Üretken Yapay Zeka Eğitim Verisi Çözümleri

Üretken Yapay Zeka Hizmetleri: Görünmeyen İçgörülerin Kilidini Açmak İçin Verilerde Uzmanlaşma

Karmaşık verileri eyleme geçirilebilir zekaya dönüştürmek için üretken yapay zekanın gücünden yararlanın.

Üretken Yapay Zeka

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

Amazon
Google
Microsoft
diş örgüsü

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 zekadaki RLHF, davranışsal optimizasyon ve doğru çıktı üretimi için alana özgü uzmanlık da dahil olmak üzere insan içgörülerinden yararlanır. Alan uzmanlarının doğrulaması, modelin yanıtlarının yalnızca bağlamsal olarak alakalı değil aynı zamanda güvenilir olmasını da sağlar. Shaip, doğru veri etiketleme, kimlik bilgisi alanı uzmanları ve değerlendirme hizmetleri sunarak insan zekasının Büyük Dil Modellerinin yinelemeli ince ayarına kusursuz şekilde entegre edilmesini sağlar.

Seçilmiş Veriler ve İnsan Geri Bildirimiyle Nesil Yapay Zeka Modellerini Optimize Etme

Gen Ai Modellerini Optimize Etme

Veri kümesi
nesil

Mevcut veri kümelerini artırmak ve çeşitli konularda model kapsamını iyileştirmek için LLM'lerle hızlı oluşturma özelliğini kullanarak güçlü performans sağlayın.

Veri
not

Yapılandırılmamış veri kaynaklarını makine öğrenimi algoritmalarına uygun yapılandırılmış formatlara dönüştürmek ve bunlara açıklamalar eklemek için konunun uzmanlarından yararlanın.

RLHF ile Model İyileştirme

Çıktıyı optimize etmek için yinelenen bir değerlendirme ve iyileştirme süreci aracılığıyla devam eden insan incelemesini model geliştirmeye entegre ederek yapay zeka modellerinde ince ayar yapın.

Kalite Çıktı Değerlendirmesi

Uzmanlar, Üretken Yapay Zeka sistemlerinin çıktılarını doğrulamak ve onaylamak için denetim ve kalite kontrol gerçekleştirir.

Shaip, iş çözümlerinizi geliştirmek için özel olarak tasarlanmış Üretken Yapay Zeka hizmetleri sunar:

Yüksek Lisans Derecelerinin İnce Ayarı için Veri Toplama

Hassasiyet ve doğruluk açısından dil modellerini iyileştirmek için verileri topluyor ve düzenliyoruz.

Alana Özel Metin Oluşturma

Hizmetimiz, alan odaklı yapay zekanızı eğitmek için hukuk ve tıp gibi sektörlere yönelik özel metinler oluşturur.

Toksisite Değerlendirmesi

Yaklaşımımız, yapay zeka tarafından oluşturulan iletişimlerdeki toksik içeriği doğru bir şekilde ölçmek ve azaltmak için esnek ölçekler kullanıyor.

Model Doğrulama ve Ayarlama Hizmetleri

RLHF aracılığıyla yapay zekanın pazara özel ihtiyaçlarla uyumlu hale getirilmesi için ince ayar yapmak amacıyla, pazarlar ve diller genelinde kalite açısından genel yapay zeka sonuçlarını değerlendiriyoruz.

Hızlı Oluşturma/İnce Ayar

Yapay zekanızla çeşitli kullanıcı etkileşimlerini yansıtmak için doğal dil istemlerini hazırlıyor ve optimize ediyoruz.

Cevap Kalitesi Karşılaştırması

Kapsamlı ağımız, model doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için yapay zeka yanıtlarının kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmasına olanak tanır.

Likert Ölçeği Uygunluğu

Özel geri bildirimlerimiz, yapay zeka yanıtlarının belirli kullanıcı senaryoları için uygun tona ve kısalığa sahip olmasını sağlar.

Doğruluk Değerlendirmesi

Yanlış bilgilerin yayılmasını önlemek amacıyla, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin gerçek ve gerçekçi olduğundan emin olmak için titizlikle değerlendiriyoruz.

Üretken Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Shaip, Üretken Yapay Zeka dünyasında açık bir avantaj sunuyor

Yapay Zekayı Hassas Verilerle Güçlendirmek

Onlarca yıllık veri deneyiminden yararlanarak Üretken Yapay Zekayı sonuna kadar güçlendiriyoruz. Veri çözümlerindeki liderliğimiz, sağlam ve güvenli uygulamalar için çeşitli veri kümelerini birleştirmemize olanak tanır. Becerilerimiz sayesinde yapay zeka, sıkı güvenlik ve gizliliği korurken doğru verileri elde eder. Üretken yapay zekadan yararlanmak isteyen işletmeler için mükemmel ortağız.

Varlıklar, Programlar ve Yatırımlar

Verimliliği artırmak, sonuçları iyileştirmek ve müşterilerimize değer katmak için Üretken Yapay Zekanın potansiyeline kendimizi adadık. Fikri mülkiyete, personel eğitimine ve Üretken Yapay Zeka araçlarına yaptığımız yatırım; üretkenliği artırmayı, uygulamaları modernleştirmeyi ve yazılım geliştirmeyi hızlandırmayı amaçlamaktadır.

Kapsamlı Endüstri Uzmanlığı

Veri içgörülerini ortaya çıkarmak, alıcı profilleri oluşturmak, modelleri test etmek ve personel ve müşteriler için dijital aracılar sunmak gibi Üretken Yapay Zeka uygulamalarını geliştirmek için derin bilgimizi kullanarak en iyi sağlık ve teknoloji markalarıyla işbirliği yapıyoruz.

Teknoloji Geliştirme Uzmanlığı

Teknoloji özümüzde yer alıyor ve Üretken Yapay Zeka ile lider yazılım mühendisliğimizi yeni boyutlara taşıyoruz. Bu son teknolojiden yararlanmak, yazılım oluşturmayı hızlandırmak, kullanıcılar ve çalışanlar için hizmetleri geliştirmek ve operasyonları kolaylaştırmak için çeşitli sektörlerle ortaklık yapıyoruz.

Shaip'in kaliteli veri kümeleriyle Üretken Yapay Zekanızda Mükemmelliği oluşturun

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.