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.

Amazon
 جوجل
مایکروسوفت
كوجنيت

تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي العامة باستخدام البيانات المنسقة والتعليقات البشرية

إن التقدم في تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي مستمر، مدفوعًا بمصادر بيانات جديدة، ومجموعات بيانات التدريب والاختبار المنسقة بعناية، وتحسين النموذج من خلال التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)

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.

نماذج الذكاء الاصطناعي مع rlhf

تقدم Shaip خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي المصممة خصيصًا لتطوير أعمالك

RAG
تعزيز الذكاء الاصطناعي باستخدام حلول RAG: الاسترجاع في الوقت الفعلي، ومجموعات البيانات الخاصة بالمجال، والدعم المتعدد اللغات، والتحسين للحصول على مخرجات دقيقة وقابلة للتطوير وذات صلة.
PFTS
نحن نقدم حلول ضبط دقيق شاملة خاضعة للإشراف، والاستفادة من مجموعات البيانات الخاصة بالمجال لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي والإدارة التعليمية للحصول على نتائج دقيقة وفعالة وعالية الأداء.
متعدد الوسائط AI
إحداث ثورة في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال حلول متعددة الوسائط تجمع بين النصوص والصوت والصور والفيديو للحصول على تطبيقات دقيقة وقابلة للتطوير واعية بالسياق عبر الصناعات المختلفة.
موجه الهندسة
ينشئ إنشاء الاستجابة والمطالبات بالذكاء الاصطناعي مخرجات سياقية ومحددة للمجال، ويوفر مطالبات مخصصة وتحسينًا ودعمًا متعدد اللغات لاستجابات الذكاء الاصطناعي الدقيقة والجذابة وعالية الجودة.
RLHF
تحسين أداء الذكاء الاصطناعي مع RLHF من خلال دمج الملاحظات البشرية، وتحسين المطالبات، والحد من التحيزات، ومواءمة النتائج مع المعايير الأخلاقية.
فريق أحمر
يعمل متخصصو المجال على ضمان سلامة الذكاء الاصطناعي من خلال معالجة التحيزات والثغرات والمعلومات المضللة والامتثال، وتقديم نماذج ذكاء اصطناعي آمنة وأخلاقية.

حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية المصممة للتحديات الفريدة التي تواجه صناعتك

قطاع الرعاية الصحية
قطاع الرعاية الصحية

تحليل التصوير الطبي: إنشاء وتحسين الصور الطبية للتشخيص.
التوثيق السريري: أتمتة تلخيص السجلات الطبية ونسخها.

الخدمات المصرفية والمالية

الكشف عن الغش: إنشاء سيناريوهات لاختبار أنظمة الكشف عن الاحتيال.
تقييم المخاطر: تحليل ومحاكاة المخاطر المالية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.

سيارات
سيارات

القيادة الذاتية: محاكاة سيناريوهات الطريق لتدريب نماذج القيادة الذاتية.
أنظمة الأوامر الصوتية: تعزيز دقة التعرف على الصوت والاستجابة لأنظمة السيارة.

البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية
البيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية

توصيات المنتج: إنشاء توصيات مخصصة باستخدام سلوك المستخدم.
إنشاء المحتوى المرئي: إنشاء صور ومقاطع فيديو وأوصاف للمنتج.

تأمين

معالجة المطالبة: أتمتة تلخيص المطالبات والكشف عن الاحتيال.
نمذجة المخاطر: محاكاة السيناريوهات لتقييم المخاطر والتنبؤ بها.

الاتصالات السلكية واللاسلكية
الاتصالات السلكية واللاسلكية

برامج الدردشة: قم بتعزيز خدمة العملاء باستخدام المساعدين الافتراضيين المدعمين بالذكاء الاصطناعي.
توصيات المحتوى: اقترح محتوى مخصصًا للمستخدمين بناءً على تفضيلاتهم.

شريكك في الذكاء الاصطناعي التوليدي: من الضبط الدقيق إلى ضمان الجودة

جمع البيانات لضبط LLMs

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

الإنشاء الفوري/الضبط الدقيق

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

إنشاء نص خاص بالمجال

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

الإجابة على مقارنة الجودة

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

تقييم السمية

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

ملاءمة مقياس ليكرت

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

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.

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

لماذا Shaip هو شريكك الموثوق في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي

نقاط البيع السريعة

قم بتسريع عملية التحول لديك باستخدام عمليات نشر إثبات المفهوم (POC) السريعة لدينا - وتحويل الأفكار إلى حقيقة في غضون أسابيع.

متنوعة ودقيقة وسريعة

الذكاء الاصطناعي ليس حلاً واحدًا يناسب الجميع. نصمم إرشادات خاصة بكل قطاع لضمان محتوى دقيق وذي صلة وعميق مُولّد بالذكاء الاصطناعي لجمهورك.

الامتثال والأمان

نحن نضمن الامتثال لـ GDPR وHIPAA وSOC 2، وحماية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي الحساسة.

الخبرة في مجال محدد

نحن نقدم مجموعات بيانات تركز على الصناعة في مجالات الرعاية الصحية والقانون والتكنولوجيا المالية وغيرها من المجالات المتخصصة.

شراكات تكنولوجية قوية

نحن نقدم خبرة لا مثيل لها في مجال الحوسبة السحابية والبيانات والذكاء الاصطناعي والأتمتة من خلال نظامنا البيئي لشركاء التكنولوجيا.

جودة البيانات على مستوى المؤسسة

نحن نقدم مجموعات بيانات نظيفة ومنظمة وخالية من التحيز تعمل على تحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدعومة بـ RAG.

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.