생성 AI 데이터 솔루션

생성 AI 서비스: 데이터를 마스터링하여 보이지 않는 인사이트 확보

생성 AI의 힘을 활용하여 복잡한 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환합니다.

제너레이티브 AI

주요 클라이언트

팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.

아마존
구글
Microsoft
코그니트

새로운 AI에 맞춤화된 포괄적인 솔루션 알아보기

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.

제너레이티브 AI 모델의 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 행동 최적화 및 정확한 출력 생성을 위해 영역별 전문 지식을 포함한 인적 통찰력을 활용합니다. 도메인 전문가의 사실 확인을 통해 모델의 응답이 상황에 따라 적절할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있습니다. Shaip과 같은 플랫폼은 고품질 데이터 라벨링, 자격 증명 도메인 전문가, 도메인별 교육 및 평가 서비스를 제공하여 이 생태계를 연결하고 인간 지능을 대규모 언어 모델의 반복적인 미세 조정에 원활하게 통합하여 향상된 성능을 촉진하고 AI 앱의 안전.

생성 AI 사용 사례

1. 질의응답

질문 & 응답

우리 전문가들은 기업이 Gene AI를 개발할 수 있도록 전체 문서를 철저히 읽고 질문-답변 쌍을 만들 수 있습니다. 이는 대규모 말뭉치에서 관련 정보를 추출하여 쿼리를 처리할 수 있습니다. 당사 전문가는 다음과 같은 고품질 Q&A 쌍을 생성합니다.

» 컨택 센터 상담원 지원을 위한 Q&A 생성
» 표면 수준 생성(참조 텍스트에서 직접 데이터 추출)
» 깊이 있는 질문 만들기(참조 텍스트에 제공되지 않은 사실 및 통찰력과 연관)
» 테이블 형식 데이터를 기반으로 Q&A 개발

생성적 AI 모델에 대한 Q&A 데이터 세트를 생성할 때 업계와 관련된 특정 도메인 및 문서 유형에 집중하고 일반적인 질문에 답하는 데 필요한 정보를 포함하는 것이 중요합니다.

  • 제품 매뉴얼/제품 문서
  • 기술 문서
  • 온라인 포럼 및 리뷰
  • 고객 서비스 데이터
  • 산업 규제 문서

2. 텍스트 요약

당사의 전문가는 대량의 텍스트 데이터에 대한 간결하고 유익한 요약을 입력하여 전체 대화 또는 긴 대화를 요약할 수 있습니다.

텍스트 요약
요약된 이메일 스레드
요약 채팅
이미지 생성

3. 이미지 생성 및 이미지 렌더링

객체, 장면, 텍스처와 같은 다양한 기능이 포함된 대규모 이미지 데이터 세트로 모델을 교육하여 사실적인 이미지를 생성합니다(예: 새로운 제품 디자인, 마케팅 자료 또는 가상 세계 생성). 우리는 또한 상세한 기하학을 가진 3D 캐릭터의 복잡한 디자인을 전문으로 하는 3D 콘텐츠 제작을 제공합니다.

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.

딥페이크 감지 서비스

이미지 및 비디오를 포함하여 조작된 디지털 미디어 파일을 식별하고 분석합니다. 당사의 전문가들은 딥페이크 조작을 나타내는 미묘한 이상 및 불일치를 감지하기 위해 미디어 콘텐츠를 세심하게 스캔합니다. 저희 팀은 콘텐츠의 진위 여부를 확인하여 정품과 인위적으로 생성된 미디어를 구별할 수 있도록 도와드립니다.

4. 텍스트 생성

뉴스 기사, 소설, 시와 같은 다양한 스타일의 대규모 텍스트 데이터 세트로 모델을 학습시켜 뉴스 기사, 블로그 게시물 또는 소셜 미디어 콘텐츠와 같은 텍스트를 생성하여 콘텐츠 생성에 드는 시간과 비용을 절약합니다.

