生成型 AI データ ソリューション
生成 AI サービス: データをマスタリングして目に見えない洞察を引き出す
生成 AI の力を利用して、複雑なデータを実用的なインテリジェンスに変換します。
注目のクライアント
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
新たな AI に合わせた包括的なソリューションを発見する
Generative AI テクノロジーの進歩は絶え間なく、最新のデータ ソース、細心の注意を払って厳選されたトレーニングおよびテスト データセット、モデルによって強化されています。 人間のフィードバックからの強化学習による改良 (RLHF) 手続き
生成 AI モデルにおけるヒューマン フィードバックからの強化学習 (RLHF) は、ドメイン固有の専門知識を含む人間の洞察を活用して、動作の最適化と正確な出力生成を実現します。 分野の専門家によるファクトチェックにより、モデルの応答が文脈的に適切であるだけでなく、信頼できるものであることが保証されます。 Shaip のようなプラットフォームは、高品質のデータラベル付け、資格情報ドメインの専門家、ドメイン固有のトレーニング、および評価サービスを提供することで、このエコシステムの橋渡しをします。これにより、大規模言語モデルの反復的な微調整への人間の知性のシームレスな統合が可能になり、パフォーマンスとパフォーマンスの向上が促進されます。 AI アプリの安全性。
生成的 AI の使用例
1. 質疑応答
当社の専門家は、文書全体を徹底的に読んで質問と回答のペアを作成し、企業が Gene AI を開発できるようにします。 これにより、大規模なコーパスから関連情報を抽出することでクエリに対処できます。 当社の専門家は、次のような高品質の Q&A ペアを作成します。
» コンタクト センター エージェント サポート用の Q&A の生成
» 表面レベルの作成 (参照テキストからの直接データ抽出)
» 深いレベルの質問を作成する (参考文献に記載されていない事実や洞察と関連付けます)
» 表形式データに基づいた Q&A の作成
生成 AI モデル用の Q&A データセットを作成する場合は、業界に関連する特定のドメインと種類のドキュメントに焦点を当て、一般的な質問に答えるために必要な情報を含めることが重要です。
- 製品マニュアル/製品ドキュメント
- 技術文書
- オンラインフォーラムとレビュー
- カスタマーサービスデータ
- 業界の規制に関する文書
2. テキストの要約
当社の専門家は、大量のテキスト データの簡潔で有益な要約を入力することにより、会話全体または長い対話を要約することができます。
3. 画像生成と画像レンダリング
オブジェクト、シーン、テクスチャなどのさまざまな特徴を持つ画像の大規模なデータセットを使用してモデルをトレーニングし、リアルな画像を生成します。つまり、新しい製品デザイン、マーケティング資料、または仮想世界を作成します。 また、詳細な形状を持つ 3D キャラクターの複雑なデザインに特化した 3D コンテンツ作成も提供しています。
画像のキャプション
高度な AI を活用した画像キャプション サービスで、画像の解釈方法を変革します。 私たちは、正確で文脈に富んだ説明を生成することで画像に命を吹き込み、視聴者がより効果的にビジュアル コンテンツと対話し、関与するための新しい方法を開きます。
ディープフェイク検出サービス
画像やビデオなど、操作されたデジタル メディア ファイルを特定して分析します。 当社の専門家はメディア コンテンツを注意深くスキャンし、ディープフェイク操作を示す微妙な異常や不一致を検出します。 私たちのチームはコンテンツの信頼性を検証し、本物のメディアと人工的に生成されたメディアを区別できるように支援します。
4.テキスト生成
ニュース記事、フィクション、詩などのさまざまなスタイルのテキストの大規模なデータセットを使用してモデルをトレーニングし、ニュース記事、ブログ投稿、ソーシャル メディア コンテンツなどのテキストを生成することで、コンテンツ作成の時間と費用を節約します。
キャプション
アーケードゲームのメインサウンドトラック。 キャッチーなエレキギターのリフがあり、ペースが速くて明るい曲です。 音楽は反復的で覚えやすいですが、シンバルのクラッシュやドラムロールなどの予期せぬサウンドが含まれています。
生成された音声
5. オーディオの生成
音楽、スピーチ、環境音などのさまざまな音を含むオーディオ録音の大規模なデータセットを使用してモデルをトレーニングし、音楽、ポッドキャスト、オーディオ ブックなどのオーディオを生成します。
音声認識
