli özelliklere sahip geniş bir görüntü veri kümesiyle modelleri eğitin. Ayrıca, ayrıntılı geometriye sahip 3B karakterlerin karmaşık tasarımında uzmanlaşmış 3B İçerik Oluşturma sunuyoruz.
Resim Altyazısı
Gelişmiş yapay zeka destekli Resim Altyazısı hizmetimizle görüntüleri yorumlama şeklinizi dönüştürün. Kesin ve bağlamsal olarak zengin açıklamalar üreterek, kitlenizin görsel içeriğinizle daha etkili bir şekilde etkileşim kurması ve etkileşim kurması için yeni yollar açarak görüntülere hayat veriyoruz.
Deepfake Tespit Hizmeti
Görüntüler ve videolar dahil olmak üzere, manipüle edilmiş dijital medya dosyalarını tanımlayın ve analiz edin. Uzmanlarımız, derin sahte manipülasyonun göstergesi olan ince anormallikleri ve tutarsızlıkları tespit etmek için medya içeriğini titizlikle tarar. Ekibimiz, içeriğin gerçekliğini doğrulayarak gerçek ve yapay olarak oluşturulmuş medyayı ayırt etmenize yardımcı olur.
4. Metin Oluşturma
İçerik oluşturmada zamandan ve paradan tasarruf etmek için haber makaleleri, blog gönderileri veya sosyal medya içeriği gibi metinler oluşturmak için haber makaleleri, kurgu ve şiir gibi çeşitli stillere sahip geniş bir metin veri kümesine sahip modelleri eğitin.
Başlık
Bir atari oyununun ana müziği. Akılda kalıcı bir elektro gitar riffi ile hızlı tempolu ve iyimser. Müzik tekrarlayıcıdır ve hatırlaması kolaydır, ancak zil sesleri veya davul sesleri gibi beklenmedik sesler içerir.
Oluşturulan ses
5. Ses Üretimi
Müzik, podcast'ler veya sesli kitaplar gibi ses oluşturmak için müzik, konuşma ve çevresel sesler gibi çeşitli seslerle geniş bir ses kaydı veri kümesine sahip modelleri eğitin.
Konuşma Tanıma
Sözlü dili anlayan modelleri, yani sesle etkinleştirilen asistanlar, dikte yazılımı ve karşılık gelen transkriptlerle birlikte konuşmanın ses kayıtlarından oluşan geniş bir veri kümesine dayalı gerçek zamanlı çeviri gibi uygulamaları eğitin.
Metin Okuma Hizmetleri Eğitimi
Kullanıcılarınıza benzersiz ve sürükleyici bir işitsel deneyim sunarak uygulamalarınız için doğal, ilgi çekici sesler oluşturmak üzere yapay zeka modellerini eğitmek için insan konuşmasının ses kayıtlarından oluşan geniş bir veri kümesi sunuyoruz.
6. Makine Çevirisi
Metni bir dilden diğerine çevirmek, dil engellerini ortadan kaldırmak ve bilgileri daha erişilebilir hale getirmek için karşılık gelen transkripsiyona sahip çok dilli büyük bir veri kümesiyle modelleri eğitin.
7. Ürün Önerileri
Satışları artırmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için müşterilere doğru öneriler sunmak için müşterilerin hangi ürünleri satın alma olasılığının yüksek olduğunu gösteren etiketlerle geniş bir müşteri satın alma geçmişi veri kümesine sahip modelleri eğitin.
8. İnsan Derecelendirmesi ve QA Doğrulaması ile LLM Veri Kümeleri Değerlendirmesi
Makine öğrenimi dünyasında, bir modelin verilen komutları temel alarak insan benzeri metni anlamasını ve oluşturmasını sağlamak çok önemlidir. Bu süreç, insan derecelendirmesi ve kalite güvencesi (QA) doğrulaması yoluyla titiz veri seti değerlendirmesini içerir. Değerlendiriciler, bir veri kümesindeki istem-yanıt çiftlerini eleştirel olarak değerlendirir ve bir Dil Öğrenme Modeli (LLM) tarafından üretilen yanıtların uygunluğunu ve kalitesini derecelendirir.
9. LLM Veri Setlerinin İnsan Derecelendirmesi ve Kalite Güvencesi Doğrulaması ile Karşılaştırması
Veri kümesi karşılaştırması, tek bir istem için çeşitli yanıt seçeneklerinin titiz bir şekilde analiz edilmesini içerir. Amaç, bu yanıtları alaka düzeyine, doğruluğuna ve bilgi isteminin bağlamıyla uyumuna göre en iyiden en kötüye doğru sıralamaktır.
10. Chatbot Eğitimi
Kullanıcılarla anlamlı etkileşimler kurmak, sorguları yanıtlamak ve bağlama dayalı çözümler sunmak için yapay zeka neslinin gücünden yararlanın. Chatbot'lar, Soru ve Yanıtlama ve Metin Özetleme gibi tekniklerden yararlanarak, kullanıcının amacını anlayabilir, geniş veritabanlarından ilgili bilgileri çıkarabilir ve kısa yanıtlar sağlayabilir.
