Karmaşık verileri eyleme geçirilebilir zekaya dönüştürmek için üretken yapay zekanın gücünden yararlanın.
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Üretken Yapay Zeka teknolojilerinin ilerlemesi, yeni veri kaynakları, titizlikle düzenlenmiş eğitim ve test veri kümeleri ve model iyileştirmeleri ile süreklidir. insan geri bildiriminden (RLHF) pekiştirmeli öğrenme
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.
Tıbbi Görüntüleme Analizi: Tanı amaçlı tıbbi görüntüler oluşturun ve geliştirin.
Klinik Dokümantasyon: Tıbbi kayıtların özetlenmesini ve yazıya geçirilmesini otomatikleştirin.
Dolandırıcılık Tespiti: Dolandırıcılık tespit sistemlerini test etmek için senaryolar oluşturun.
Risk değerlendirmesi: Yapay zeka modelleri ile finansal riskleri analiz edin ve simüle edin.
Otonom Sürüş: Otonom sürüş modellerini eğitmek için yol senaryolarını simüle edin.
Sesli Komut Sistemleri: Araç içi sistemlerde ses tanıma ve yanıt doğruluğunu artırın.
Ürün Önerileri: Kullanıcı davranışlarını kullanarak kişiselleştirilmiş öneriler oluşturun.
Görsel İçerik Oluşturma: Ürün görselleri, videoları ve açıklamaları oluşturun.
Talep İşleme: Talep özetleme ve dolandırıcılık tespitini otomatikleştirin.
Risk Modellemesi: Riskleri değerlendirmek ve tahmin etmek için senaryoları simüle edin.
Sohbet robotları: Yapay zeka destekli sanal asistanlarla müşteri hizmetlerinizi geliştirin.
İçerik Önerileri: Kullanıcılara tercihlerine göre kişiselleştirilmiş içerikler önerin.
Hassasiyet ve doğruluk açısından dil modellerini iyileştirmek için verileri topluyor ve düzenliyoruz.
Yapay zekanızla çeşitli kullanıcı etkileşimlerini yansıtmak için doğal dil istemlerini hazırlıyor ve optimize ediyoruz.
Hizmetimiz, alan odaklı yapay zekanızı eğitmek için hukuk ve tıp gibi sektörlere yönelik özel metinler oluşturur.
Kapsamlı ağımız, model doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için yapay zeka yanıtlarının kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmasına olanak tanır.
Yaklaşımımız, yapay zeka tarafından oluşturulan iletişimlerdeki toksik içeriği doğru bir şekilde ölçmek ve azaltmak için esnek ölçekler kullanıyor.
Özel geri bildirimlerimiz, yapay zeka yanıtlarının belirli kullanıcı senaryoları için uygun tona ve kısalığa sahip olmasını sağlar.
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.
Yanlış bilgilerin yayılmasını önlemek amacıyla, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin gerçek ve gerçekçi olduğundan emin olmak için titizlikle değerlendiriyoruz.
Şirketlerin geniş bir kaynaktan ilgili bilgileri çıkararak Nesil Yapay Zeka geliştirmesini sağlamak için büyük belgeleri (Ürün Kılavuzları, Teknik Belgeler, Çevrimiçi forumlar ve İncelemeler, Sektör Düzenleyici Belgeler) baştan sona okuyarak Soru-Cevap çiftleri oluşturun. Uzmanlarımız aşağıdakiler gibi yüksek kaliteli Soru-Cevap çiftleri oluşturur:
» Birden fazla yanıt içeren soru-cevap çiftleri
» Yüzey düzeyinde soruların oluşturulması (Referans Metinden doğrudan veri çıkarma)
» Derin düzey sorular oluşturun (Referans metninde verilmeyen gerçekler ve içgörülerle ilişkilendirin)
» Tablolardan Sorgu Oluşturma
Uzmanlarımız, büyük hacimli metin verilerinin kısa ve bilgilendirici özetlerini girerek tüm konuşmayı veya uzun diyaloğu özetleyebilir.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
Sentetik Diyalog Oluşturma, chatbot etkileşimlerinde ve çağrı merkezi konuşmalarında devrim yaratmak için Üretken Yapay Zekanın gücünden yararlanıyor. Yapay zekanın ürün kılavuzları, teknik belgeler ve çevrimiçi tartışmalar gibi kapsamlı kaynakları inceleme kapasitesinden yararlanan sohbet robotları, sayısız senaryoda kesin ve ilgili yanıtlar sunacak şekilde donatılmıştır. Bu teknoloji, ürün sorguları, sorun giderme sorunları için kapsamlı yardım sağlayarak ve kullanıcılarla doğal, gündelik diyaloglar kurarak müşteri desteğini dönüştürüyor ve böylece genel müşteri deneyimini geliştiriyor.
Generative AI'da, Görüntü Özetleme, Derecelendirme ve Doğrulama, görüntüleri düzenleyen ve değerlendiren, özetler ve kalite derecelendirmeleri üreten makine öğrenimi modellerini içerir. İnsan geri bildirimi, AI doğruluğunu ince ayarlayarak içeriğin nüanslı standartları karşılamasını sağlar ve güvenilirliği artırır.
Hızlı Kavram Kanıtı (POC) dağıtımlarımızla dönüşümünüzü hızlandırın; fikirleri haftalar içinde gerçeğe dönüştürün.
Yapay zeka herkese uygun değildir. Hedef kitleniz için hassas, alakalı ve içgörülü yapay zeka tarafından oluşturulmuş içerik sağlamak amacıyla sektöre özgü istemler oluşturuyoruz.
Hassas yapay zeka eğitim verilerini koruyarak GDPR, HIPAA ve SOC 2 uyumluluğunu sağlıyoruz.
Sağlık, hukuk, fintech ve diğer uzmanlık alanları için sektör odaklı veri kümeleri sağlıyoruz.
Teknoloji ortağı ekosistemimiz aracılığıyla bulut, veri, yapay zeka ve otomasyon alanlarında eşsiz uzmanlık sunuyoruz.
RAG destekli yapay zeka uygulamalarının performansını artıran temiz, yapılandırılmış ve önyargısız veri kümeleri sunuyoruz.
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.
Doğal Dil İşleme'yi (NLP) metin ve sesli açıklama ile makine öğrenimi için yüksek kaliteli eğitim verilerine dönüştürmek için insan zekası.
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
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.