音声言語を理解するモデル、つまり音声起動アシスタント、ディクテーション ソフトウェア、対応するトランスクリプトを含む音声録音の大規模なデータセットに基づくリアルタイム翻訳などのアプリケーションをトレーニングします。
テキスト読み上げサービスのトレーニング
当社は、人間の音声を録音した大規模なデータセットを提供して AI モデルをトレーニングし、アプリケーション向けに自然で魅力的な音声を作成し、ユーザーにユニークで没入型の聴覚体験を提供します。
6.機械翻訳
対応する文字起こしを含む大規模な多言語データセットを使用してモデルをトレーニングし、テキストをある言語から別の言語に翻訳し、言語の壁を取り除き、情報にアクセスしやすくします。
7.製品の推奨事項
顧客がどの製品を購入する可能性が最も高いかを示すラベルを付けた顧客の購入履歴の大規模なデータセットを使用してモデルをトレーニングし、顧客に正確な推奨事項を提供して売上を増やし、顧客満足度を向上させます。
8. 人間による評価と QA 検証による LLM データセットの評価
機械学習の世界では、モデルが与えられたプロンプトに基づいて人間のようなテキストを理解し、生成することが最も重要です。 このプロセスには、人間による評価と品質保証 (QA) 検証による厳格なデータセット評価が含まれます。 評価者は、データセット内の即時応答ペアを批判的に評価し、言語学習モデル (LLM) によって生成された応答の関連性と品質を評価します。
9. LLM データセットと人間による評価および QA 検証との比較
データセットの比較には、単一のプロンプトに対するさまざまな応答オプションの綿密な分析が含まれます。 目的は、プロンプトのコンテキストとの関連性、正確さ、整合性に基づいて、これらの応答を最良から最悪までランク付けすることです。
10. チャットボットのトレーニング
gen AI のパワーを活用して、ユーザーと有意義な対話を行い、クエリに答え、コンテキストに基づいたソリューションを提供します。 質問と回答やテキスト要約などの技術を活用することで、チャットボットはユーザーの意図を理解し、膨大なデータベースから関連情報を抽出し、簡潔な応答を提供できます。
Generative AI は、カスタマー サポート、製品に関する問い合わせ、トラブルシューティング、さらにはカジュアルな会話など、さまざまな領域でチャットボットを強化します。 これらのボットは、製品マニュアル、技術文書、オンライン フォーラムなどを精査して、ユーザーのクエリに対して最も正確な応答を提供します。
生成 AI による診断の強化: の未来
ヘルスケア インテリジェンス
生成 AI を活用して複雑な健康データを選別することで、患者のケアと診断を向上させます。
MedTech Solutions は、医療分野における生成 AI アプリケーションを促進するために特別に設計された、広範で多様なデータセットを提供する最前線に立っています。 医療 AI 特有の需要を包括的に把握し、正確かつ迅速で先駆的な AI 主導の診断と治療を促進するデータ フレームワークを提供することが私たちの使命です。
ヘルスケア生成 AI の使用例
1. 質疑応答
当社の認定専門家は、医療関連の文書や文献を注意深くレビューして質問と回答のペアを厳選し、生成 AI の開発を促進します。 これにより、広範なデータバンクから関連情報をフィルタリングすることで、診断手順の提案、治療の推奨、医師の診断の支援、臨床症例に関する洞察の提供などの質問への回答が容易になります。 当社の医療専門家は、次のような最高レベルの Q&A セットを作成しています。
» 表面レベルのクエリの作成 (文献からの直接抽出)。
» 深いレベルの質問を設計する（一次情報源に存在しない洞察やデータと組み合わせる）。
» 医療表データからの Q&A の構成。
堅牢な Q&A リポジトリでは、以下を中心とすることが不可欠です。
- 臨床ガイドラインとプロトコル
- 患者と医療提供者の相互作用データ
- 医学研究論文
- 医薬品情報
- 医療規制関連文書
- 患者の声、レビュー、フォーラム、コミュニティ
2. テキストの要約
当社の医療専門家は、医師と患者の会話、EHR、研究論文など、膨大な量の情報を明確かつ簡潔な要約に抽出することに優れており、専門家がコンテンツ全体を精査することなく核となる洞察を迅速に把握できるようにしています。含む：
- テキストベースの EHR 要約: 患者の病歴、治療、その他の重要なデータを、理解しやすい形式に効率的にカプセル化します。
- 医師と患者の会話の要約: 医療相談から重要なポイントを抽出して提示し、重要な詳細を見落とさないようにします。
- PDF ベースの研究記事: 複雑な医学研究論文を基本的な知見に絞り込み、より迅速かつ効果的に理解できるようにします。
