حلول بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي التوليدية

خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية: إتقان البيانات لإلغاء تأمين الرؤى غير المرئية

تسخير قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحويل البيانات المعقدة إلى ذكاء عملي.

توليدي ai

عملاء متميزون

تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.

أمازون
شراء مراجعات جوجل
مایکروسافت
كوجنيت

التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي مستمر ، مدعومًا بمصادر بيانات جديدة ، ومجموعات بيانات تدريب واختبار منسقة بدقة ، ونموذج صقل عبر التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية (RLHF) والإجراءات الأخرى.

يستفيد RLHF في الذكاء الاصطناعي التوليدي من الرؤى البشرية، بما في ذلك الخبرة الخاصة بالمجال، لتحسين السلوك وتوليد المخرجات الدقيقة. ويضمن التحقق من الحقائق من قبل خبراء المجال أن استجابات النموذج ليست ذات صلة بالسياق فحسب، ولكنها أيضًا جديرة بالثقة. توفر Shaip تصنيفًا دقيقًا للبيانات، وخبراء في مجال الاعتماد، وخدمات التقييم، مما يتيح التكامل السلس للذكاء البشري في الضبط الدقيق التكراري لنماذج اللغات الكبيرة.

تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي العامة باستخدام البيانات المنسقة والتعليقات البشرية

تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي العامة

بيانات
جيل

استخدم الإنشاء الفوري مع LLMs لزيادة مجموعات البيانات الحالية وتحسين تغطية النموذج في موضوعات متنوعة، مما يضمن أداءً قويًا.

البيانات
حاشية

قم بإشراك الخبراء في الموضوع لتحسين مصادر البيانات غير المنظمة وتعليقها في تنسيقات منظمة مناسبة لخوارزميات تعلم الآلة.

تحسين النموذج باستخدام RLHF

ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال دمج المراجعة البشرية المستمرة في تطوير النموذج من خلال عملية تقييم وتحسين متكررة لتحسين المخرجات.

تقييم جودة المخرجات

يقوم الخبراء بإجراء التدقيق ومراقبة الجودة للتحقق من صحة مخرجات أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي والتصديق عليها.

تقدم Shaip خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية المصممة خصيصًا لتطوير حلول أعمالك:

جمع البيانات لضبط LLMs

نقوم بجمع البيانات وتنظيمها لتحسين نماذج اللغة من أجل الدقة والدقة.

إنشاء نص خاص بالمجال

تقوم خدمتنا بإنشاء نص متخصص لقطاعات مثل الشؤون القانونية والطبية لتدريب الذكاء الاصطناعي الذي يركز على المجال الخاص بك.

تقييم السمية

يستخدم نهجنا مقاييس مرنة لقياس المحتوى السام وتقليله في الاتصالات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي بدقة.

خدمات التحقق من صحة النموذج وضبطه

نقوم بتقييم نتائج الذكاء الاصطناعي العام من حيث الجودة عبر الأسواق واللغات لتحسين الذكاء الاصطناعي ليتوافق مع الاحتياجات الخاصة بالسوق من خلال RLHF.

الإنشاء الفوري/الضبط الدقيق

نحن نقوم بصياغة وتحسين مطالبات اللغة الطبيعية لتعكس تفاعلات المستخدم المتنوعة مع الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

الإجابة على مقارنة الجودة

تتيح شبكتنا الواسعة إجراء مقارنة شاملة لإجابات الذكاء الاصطناعي لتعزيز دقة النموذج وموثوقيته.

ملاءمة مقياس ليكرت

تضمن تعليقاتنا المخصصة أن تتمتع استجابات الذكاء الاصطناعي بالنغمة والإيجاز المناسبين لسيناريوهات مستخدم محددة.

تقييم الصواب

نحن نقوم بتقييم المحتوى الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي بدقة للتأكد من أنه حقيقي وواقعي لمنع انتشار المعلومات الخاطئة.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدية

تقدم Shaip ميزة واضحة في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي

تعزيز الذكاء الاصطناعي بالبيانات الدقيقة

من خلال الاستفادة من عقود من الخبرة في مجال البيانات، نقوم بتمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أقصى حد. تتيح لنا ريادتنا في حلول البيانات دمج مجموعات البيانات المتنوعة لتطبيقات قوية وآمنة. بفضل مهاراتنا، يحصل الذكاء الاصطناعي على بيانات دقيقة مع الحفاظ على الأمان والخصوصية الصارمين. نحن الشريك المثالي للشركات التي تتطلع إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الأصول والبرامج والاستثمارات

نحن ملتزمون بإمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز الكفاءة وتحسين النتائج وإضافة قيمة لعملائنا. يهدف استثمارنا في الملكية الفكرية وتدريب الموظفين وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى زيادة الإنتاجية وتحديث التطبيقات وتسريع تطوير البرامج.

خبرة صناعية واسعة النطاق

نحن نتعاون مع أفضل العلامات التجارية في مجال الرعاية الصحية والتكنولوجيا، باستخدام معرفتنا العميقة لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل الكشف عن رؤى البيانات، وإنشاء ملفات تعريف المشتري، واختبار النماذج، وتقديم الوكلاء الرقميين للموظفين والعملاء.

خبرة في تطوير التكنولوجيا

التكنولوجيا هي جوهر عملنا، ومع الذكاء الاصطناعي التوليدي، نرتقي بهندسة البرمجيات الرائدة لدينا إلى آفاق جديدة. نحن نتشارك مع صناعات متنوعة للاستفادة من هذه التكنولوجيا المتطورة، وتسريع إنشاء البرامج، وتعزيز الخدمات للمستخدمين والعاملين، وتبسيط العمليات.

قم ببناء التميز في الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بك باستخدام مجموعات بيانات عالية الجودة من Shaip

يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي التي تركز على إنشاء محتوى جديد، وغالبًا ما يشبه أو يقلد بيانات معينة.

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال خوارزميات مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs)، حيث تتنافس وتتعاون شبكتان عصبيتان (المولد والمميز) لإنتاج بيانات تركيبية تشبه الشبكة الأصلية.

تشمل الأمثلة إنشاء أعمال فنية وموسيقى وصور واقعية وإنشاء نص يشبه الإنسان وتصميم كائنات ثلاثية الأبعاد ومحاكاة محتوى الصوت أو الفيديو.

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية استخدام أنواع مختلفة من البيانات، بما في ذلك الصور والنصوص والصوت والفيديو والبيانات الرقمية.

توفر بيانات التدريب الأساس للذكاء الاصطناعي التوليدي. يتعلم النموذج الأنماط والهياكل والفروق الدقيقة من هذه البيانات لإنتاج محتوى جديد مشابه.

يتضمن ضمان الدقة استخدام بيانات تدريب متنوعة وعالية الجودة، وتحسين بنيات النماذج، والتحقق المستمر من صحة بيانات العالم الحقيقي، والاستفادة من تعليقات الخبراء.

وتتأثر الجودة بحجم وتنوع بيانات التدريب، وتعقيد النموذج، والموارد الحسابية، والضبط الدقيق لمعلمات النموذج.