텍스트 생성

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

 

5. 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.

음성 인식

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.

6. 기계 번역

하나의 언어에서 다른 언어로 텍스트를 번역하여 언어 장벽을 허물고 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 해당 전사가 포함된 대규모 다국어 데이터 세트로 모델을 교육합니다.

7. 제품 추천

고객이 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 나타내는 레이블을 사용하여 고객 구매 이력의 대규모 데이터 세트로 모델을 훈련하여 고객에게 정확한 권장 사항을 제공하여 판매를 늘리고 고객 만족도를 향상시킵니다.

제품 추천

8. 인간 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.

9. 인간 평가 및 QA 검증과 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.

챗봇 교육

10. 챗봇 교육

Gen AI의 힘을 활용하여 사용자와 의미 있는 상호 작용에 참여하고 쿼리에 응답하며 상황에 따라 솔루션을 제공합니다. Q&A 및 텍스트 요약과 같은 기술을 활용하여 챗봇은 사용자 의도를 이해하고 방대한 데이터베이스에서 관련 정보를 추출하며 간결한 응답을 제공할 수 있습니다. 

Generative AI는 고객 지원, 제품 문의, 문제 해결, 일상적인 대화 등 다양한 영역에서 챗봇을 지원합니다. 이러한 봇은 제품 설명서, 기술 문서, 온라인 포럼 등을 샅샅이 뒤져 사용자의 쿼리에 가장 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

제너레이티브 AI로 진단 강화: 미래의
헬스케어 인텔리전스

생성 AI를 활용하여 복잡한 건강 데이터를 선별하여 환자 치료 및 진단을 향상합니다.

생성적 인공지능 헬스케어 인공지능

MedTech Solutions는 의료 부문에서 생성 AI 애플리케이션을 지원하도록 특별히 설계된 광범위하고 다양한 데이터 세트를 제공하는 데 앞장서고 있습니다. 의료 AI의 고유한 요구 사항을 포괄적으로 파악하여 우리의 임무는 정확하고 신속하며 선구적인 AI 기반 진단 및 치료를 촉진하는 데이터 프레임워크를 제공하는 것입니다.

의료 생성 AI 사용 사례

1. 질의응답

건강 관리 - 질문 및 답변 응답

당사의 공인 전문가는 의료 문서 및 문헌을 세심하게 검토하여 질문-답변 쌍을 선별하여 Generative AI의 개발을 촉진합니다. 이를 통해 광범위한 데이터 뱅크에서 관련 정보를 필터링하여 진단 절차 제안, 치료법 추천, 의사 진단 지원 및 임상 사례에 대한 통찰력 제공과 같은 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. 당사의 의료 전문가는 다음과 같은 최상위 Q&A 세트를 제작합니다.

»표면 수준의 쿼리 생성(문헌에서 직접 추출).
» 심도 있는 질문 설계(기본 소스에 없는 통찰력 및 데이터와의 인터레이스).
» 의료 표 데이터에서 Q&A 프레이밍.

강력한 Q&A 리포지토리의 경우 다음을 중심으로 하는 것이 필수적입니다.

  • 임상 지침 및 프로토콜 
  • 환자-공급자 상호 작용 데이터
  • 의학 연구 논문 
  • 의약품 정보
  • 의료 규제 문서
  • 환자 증언, 리뷰, 포럼 및 커뮤니티

2. 텍스트 요약

당사의 의료 전문가는 방대한 양의 정보를 명확하고 간결한 요약(예: 의사-환자 대화, EHR 또는 연구 기사)으로 추출하는 데 탁월합니다. 당사는 전문가가 콘텐츠 전체를 살펴보지 않고도 핵심 통찰력을 신속하게 파악할 수 있도록 보장합니다. 포함하다:

