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.
Öne Çıkan Müşteriler
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
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
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
Soru-Cevap Çiftleri
Uzmanlarımız, şirketlerin Nesil Yapay Zekayı geliştirmesine olanak sağlamak için belgenin tamamını okuyarak Soru-Cevap çiftleri oluşturabilir. Bu, Ürün Kılavuzları, Teknik Belgeler, Çevrimiçi forumlar ve İncelemeler, Sektör Düzenleyici Belgeler ve daha fazlası gibi geniş bir kaynaktan ilgili bilgileri çıkararak sorguları yanıtlayabilir. 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
Metin Özetleme
Uzmanlarımız, büyük hacimli metin verilerinin kısa ve bilgilendirici özetlerini girerek tüm konuşmayı veya uzun diyaloğu özetleyebilir.
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.
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.
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
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.
İnsan Derecelendirmesi ve QA Doğrulaması ile Yüksek Lisans 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.
Yüksek Lisans Veri Kümelerinin İnsan Derecelendirmesi ve Kalite Güvence Doğrulaması ile Karşılaştırılması
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 Yaratımı
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.
Görüntü Özetleme, Derecelendirme ve Doğrulama
Üretken Yapay Zeka alanındaki Görüntü Özetleme, Derecelendirme ve Doğrulama, görüntüleri düzenleyen ve değerlendiren, doğru özetler ve kalite derecelendirmeleri üreten gelişmiş makine öğrenimi modellerini içerir. İnsan geri bildirimi bu süreçte çok önemlidir, çünkü yapay zekanın doğruluğuna ince ayar yapılmasına yardımcı olur, oluşturulan içeriğin yalnızca insan yargısının sağlayabileceği incelikli beklentileri ve standartları karşılamasını sağlar ve böylece yapay zeka çıktılarının güvenilirliğini artırır.
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.
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.