Üretken yapay zeka, müşteri desteği, ürün sorgulamaları, sorun giderme ve hatta gündelik konuşmalar dahil olmak üzere çeşitli alanlarda sohbet robotlarını güçlendirir. Bu botlar, bir kullanıcının sorgusuna en doğru yanıtı sağlamak için ürün kılavuzlarını, teknik belgeleri, çevrimiçi forumları ve daha fazlasını tarayabilir.
Teşhisleri Üretken Yapay Zeka ile Güçlendirmek:
Sağlık İstihbaratı
Karmaşık sağlık verilerini incelemek için üretken yapay zekadan yararlanarak hasta bakımını ve teşhisini yükseltin.
MedTech Solutions, sağlık sektöründe üretken AI uygulamalarını desteklemek için özel olarak tasarlanmış geniş, çeşitli veri kümeleri sunmanın ön saflarında yer almaktadır. Tıbbi yapay zekanın benzersiz taleplerini kapsamlı bir şekilde kavrayan misyonumuz, kesin, hızlı ve öncü yapay zeka odaklı teşhis ve tedavileri destekleyen veri çerçeveleri sağlamaktır.
Sağlık Hizmetleri Üretken Yapay Zeka Kullanım Örnekleri
1. Soru & Cevap
Sertifikalı uzmanlarımız, Soru-Cevap çiftlerini düzenlemek için sağlık hizmeti belgelerini ve literatürü titizlikle inceleyerek Üretken Yapay Zekanın geliştirilmesini kolaylaştırır. Bu, kapsamlı veri bankalarından ilgili bilgileri filtreleyerek tanı prosedürleri önermek, tedavi önermek ve doktorlara teşhis koymada yardımcı olmak ve klinik vaka hakkında içgörü sağlamak gibi soruları yanıtlamayı kolaylaştırır. Sağlık uzmanlarımız, aşağıdakiler gibi birinci sınıf Soru-Cevap setleri üretir:
» Yüzey düzeyinde sorgular oluşturma (Literatürden doğrudan çıkarma).
» Derinlemesine sorular tasarlama (Birincil kaynakta bulunmayan içgörüler ve verilerle iç içe geçme).
» Tıbbi Tablo Verilerinden Soru-Cevap Çerçevesi.
Güçlü Soru-Cevap depoları için şunlara odaklanmak zorunludur:
- Klinik Yönergeler ve Protokoller
- Hasta-sağlayıcı etkileşimleri Veriler
- Tıbbi Araştırma Raporları
- Farmasötik Ürün Bilgileri
- Sağlık Düzenleyici Belgeler
- Hasta Görüşleri, İncelemeler, Forumlar ve Topluluklar
2. Metin Özetleme
Sağlık hizmeti uzmanlarımız, doktor-hasta sohbeti, EHR veya araştırma makaleleri gibi çok miktarda bilgiyi net ve özlü özetlere ayırmada mükemmeldir; profesyonellerin, içeriğin tamamını gözden geçirmek zorunda kalmadan temel içgörüleri hızlı bir şekilde kavramasını sağlıyoruz.Tekliflerimiz katmak:
- Metin tabanlı EHR Özeti: Hasta tıbbi geçmişlerini, tedavileri ve diğer hayati verileri kolayca sindirilebilir bir formatta verimli bir şekilde kapsülleyin.
- Doktor-Hasta Konuşmasının Özeti: Tıbbi konsültasyonlardan kilit noktaları çıkarın ve sunun, hiçbir kritik detayın gözden kaçmadığından emin olun.
- PDF tabanlı Araştırma Makalesi: Karmaşık tıbbi araştırma makalelerini temel bulgularına ayırarak daha hızlı ve etkili kavrayışa olanak tanıyın.
- Tıbbi Görüntüleme Raporu Özeti: Karmaşık radyoloji veya görüntüleme raporlarını ana bulguları vurgulayan basitleştirilmiş özetlere dönüştürün.
- Klinik Çalışma Verilerinin Özetlenmesi: Kapsamlı klinik araştırma sonuçlarını, hızlı karar vermeye yardımcı olarak en önemli çıkarımlarına ayırın.
3. Sentetik Veri Oluşturma
Sentetik veriler, hasta gizliliğinden ödün vermeden yapay zeka modeli eğitimi, yazılım testi ve daha fazlası gibi çeşitli amaçlar için özellikle sağlık alanında kritik öneme sahiptir. Listelenen sentetik veri oluşumlarının bir dökümünü burada bulabilirsiniz:
3.1 Yapay Veri HPI ve İlerleme Notları Oluşturma
Bu, bir hastanın mevcut hastalık geçmişinin (HPI) ve ilerleme notlarının biçimini ve içeriğini taklit eden yapay ama gerçekçi hasta verilerinin oluşturulmasını içerir. Bu sentetik veriler, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek, sağlık hizmeti yazılımını test etmek ve hasta gizliliğini riske atmadan araştırma yapmak için değerlidir.