  • 텍스트 기반 EHR 요약: 환자 의료 기록, 치료 및 기타 중요한 데이터를 쉽게 소화할 수 있는 형식으로 효율적으로 캡슐화합니다.
  • 의사-환자 대화 요약: 중요한 세부 사항을 간과하지 않도록 의료 상담에서 핵심 사항을 추출하고 제시합니다.
  • PDF 기반 연구 기사: 복잡한 의학 연구 논문을 근본적인 연구 결과로 추출하여 더 빠르고 효과적으로 이해할 수 있습니다.
  • 의료 영상 보고서 요약: 복잡한 방사선 또는 영상 보고서를 주요 결과를 강조하는 단순화된 요약으로 변환합니다.
  • 임상 시험 데이터 요약: 광범위한 임상 시험 결과를 가장 중요한 요점으로 분류하여 신속한 의사 결정을 돕습니다.

3. 합성 데이터 생성

합성 데이터는 특히 의료 분야에서 AI 모델 교육, 소프트웨어 테스트 등과 같은 다양한 목적을 위해 환자 개인 정보를 손상시키지 않고 매우 중요합니다. 나열된 합성 데이터 생성에 대한 분석은 다음과 같습니다.

3.1 합성 데이터 HPI 및 진행 노트 생성

여기에는 환자의 현재 질병 이력(HPI) 및 진행 기록의 형식과 내용을 모방하는 인공적이지만 사실적인 환자 데이터 생성이 포함됩니다. 이 합성 데이터는 기계 학습 알고리즘 교육, 의료 소프트웨어 테스트 및 환자의 개인 정보를 위험에 빠뜨리지 않고 연구를 수행하는 데 유용합니다.

3.2 합성 데이터 EHR 노트 생성

이 프로세스에는 실제 EHR 메모와 구조적으로나 맥락적으로 유사한 시뮬레이션된 EHR(Electronic Health Record) 메모가 생성됩니다. 이러한 합성 노트는 의료 전문가 교육, EHR 시스템 검증, 예측 모델링 또는 자연어 처리와 같은 작업을 위한 AI 알고리즘 개발에 사용할 수 있으며 환자의 기밀을 유지하면서 모두 사용할 수 있습니다.

합성 데이터 Ehr 노트 생성

3.3 다양한 영역에서의 합성 의사-환자 대화 요약

여기에는 심장학 또는 피부과와 같은 다양한 의료 전문 분야에서 시뮬레이션된 의사-환자 상호작용의 요약 버전을 생성하는 것이 포함됩니다. 이러한 요약은 허구의 시나리오를 기반으로 하지만 실제 대화 요약과 유사하며 실제 환자 대화를 노출하거나 개인 정보를 손상시키지 않고 의학 교육, AI 교육 및 소프트웨어 테스트에 사용할 수 있습니다.

합성 의사-환자 대화

핵심 기능

chatbot

포괄적인 AI 데이터

당사의 방대한 컬렉션은 다양한 범주에 걸쳐 있으며 고유한 모델 훈련을 위한 광범위한 선택을 제공합니다.

품질 보증

우리는 데이터 정확성, 타당성 및 관련성을 보장하기 위해 엄격한 품질 보증 절차를 따릅니다.

다양한 사용 사례

텍스트 및 이미지 생성에서 음악 합성에 이르기까지 당사의 데이터 세트는 다양한 생성 AI 애플리케이션에 적합합니다.

맞춤형 데이터 솔루션

당사의 맞춤형 데이터 솔루션은 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 데이터 세트를 구축하여 고유한 요구 사항을 충족합니다.

보안 및 규정 준수

우리는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 표준을 준수합니다. GDPR 및 HIPPA 규정을 준수하여 사용자 개인 정보를 보호합니다.

장점

생성 AI 모델의 정확도 향상

데이터 수집 시간 및 비용 절약

시간 단축
시장에 내다

경쟁력 확보
가장자리

Shaip의 고품질 데이터 세트로 제너레이티브 AI의 우수성을 구축하십시오.

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.