- 医用画像レポートの要約: 複雑な放射線医学または画像レポートを、主な所見を強調する簡略化された概要に変換します。
- 臨床試験データの要約: 広範な臨床試験の結果を最も重要なポイントに分解して、迅速な意思決定を支援します。
3. 合成データの作成
合成データは、特に医療分野において、患者のプライバシーを侵害することなく、AI モデルのトレーニングやソフトウェア テストなどのさまざまな目的で重要です。 リストされた合成データ作成の内訳は次のとおりです。
3.1 合成データ HPI と進捗ノートの作成
これには、患者の現病歴 (HPI) および経過記録の形式と内容を模倣した、人工的だが現実的な患者データの生成が含まれます。 この合成データは、患者のプライバシーを危険にさらすことなく、機械学習アルゴリズムのトレーニング、ヘルスケア ソフトウェアのテスト、研究の実施に役立ちます。
3.2 合成データ EHR ノートの作成
このプロセスでは、実際の EHR メモと構造的および文脈的に類似した、シミュレートされた電子医療記録 (EHR) メモの作成が必要になります。 これらの合成メモは、患者の機密性を維持しながら、医療専門家のトレーニング、EHR システムの検証、予測モデリングや自然言語処理などのタスク用の AI アルゴリズムの開発に使用できます。
3.3 さまざまな領域における医師と患者の会話の合成要約
これには、心臓病科や皮膚科など、さまざまな医療専門分野にわたってシミュレートされた医師と患者のやり取りの要約版を生成することが含まれます。 これらの要約は、架空のシナリオに基づいていますが、実際の会話の要約に似ており、実際の患者の会話を公開したりプライバシーを侵害したりすることなく、医学教育、AI トレーニング、ソフトウェア テストに使用できます。
コアの特長
総合的なAIデータ
当社の膨大なコレクションはさまざまなカテゴリに及び、独自のモデル トレーニングのための幅広い選択肢を提供します。
品質保証
当社は厳格な品質保証手順に従って、データの正確性、有効性、関連性を保証します。
多様な使用例
テキストや画像の生成から音楽合成まで、当社のデータセットはさまざまな生成 AI アプリケーションに対応します。
カスタムデータソリューション
当社のオーダーメイドのデータ ソリューションは、特定の要件を満たすようにカスタマイズされたデータセットを構築することで、お客様固有のニーズに応えます。
セキュリティとコンプライアンス
当社はデータセキュリティとプライバシーの基準を遵守しています。 当社は GDPR および HIPPA 規制を遵守し、ユーザーのプライバシーを確保します。
福利厚生
生成AIモデルの精度を向上
データ収集にかかる時間と費用を節約
時間を加速する
市場へ
競争力を高める
エッジ
推奨リソース
バイヤーガイド
バイヤーズ ガイド: 大規模言語モデル LLM
Google や Alexa があなたを「理解」しているように見えて驚いて頭をかいたことがありますか? それとも、コンピューターで生成された不気味な人間臭さを感じるエッセイを読んでいることに気づきましたか? あなたは一人じゃない。
提供すること
人間による機械向けの専門家によるデータ アノテーション / データ ラベリング サービス
AI は大量のデータをフィードし、機械学習 (ML)、深層学習 (DL)、自然言語処理 (NLP) を活用して継続的に学習し、進化します。
Shaip の高品質なデータセットを使用して、Generative AI の卓越性を構築します
よくある質問（FAQ）
生成 AI は、特定のデータに似たり模倣したりする新しいコンテンツの作成に焦点を当てた人工知能のサブセットを指します。
生成 AI は、敵対的生成ネットワーク (GAN) のようなアルゴリズムを通じて動作します。GAN では、XNUMX つのニューラル ネットワーク (ジェネレーターとディスクリミネーター) が競合および連携して、オリジナルに似た合成データを生成します。
例としては、アート、音楽、リアルな画像の作成、人間のようなテキストの生成、3D オブジェクトのデザイン、音声やビデオ コンテンツのシミュレーションなどが挙げられます。
生成 AI モデルでは、画像、テキスト、オーディオ、ビデオ、数値データなど、さまざまな種類のデータを利用できます。
トレーニング データは生成 AI の基盤となります。 モデルはこのデータからパターン、構造、ニュアンスを学習して、新しく似たコンテンツを生成します。
精度を確保するには、多様で高品質のトレーニング データの使用、モデル アーキテクチャの改良、実世界のデータに対する継続的な検証、専門家のフィードバックの活用が含まれます。
品質は、トレーニング データの量と多様性、モデルの複雑さ、計算リソース、モデル パラメーターの微調整によって影響されます。