生成 AI では、画像の要約、評価、検証に、画像をキュレートして評価し、要約と品質評価を生成する機械学習モデルが関与します。人間によるフィードバックによって AI の精度が微調整され、コンテンツが微妙な基準を満たしていることが保証され、信頼性が向上します。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
大規模なドキュメント（製品マニュアル、技術文書、オンライン フォーラムとレビュー、業界の規制文書）を徹底的に読み、質問と回答のペアを作成します。これにより、企業は大規模なコーパスから関連情報を抽出して Gen AI を開発できるようになります。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。
» 複数の回答がある Q&A ペア
» 表面レベルの質問の作成 (参考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)
» テーブルからのクエリの作成
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
Synthetic Dialogue Creation は、Generative AI の力を利用して、チャットボットの対話とコールセンターの会話に革命をもたらします。製品マニュアル、技術文書、オンライン ディスカッションなどの広範なリソースを詳しく調査する AI の能力を活用することで、チャットボットは、無数のシナリオにわたって正確で適切な応答を提供する機能を備えています。このテクノロジーは、製品に関する問い合わせや問題のトラブルシューティングに対する包括的な支援を提供し、ユーザーとの自然でカジュアルな対話を行うことで、顧客サポートを変革し、それによって全体的な顧客エクスペリエンスを向上させています。
生成 AI では、画像の要約、評価、検証に、画像をキュレートして評価し、要約と品質評価を生成する機械学習モデルが関与します。人間によるフィードバックによって AI の精度が微調整され、コンテンツが微妙な基準を満たしていることが保証され、信頼性が向上します。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
