تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.
تعزيز فهم اللغة باستخدام الذكاء الاصطناعي: إتقان إمكانيات الفهم المتقدم للغة من خلال خدمات النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة الخاصة بنا.
تعمق في مجموعتنا الواسعة من الخدمات المصممة لتحسين وتحسين طريقة فهم الذكاء الاصطناعي للغة والتفاعل معها.
طورت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بشكل كبير مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). هذه النماذج قادرة على فهم وتوليد نص شبيه بالبشر. يفتحون فرصًا جديدة عبر مجموعة واسعة من التطبيقات ، من روبوتات المحادثة لخدمة العملاء إلى تحليلات النص المتقدمة. في Shaip ، نقوم بتمكين هذا التطور من خلال توفير مجموعات بيانات عالية الجودة ومتنوعة وشاملة تعمل على تطوير وتحسين LLMs.
بغض النظر عن موقعك الحالي في رحلة تطوير نموذج اللغة الكبيرة ، تهدف خدماتنا الكاملة إلى تسريع نمو مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. نحن ندرك المتطلبات المتطورة باستمرار للذكاء الاصطناعي ونعمل بجد لتقديم حلول البيانات التي تسهل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الدقيق والفعال والمبتكر.
تتيح لنا خبراتنا الكبيرة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) واللغويات الحاسوبية وإنشاء المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي تحقيق نتائج متفوقة ، والتغلب على تحديات "الميل الأخير" في تنفيذ الذكاء الاصطناعي.
تسخير قوة LLM لإنشاء محتوى يشبه الإنسان من مطالبات المستخدم. يساعد هذا النهج في كفاءة العاملين في مجال المعرفة ويمكنه حتى أتمتة المهام الأساسية. تتضمن التطبيقات الذكاء الاصطناعي للمحادثة وروبوتات الدردشة ، وإنشاء نسخ تسويقية ، ومساعدة الترميز ، والإلهام الفني.
استكشف الإمكانات الإبداعية لـ LLMs مثل DALL-E و Stable Diffusion و MidJourney لتوليد الصور من أوصاف النص. وبالمثل ، استخدم Imagen Video لإنشاء مقاطع فيديو بناءً على المطالبات النصية.
تعد LLMs مثل Codex و CodeGen مفيدة في إنشاء الكود ، وتوفر اقتراحات الإكمال التلقائي وإنشاء كتل كاملة من التعليمات البرمجية ، وبالتالي تسريع عملية تطوير البرامج.
في عصر انفجار البيانات ، يصبح التلخيص أمرًا بالغ الأهمية. يمكن أن توفر LLM تلخيصًا تجريديًا ، وتوليد نصًا جديدًا لتمثيل محتوى أطول ، وتلخيصًا استخلاصيًا ، حيث يتم استرداد الحقائق ذات الصلة وتلخيصها في استجابة موجزة تستند إلى موجه. يساعد هذا في فهم كميات كبيرة من المقالات والبودكاست ومقاطع الفيديو والمزيد.
استفد من إمكانات LLMs مثل Whisper لتحويل ملفات الصوت إلى نص ، مما يسهل الوصول إلى المحتوى الصوتي وفهمه.
تمتد مجموعتنا الواسعة إلى العديد من الفئات ، وتوفر مجموعة واسعة لتدريب النموذج الفريد الخاص بك.
تضمن إجراءات ضمان الجودة الصارمة لدينا دقة البيانات وصلاحيتها ومدى ملاءمتها.
تلبي مجموعات البيانات الخاصة بنا العديد من تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة ، من تحليل المشاعر إلى إنشاء النص.
نحن نقدم حلول بيانات مخصصة تتماشى مع احتياجاتك الخاصة من خلال إنشاء مجموعة بيانات مخصصة لمتطلباتك.
نحن نلتزم بمعايير أمان البيانات والخصوصية ، بما في ذلك لوائح GDPR و HIPPA ، وحماية خصوصية المستخدم.
قم بتحسين أداء النماذج اللغوية الكبيرة الخاصة بك
اكتساب منافسة
حافة
تسريع وقتك
الى السوق
تقليل الوقت والموارد التي يتم إنفاقها على جمع البيانات
فرق متخصصة ومدربة:
يتم ضمان أعلى كفاءة للعملية من خلال:
تقدم المنصة الحاصلة على براءة اختراع فوائد:
هل خدشت رأسك من قبل ، مندهشًا من كيف يبدو أن Google أو Alexa قد `` يوصيان بك ''؟ أو هل وجدت نفسك تقرأ مقالًا تم إنشاؤه بواسطة الكمبيوتر ويبدو أنه إنسان بشكل مخيف؟ انت لست وحدك.
بغض النظر عن مرحلتك الحالية في رحلة الذكاء الاصطناعي التوليدي ، فإن عروضنا الشاملة كليًا مصممة لتسريع تقدم مشروعات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
نظرًا لأن البيانات ذات أهمية قصوى لنجاح كل مؤسسة ، فمن المقدر أن تقضي فرق الذكاء الاصطناعي في المتوسط 80٪ من وقتها في إعداد البيانات لنماذج الذكاء الاصطناعي.
استخدم حلول LLM الخاصة بنا لبناء نماذج ذكاء اصطناعي دقيقة وعالية الجودة.
نموذج اللغة الكبير (LLM) هو نوع من أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لفهم وإنشاء نص يشبه الإنسان بناءً على كميات هائلة من البيانات.
وهو يعمل من خلال تحليل كميات هائلة من النص للتعرف على الأنماط والعلاقات والهياكل، مما يمكنه من التنبؤ بالنص وإنتاجه بناءً على السياق المقدم.
يتم تدريب LLMs بشكل أساسي على البيانات النصية، والتي يمكن أن تشمل الكتب والمقالات والمواقع الإلكترونية والمحتويات المكتوبة الأخرى من مجالات متنوعة.
يتم استخدام بيانات التدريب لتعليم LLM التعرف على أنماط اللغة. يتم تقديم النموذج مع الأمثلة، ويتعلم منها، ثم يقوم بالتنبؤات على البيانات الجديدة غير المرئية.
يمكن استخدام LLMs في العديد من حلول الأعمال، مثل برامج الدردشة لدعم العملاء، وإنشاء المحتوى، وتحليل المشاعر، وأبحاث السوق، والعديد من التطبيقات الأخرى التي تتضمن معالجة النصوص وفهمها.
تعتمد جودة النتائج على جودة وتنوع بيانات التدريب، وبنية النموذج، والموارد الحسابية، والتطبيق المحدد الذي يتم استخدامه من أجله. يمكن أن يلعب الضبط الدقيق والتحديثات المنتظمة أيضًا دورًا مهمًا.