3.2 Yapay Veri EHR Notu Oluşturma
Bu süreç, gerçek EHR notlarına yapısal ve bağlamsal olarak benzeyen simüle edilmiş Elektronik Sağlık Kaydı (EHR) notlarının oluşturulmasını gerektirir. Bu sentetik notlar, sağlık uzmanlarını eğitmek, EHR sistemlerini doğrulamak ve tahmine dayalı modelleme veya doğal dil işleme gibi görevler için yapay zeka algoritmaları geliştirmek için kullanılabilir ve bunların tümü hasta gizliliğini korur.
3.3 Çeşitli Alanlarda Yapay Doktor-Hasta Konuşma Özeti
Bu, kardiyoloji veya dermatoloji gibi farklı tıbbi uzmanlık alanlarında simüle edilmiş doktor-hasta etkileşimlerinin özetlenmiş versiyonlarının oluşturulmasını içerir. Bu özetler, kurgusal senaryolara dayanmasına rağmen gerçek konuşma özetlerine benzer ve gerçek hasta konuşmalarını ifşa etmeden veya mahremiyetten ödün vermeden tıp eğitimi, yapay zeka eğitimi ve yazılım testi için kullanılabilir.
Çekirdek özellikleri
Kapsamlı AI Verileri
Geniş koleksiyonumuz, benzersiz model eğitiminiz için kapsamlı bir seçim sunan çeşitli kategorileri kapsar.
Kalite güvenceli
Veri doğruluğunu, geçerliliğini ve alaka düzeyini sağlamak için katı kalite güvence prosedürlerini takip ediyoruz.
Çeşitli Kullanım Durumları
Metin ve görüntü oluşturmadan müzik sentezine kadar, veri kümelerimiz çeşitli üretken yapay zeka uygulamalarına hitap eder.
Özel Veri Çözümleri
Ismarlama veri çözümlerimiz, özel gereksinimlerinizi karşılamak için özel bir veri seti oluşturarak benzersiz ihtiyaçlarınızı karşılar.
Güvenlik ve Uyumluluk
Veri güvenliği ve gizlilik standartlarına bağlıyız. Kullanıcı gizliliğini sağlayan GDPR ve HIPPA düzenlemelerine uyuyoruz.
Faydaları
Üretken yapay zeka modellerinin doğruluğunu iyileştirin
Veri toplamada zamandan ve paradan tasarruf edin
Zamanını hızlandır
piyasaya
Rekabetçi kazanın
kenar
Önerilen Kaynaklar
Alıcı Rehberi
Satın Alma Rehberi: Büyük Dil Modelleri LLM
Hiç Google veya Alexa'nın sizi nasıl "anladığını" görünce şaşırıp kafanızı kaşıdınız mı? Yoksa kendinizi kulağa ürkütücü bir şekilde insan gibi gelen, bilgisayar tarafından oluşturulmuş bir makale okurken mi buldunuz? Yalnız değilsin.
Çözümler
Doğal Dil İşleme Hizmetleri ve Çözümleri
Doğal Dil İşleme'yi (NLP) metin ve sesli açıklama ile makine öğrenimi için yüksek kaliteli eğitim verilerine dönüştürmek için insan zekası.
Teklif
Uzman Veri Açıklama / Makineler İçin İnsan Tarafından Veri Etiketleme Hizmetleri
Yapay zeka, bol miktarda veriyle beslenir ve sürekli öğrenmek ve gelişmek için makine öğreniminden (ML), derin öğrenmeden (DL) ve doğal dil işlemeden (NLP) yararlanır.
Shaip'in kaliteli veri kümeleriyle Üretken Yapay Zekanızda Mükemmelliği oluşturun
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Üretken yapay zeka, genellikle belirli verilere benzeyen veya taklit eden yeni içerik oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka alt kümesini ifade eder.
Üretken yapay zeka, iki sinir ağının (bir jeneratör ve bir ayırıcı) orijinaline benzeyen sentetik veriler üretmek için rekabet ettiği ve işbirliği yaptığı Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN'lar) gibi algoritmalar aracılığıyla çalışır.
Örnekler arasında sanat, müzik ve gerçekçi görüntüler oluşturma, insan benzeri metinler oluşturma, 3 boyutlu nesneler tasarlama ve ses veya video içeriğinin simülasyonu yer alır.
Üretken yapay zeka modelleri; resimler, metin, ses, video ve sayısal veriler dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini kullanabilir.
Eğitim verileri üretken yapay zekanın temelini oluşturur. Model, yeni, benzer içerik üretmek için bu verilerden kalıpları, yapıları ve nüansları öğrenir.
Doğruluğun sağlanması, çeşitli ve yüksek kaliteli eğitim verilerinin kullanılmasını, model mimarilerinin iyileştirilmesini, gerçek dünya verilerine göre sürekli doğrulamayı ve uzman geri bildirimlerinden yararlanmayı içerir.
Kalite, eğitim verilerinin hacmi ve çeşitliliğinden, modelin karmaşıklığından, hesaplama kaynaklarından ve model parametrelerinin ince ayarından etkilenir.