생성적 AI 훈련 데이터 솔루션
생성 AI 서비스: 데이터를 마스터링하여 보이지 않는 인사이트 확보
생성 AI의 힘을 활용하여 복잡한 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환합니다.
주요 클라이언트
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
제너레이티브 AI 기술의 발전은 끊임없이 이루어지며 새로운 데이터 소스, 세심하게 큐레이팅된 교육 및 테스트 데이터 세트, 모델에 의해 강화됩니다. 인간 피드백(RLHF)의 강화 학습을 통한 개선 절차.
생성 AI의 RLHF는 행동 최적화 및 정확한 출력 생성을 위해 도메인별 전문 지식을 포함한 인간의 통찰력을 활용합니다. 도메인 전문가의 사실 확인을 통해 모델의 응답이 상황에 맞게 적절할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있음을 보장합니다. Shaip은 정확한 데이터 라벨링, 자격 증명 도메인 전문가 및 평가 서비스를 제공하여 인간 지능을 대규모 언어 모델의 반복적인 미세 조정에 원활하게 통합할 수 있도록 합니다.
선별된 데이터 및 인간 피드백을 통해 Gen AI 모델 최적화
데이터 세트
세대
LLM을 통한 신속한 생성을 활용하여 기존 데이터 세트를 보강하고 다양한 주제에 대한 모델 적용 범위를 개선하여 강력한 성능을 보장합니다.
Data
주석
분야별 전문가를 참여시켜 구조화되지 않은 데이터 소스를 ML 알고리즘에 적합한 구조화된 형식으로 개선하고 주석을 추가합니다.
RLHF를 사용한 모델 개선
결과를 최적화하기 위한 반복적인 평가 및 개선 프로세스를 통해 지속적인 인적 검토를 모델 개발에 통합하여 AI 모델을 미세 조정합니다.
품질 산출물 평가
전문가들은 감사 및 품질 관리를 수행하여 Generative AI 시스템의 출력을 검증하고 비준합니다.
Shaip은 귀하의 비즈니스 솔루션을 발전시키기 위해 맞춤형 생성 AI 서비스를 제공합니다.
LLM 미세 조정을 위한 데이터 수집
우리는 정확성과 정확성을 위해 언어 모델을 개선하기 위해 데이터를 수집하고 선별합니다.
도메인별 텍스트 생성
당사의 서비스는 법률 및 의료와 같은 분야에 특화된 텍스트를 생성하여 도메인 중심 AI를 교육합니다.
독성 평가
우리의 접근 방식은 유연한 척도를 사용하여 AI 생성 통신에서 독성 콘텐츠를 정확하게 측정하고 줄입니다.
모델 검증 및 튜닝 서비스
우리는 RLHF를 통해 시장별 요구 사항에 맞게 AI를 미세 조정하기 위해 시장과 언어 전반에 걸쳐 품질에 대한 Gen AI 결과를 평가합니다.
프롬프트 생성/미세 조정
우리는 AI와의 다양한 사용자 상호 작용을 반영하기 위해 자연어 프롬프트를 제작하고 최적화합니다.
답변 품질 비교
당사의 광범위한 네트워크를 통해 AI 답변을 철저하게 비교하여 모델 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.
리커트 척도 적합성
우리의 맞춤형 피드백은 AI 응답이 특정 사용자 시나리오에 적합한 어조와 간결성을 갖도록 보장합니다.
정확성 평가
우리는 잘못된 정보의 확산을 방지하기 위해 AI가 생성한 콘텐츠가 사실적이고 현실적인지 엄격하게 평가합니다.
생성 AI 사용 사례
질문 및 답변 쌍
기업이 대규모 코퍼스에서 관련 정보를 추출하여 Gen AI를 개발할 수 있도록 대용량 문서(제품 매뉴얼, 기술 문서, 온라인 포럼 및 리뷰, 산업 규제 문서)를 철저하게 읽고 질문-답변 쌍을 만듭니다. 우리 전문가들은 다음과 같은 고품질 Q&A 쌍을 만듭니다.
