生成型 AI トレーニング 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。

生成AI

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。

Amazon
グーグル
Microsoft
コグニット

厳選されたデータと人間のフィードバックによる Gen AI モデルの最適化

生成AI技術の進歩は、新しいデータソース、綿密にキュレーションされたトレーニングおよびテストデータセット、そしてモデルの改善によって継続的に行われています。 人間のフィードバックから学ぶ強化(RLHF)

生成 AI の 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、信頼できることも保証されます。 Shaip は、正確なデータのラベル付け、資格情報ドメインのエキスパート、および評価サービスを提供し、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を可能にします。

RLHF を使用した Gen AI モデル

Shaipは、ビジネスの発展に合わせたGenerative AIサービスを提供します

RAG
RAG ソリューションで AI を強化します。リアルタイム検索、ドメイン固有のデータセット、多言語サポート、正確でスケーラブルかつ関連性の高い出力の最適化を実現します。
PFTS
当社は、ドメイン固有のデータセットを活用して AI および LLM モデルを最適化し、正確で効率的かつ高性能な結果を​​もたらす包括的な教師あり微調整ソリューションを提供します。
マルチモーダル AI
テキスト、音声、画像、ビデオを組み合わせたマルチモーダル ソリューションで AI に革命をもたらし、業界全体で正確でスケーラブルなコンテキスト認識型アプリケーションを実現します。
プロンプトエンジニアリング
AI プロンプトおよび応答生成は、コンテキストに応じたドメイン固有の出力を作成し、カスタム プロンプト、最適化、多言語サポートを提供して、正確で魅力的かつ高品質の AI 応答を実現します。
RLHF
RLHF では、人間のフィードバックを統合し、プロンプトを最適化し、バイアスを減らし、出力を倫理基準に合わせることで、AI のパフォーマンスが向上します。
レッドチーミング
ドメインスペシャリストは、偏見、脆弱性、誤報、コンプライアンスに対処し、安全で倫理的な AI モデルを提供することで AI の安全性を確保します。

業界特有の課題に合わせて構築されたジェネレーティブ AI ソリューション

看護師
看護師

医用画像解析: 診断用の医療画像を生成し、強化します。
臨床文書: 医療記録の要約と転記を自動化します。

銀行と金融

不正検出: 不正検出システムをテストするためのシナリオを生成します。
リスクアセスメント: AI モデルを使用して財務リスクを分析およびシミュレートします。

自動車
自動車

自動運転: 自動運転モデル​​をトレーニングするための道路シナリオをシミュレートします。
音声コマンドシステム: 車載システムの音声認識と応答精度を向上します。

小売&eコマース
小売およびEコマース

製品の推奨事項: ユーザーの行動に基づいてパーソナライズされた推奨事項を生成します。
ビジュアルコンテンツの作成: 製品の画像、ビデオ、説明を作成します。

保険

クレーム処理: 請求の要約と不正検出を自動化します。
リスクモデリング: シナリオをシミュレートしてリスクを評価および予測します。

電気通信
電気通信

チャットボット: AI 搭載の仮想アシスタントで顧客サービスを強化します。
コンテンツの推奨事項: ユーザーの好みに基づいてパーソナライズされたコンテンツを提案します。

生成AIのパートナー: 微調整から品質保証まで

LLM を微調整するためのデータ収集

データを収集および整理して、精度と精度を高めるために言語モデルを改良します。

即時作成/微調整

ユーザーと AI の多様な対話を反映するために、自然言語プロンプトを作成および最適化します。

ドメイン固有のテキストの作成

当社のサービスは、法律や医療などの分野に特化したテキストを作成して、ドメインに焦点を当てた AI をトレーニングします。

回答品質の比較

当社の広範なネットワークにより、AI の回答を徹底的に比較して、モデルの精度と信頼性を向上させることができます。

毒性評価

私たちのアプローチでは、柔軟なスケールを使用して、AI によって生成された通信内の有害なコンテンツを正確に測定し、削減します。

リッカートスケールの適切性

カスタマイズされたフィードバックにより、AI の応答が特定のユーザー シナリオに適切なトーンと簡潔さを持つことが保証されます。

モデルの検証およびチューニング サービス

RLHF を通じて市場固有のニーズに合わせて AI を微調整するために、市場および言語全体での品質に関する生成 AI の結果を評価します。

正しさの評価

誤った情報の拡散を防ぐために、AI によって生成されたコンテンツを厳格に評価し、事実に基づいた現実的なものであることを確認します。

生成的 AI の使用例

Shaip が Generative AI の信頼できるパートナーである理由

迅速なPOC

弊社の迅速な概念実証 (POC) 展開により変革を迅速に進め、数週間以内にアイデアを現実のものに変えることができます。

多様で、正確で、速い

AI は万能ではありません。当社は業界固有のプロンプトを作成し、オーディエンスにとって正確で関連性が高く、洞察力に富んだ AI 生成コンテンツを保証します。

コンプライアンスとセキュリティ

当社は、GDPR、HIPAA、SOC 2 への準拠を保証し、機密性の高い AI トレーニング データを保護します。

ドメイン固有の専門知識

当社は、ヘルスケア、法律、フィンテック、その他の専門分野に特化した業界向けデータセットを提供しています。

強力な技術パートナーシップ

当社は、テクノロジー パートナー エコシステムを通じて、クラウド、データ、AI、自動化に関する比類のない専門知識を提供します。

エンタープライズグレードのデータ品質

当社は、RAG を活用した AI アプリケーションのパフォーマンスを向上させる、クリーンかつ構造化されたバイアスのないデータセットを提供します。

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

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。