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。
AI で言語理解を強化: 最先端の大規模言語モデル サービスを使用して、高度な言語理解の可能性をマスターします。
AI が言語を理解して対話する方法を洗練し、改善するために設計された、当社の広範なサービスをご活用ください。
大規模言語モデル (LLM) は、自然言語処理 (NLP) の分野を劇的に進歩させました。 これらのモデルは、人間のようなテキストを理解して生成することができます。 これらは、顧客サービスのチャットボットから高度なテキスト分析に至るまで、幅広いアプリケーションにわたって新たな機会を生み出します。 Shaip では、LLM の開発と改良を促進する高品質で多様かつ包括的なデータセットを提供することで、この進化を可能にします。
大規模言語モデル開発の過程におけるお客様の現在の立場に関係なく、当社の完全なサービスはお客様の AI イニシアチブの成長を加速することを目指しています。 私たちは進化し続ける AI の要求を理解し、正確で効率的かつ革新的な AI モデルのトレーニングを促進するデータ ソリューションを提供するために熱心に取り組んでいます。
自然言語処理 (NLP)、計算言語学、AI 主導のコンテンツ作成に関する当社の豊富な専門知識により、AI 実装における「ラストマイル」の課題を克服し、優れた結果を生み出すことができます。
LLM の力を利用して、ユーザー プロンプトから人間のようなコンテンツを生成します。 このアプローチはナレッジ ワーカーの効率を高め、基本的なタスクを自動化することもできます。 アプリケーションには、会話型 AI とチャットボット、マーケティング コピーの生成、コーディング支援、芸術的インスピレーションなどが含まれます。
テキストの説明から画像を生成するための DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney などの LLM の創造的な可能性を探ってください。 同様に、Imagen Video を使用して、テキスト プロンプトに基づいてビデオを生成します。
Codex や CodeGen などの LLM は、コード生成に役立ち、オートコンプリートの提案を提供し、コードのブロック全体を作成することで、ソフトウェア開発プロセスを加速します。
データ爆発の時代には、要約が重要になります。 LLM は、長いコンテンツを表す新しいテキストを生成する抽象的な要約と、プロンプトに基づいて関連する事実を取得して簡潔な応答に要約する抽出的な要約を提供できます。 これは、大量の記事、ポッドキャスト、ビデオなどを理解するのに役立ちます。
Whisper などの LLM の機能を利用して音声ファイルをテキストに変換し、音声コンテンツへのアクセスと理解を容易にします。
当社の広範なコレクションは多数のカテゴリに及び、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。
当社の厳格な品質保証手順により、データの正確性、有効性、関連性が保証されます。
当社のデータセットは、感情分析からテキスト生成まで、さまざまな大規模な言語モデル アプリケーションに対応します。
お客様の要件に合わせてカスタマイズされたデータセットを作成することで、お客様の特定のニーズに合わせたカスタマイズされたデータ ソリューションを提供します。
当社は、GDPR および HIPPA 規制を含むデータ セキュリティおよびプライバシー基準に準拠し、ユーザーのプライバシーを保護します。
大規模な言語モデルのパフォーマンスを向上させる
競争力を高める
エッジ
時間を短縮しましょう
市場へ
データ収集に費やす時間とリソースを削減
専任の訓練を受けたチーム：
最高のプロセス効率が保証されます：
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
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。
生成 AI の取り組みの現在の段階に関係なく、当社の包括的なサービスは、AI 事業の推進を促進することを目的としています。
データはあらゆる組織の成功にとって最も重要であるため、AI チームは平均して AI モデル用のデータの準備に時間の 80% を費やしていると推定されています。
LLM ソリューションを使用して、正確で高品質の AI モデルを構築します。
Large Language Model (LLM) は、膨大な量のデータに基づいて人間のようなテキストを理解し、生成するように設計された人工知能システムの一種です。
膨大な量のテキストを分析してパターン、関係、構造を認識することで機能し、提供されたコンテキストに基づいてテキストを予測して生成できるようになります。
LLM は主にテキスト データでトレーニングされます。テキスト データには、さまざまなドメインの書籍、記事、Web サイト、その他の文書コンテンツが含まれます。
トレーニング データは、LLM に言語のパターンを認識するよう教えるために使用されます。 モデルには例が提示され、そこから学習して、まだ見たことのない新しいデータを予測します。
LLM は、カスタマー サポート チャットボット、コンテンツ生成、センチメント分析、市場調査、およびテキストの処理と理解に関係するその他の多くのアプリケーションなど、数多くのビジネス ソリューションで利用できます。
結果の品質は、トレーニング データの品質と多様性、モデルのアーキテクチャ、計算リソース、および使用される特定のアプリケーションによって異なります。 定期的な微調整とアップデートも重要な役割を果たします。