» 여러 답변이 포함된 Q&A 쌍
» 표면 수준의 질문 생성(참조 텍스트에서 직접 데이터 추출)
» 깊이 있는 질문 만들기(참조 텍스트에 제공되지 않은 사실 및 통찰력과 연관)
» 테이블에서 쿼리 생성
텍스트 요약
당사의 전문가는 대량의 텍스트 데이터에 대한 간결하고 유익한 요약을 입력하여 전체 대화 또는 긴 대화를 요약할 수 있습니다.
이미지 캡션
고급 AI 기반 이미지 캡션 서비스로 이미지를 해석하는 방식을 혁신하세요. 우리는 정확하고 문맥상 풍부한 설명을 생성하여 이미지에 생명을 불어넣고 청중이 시각적 콘텐츠와 보다 효과적으로 상호 작용하고 참여할 수 있는 새로운 방법을 열어줍니다.
오디오 생성
음악, 음성, 환경 소리와 같은 다양한 소리가 포함된 대규모 오디오 녹음 데이터 세트로 모델을 학습시켜 음악, 팟캐스트 또는 오디오 북과 같은 오디오를 생성합니다.
표제
아케이드 게임의 메인 사운드트랙. 눈에 띄는 일렉트릭 기타 리프와 함께 빠르게 진행되고 낙관적입니다. 음악은 반복적이고 기억하기 쉽지만 심벌즈 충돌이나 드럼 롤과 같은 예상치 못한 소리가 있습니다.
생성된 오디오
음성 인식
구어를 이해하는 모델, 즉 음성 활성화 어시스턴트, 받아쓰기 소프트웨어 및 해당 대본이 있는 음성 녹음의 대규모 데이터 세트를 기반으로 하는 실시간 번역과 같은 애플리케이션을 교육합니다.
텍스트 음성 변환 서비스 교육
우리는 AI 모델을 교육하여 응용 프로그램을 위한 자연스럽고 매력적인 음성을 생성하여 사용자에게 독특하고 몰입감 있는 청각 경험을 제공하기 위해 인간 음성 녹음의 대규모 데이터 세트를 제공합니다.
인적 평가 및 QA 검증을 통한 LLM 데이터 세트 평가
기계 학습의 세계에서는 주어진 프롬프트를 기반으로 모델이 사람과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 하는 것이 가장 중요합니다. 이 프로세스에는 사람의 평가 및 품질 보증(QA) 검증을 통한 엄격한 데이터 세트 평가가 포함됩니다. 평가자는 데이터 세트의 프롬프트-응답 쌍을 비판적으로 평가하고 언어 학습 모델(LLM)에서 생성된 응답의 관련성과 품질을 평가합니다.
인적 평가 및 QA 검증을 통한 LLM 데이터 세트 비교
데이터 세트 비교에는 단일 프롬프트에 대한 다양한 응답 옵션에 대한 세심한 분석이 포함됩니다. 목표는 관련성, 정확성 및 프롬프트 컨텍스트와의 정렬을 기준으로 이러한 응답을 가장 좋은 것부터 가장 나쁜 것까지 순위를 매기는 것입니다.
합성 대화 생성
Synthetic Dialogue Creation은 Generative AI의 힘을 활용하여 챗봇 상호 작용과 콜센터 대화를 혁신합니다. 제품 매뉴얼, 기술 문서, 온라인 토론과 같은 광범위한 리소스를 조사하는 AI의 역량을 활용함으로써 챗봇은 수많은 시나리오에서 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 제품 문의, 문제 해결, 사용자와의 자연스럽고 일상적인 대화에 대한 포괄적인 지원을 제공함으로써 전반적인 고객 경험을 향상함으로써 고객 지원을 변화시키고 있습니다.
