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。

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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 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。

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

Gen AI モデルの最適化

データセット
世代

LLM によるプロンプト生成を利用して既存のデータセットを強化し、さまざまなトピックのモデル カバレッジを向上させ、堅牢なパフォーマンスを確保します。

且つ
アノテーション

対象分野の専門家と協力して、非構造化データ ソースを ML アルゴリズムに適した構造化形式に改良し、注釈を付けます。

RLHF によるモデルの改良

評価と改良の反復プロセスを通じて継続的な人間によるレビューをモデル開発に統合し、出力を最適化することで AI モデルを微調整します。

品質出力の評価

専門家が監査と品質管理を実行して、生成 AI システムの出力を検証および承認します。

Shaip は、ビジネス ソリューションを進歩させるためにカスタマイズされた Generative AI サービスを提供します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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 はジェネレーティブ AI の世界で明らかな優位性を提供します

正確なデータで AI を強化する

数十年にわたるデータ経験を活用して、私たちは生成 AI を最大限に強化します。データ ソリューションにおける当社のリーダーシップにより、さまざまなデータセットを統合して堅牢で安全なアプリケーションを実現できます。私たちのスキルにより、AI は厳格なセキュリティとプライバシーを維持しながら正確なデータを取得します。当社は、Generative AI の活用を検討している企業にとって最適なパートナーです。

資産、プログラム、投資

私たちは、効率を高め、結果を改善し、クライアントに付加価値をもたらすジェネレーティブ AI の可能性に専念しています。知的財産、スタッフ トレーニング、生成 AI ツールへの投資は、生産性の向上、アプリケーションの最新化、ソフトウェア開発の加速を目的としています。

業界の広範な専門知識

当社はトップヘルスケアおよびテクノロジーブランドと協力し、データインサイトの発見、購入者プロファイルの作成、モデルのテスト、スタッフや顧客向けのデジタルエージェントの導入など、ジェネレーティブAIアプリケーションを開発するための深い知識を活用しています。

技術開発の専門知識

テクノロジーは当社の中核であり、Generative AI により当社の最先端のソフトウェア エンジニアリングを新たな高みに引き上げます。当社はさまざまな業界と提携してこの最先端のテクノロジーを活用し、ソフトウェアの作成を加速し、ユーザーと従業員向けのサービスを強化し、業務を合理化します。

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自然言語処理（NLP）を、テキストと音声の注釈を使用した機械学習用の高品質のトレーニングデータに変換するヒューマンインテリジェンス。

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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。

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臨床NLPの作成は重要なタスクであり、解決するには膨大なドメインの専門知識が必要です。 この分野では、あなたがGoogleより数年進んでいることがはっきりとわかります。 私はあなたと一緒に働き、あなたをスケーリングしたいと思います。
グーグル株式会社 取締役
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私のエンジニアリングチームは、ヘルスケア音声APIの開発中にShaipのチームと2年以上協力しました。 私たちは、ヘルスケア固有のNLPで行われた彼らの仕事と、複雑なデータセットで達成できることに感銘を受けました。
グーグル株式会社 エンジニアリング責任者
見積もり

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

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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。