이미지 요약, 평가 및 검증
Generative AI 영역 내의 이미지 요약, 평가 및 검증에는 이미지를 선별 및 평가하여 정확한 요약과 품질 평가를 생성하는 정교한 기계 학습 모델이 포함됩니다. 인간의 피드백은 AI의 정확성을 미세 조정하는 데 도움이 되고, 생성된 콘텐츠가 인간의 판단만이 제공할 수 있는 미묘한 기대치와 표준을 충족하도록 보장하여 AI 출력의 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 되므로 이 프로세스에서 매우 중요합니다.
Shaip은 Generative AI 세계에서 확실한 이점을 제공합니다.
정밀 데이터로 AI 강화
수십 년간의 데이터 경험을 활용하여 Generative AI를 최대한 활용합니다. 데이터 솔루션 분야의 리더십을 통해 강력하고 안전한 애플리케이션을 위해 다양한 데이터 세트를 병합할 수 있습니다. 우리의 기술을 통해 AI는 엄격한 보안과 개인 정보 보호를 유지하면서 정확한 데이터를 얻습니다. 우리는 Generative AI를 활용하려는 기업을 위한 완벽한 파트너입니다.
자산, 프로그램 및 투자
우리는 효율성을 높이고 결과를 개선하며 고객을 위한 가치를 추가하기 위해 Generative AI의 잠재력에 전념하고 있습니다. 지적 재산, 직원 교육, 생성적 AI 도구에 대한 우리의 투자는 생산성을 높이고 애플리케이션을 현대화하며 소프트웨어 개발을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
광범위한 업계 전문성
우리는 데이터 인사이트 발굴, 구매자 프로필 생성, 모델 테스트, 직원 및 고객을 위한 디지털 에이전트 도입 등 제너레이티브 AI 애플리케이션을 개발하기 위한 심층적인 지식을 활용하여 최고의 의료 및 기술 브랜드와 협력하고 있습니다.
기술개발 전문성
기술은 우리의 핵심이며 Generative AI를 통해 선도적인 소프트웨어 엔지니어링을 새로운 차원으로 끌어올립니다. 우리는 다양한 업계와 협력하여 이 최첨단 기술을 활용하고 소프트웨어 생성을 가속화하며 사용자와 작업자를 위한 서비스를 강화하고 운영을 간소화합니다.
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제공
전문가 데이터 주석 / 사람이 기계에 대한 데이터 라벨링 서비스
AI는 방대한 양의 데이터를 활용하고 기계 학습(ML), 딥 러닝(DL) 및 자연어 처리(NLP)를 활용하여 지속적으로 학습하고 발전합니다.
Shaip의 고품질 데이터 세트로 제너레이티브 AI의 우수성을 구축하십시오.
자주 묻는 질문 (FAQ)
생성적 AI(Generative AI)는 새로운 콘텐츠를 만드는 데 초점을 맞춘 인공지능의 하위 집합을 말하며, 종종 주어진 데이터를 닮거나 모방합니다.
Generative AI는 두 개의 신경망(생성자와 판별자)이 경쟁하고 협력하여 원본과 유사한 합성 데이터를 생성하는 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 알고리즘을 통해 작동합니다.
예를 들어 예술, 음악 및 사실적인 이미지 만들기, 인간과 유사한 텍스트 생성, 3D 개체 디자인, 음성 또는 비디오 콘텐츠 시뮬레이션 등이 있습니다.
생성적 AI 모델은 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오, 수치 데이터 등 다양한 데이터 유형을 활용할 수 있습니다.
훈련 데이터는 생성적 AI의 기반을 제공합니다. 모델은 이 데이터로부터 패턴, 구조 및 뉘앙스를 학습하여 새롭고 유사한 콘텐츠를 생성합니다.
정확성을 보장하려면 다양한 고품질 교육 데이터 사용, 모델 아키텍처 개선, 실제 데이터에 대한 지속적인 검증, 전문가 피드백 활용이 필요합니다.
품질은 훈련 데이터의 양과 다양성, 모델의 복잡성, 계산 리소스, 모델 매개변수의 미세 조정에 의해 영향을 받습니다.