생성 AI의 힘을 활용하여 복잡한 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환합니다.
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.
의료 영상 분석: 진단을 위해 의료 이미지를 생성하고 향상시킵니다.
임상 문서: 의료 기록 요약 및 필사를 자동화합니다.
사기 탐지 : 사기 탐지 시스템을 테스트하기 위한 시나리오를 생성합니다.
위험 평가 : AI 모델을 사용하여 재무 위험을 분석하고 시뮬레이션합니다.
자율 주행 : 자율주행 모델을 훈련하기 위해 도로 시나리오를 시뮬레이션합니다.
음성 명령 시스템: 차량 내부 시스템의 음성 인식 기능과 응답 정확도를 향상시킵니다.
제품 권장 사항 : 사용자 행동을 활용해 개인화된 추천을 생성합니다.
시각적 콘텐츠 제작: 제품 이미지, 비디오, 설명을 만듭니다.
청구 처리: 청구 요약 및 사기 감지를 자동화합니다.
위험 모델링: 시나리오를 시뮬레이션하여 위험을 평가하고 예측합니다.
챗봇 : AI 기반 가상 비서로 고객 서비스를 강화하세요.
콘텐츠 추천: 사용자의 선호도에 따라 개인화된 콘텐츠를 제안합니다.
우리는 정확성과 정확성을 위해 언어 모델을 개선하기 위해 데이터를 수집하고 선별합니다.
우리는 AI와의 다양한 사용자 상호 작용을 반영하기 위해 자연어 프롬프트를 제작하고 최적화합니다.
당사의 서비스는 법률 및 의료와 같은 분야에 특화된 텍스트를 생성하여 도메인 중심 AI를 교육합니다.
당사의 광범위한 네트워크를 통해 AI 답변을 철저하게 비교하여 모델 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.
우리의 접근 방식은 유연한 척도를 사용하여 AI 생성 통신에서 독성 콘텐츠를 정확하게 측정하고 줄입니다.
우리의 맞춤형 피드백은 AI 응답이 특정 사용자 시나리오에 적합한 어조와 간결성을 갖도록 보장합니다.
우리는 RLHF를 통해 시장별 요구 사항에 맞게 AI를 미세 조정하기 위해 시장과 언어 전반에 걸쳐 품질에 대한 Gen AI 결과를 평가합니다.
우리는 잘못된 정보의 확산을 방지하기 위해 AI가 생성한 콘텐츠가 사실적이고 현실적인지 엄격하게 평가합니다.
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
당사의 전문가는 대량의 텍스트 데이터에 대한 간결하고 유익한 요약을 입력하여 전체 대화 또는 긴 대화를 요약할 수 있습니다.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
당사의 신속한 개념 증명(POC) 배포를 통해 혁신을 빠르게 추진하고 몇 주 안에 아이디어를 현실로 만들어 보세요.
AI는 모두에게 맞는 단일 사이즈가 아닙니다. 우리는 귀하의 청중을 위해 정확하고, 관련성 있고, 통찰력 있는 AI 생성 콘텐츠를 보장하기 위해 업계별 프롬프트를 만듭니다.
우리는 GDPR, HIPAA, SOC 2 규정을 준수하고 민감한 AI 훈련 데이터를 보호합니다.
우리는 의료, 법률, 핀테크 및 기타 전문 분야에 대한 산업 중심 데이터 세트를 제공합니다.
우리는 기술 파트너 생태계를 통해 클라우드, 데이터, AI 및 자동화 분야에서 타의 추종을 불허하는 전문 지식을 제공합니다.
우리는 RAG 기반 AI 애플리케이션의 성능을 개선하는 정확하고 구조화되고 편향 없는 데이터 세트를 제공합니다.
구글이나 알렉사가 당신을 '잡는' 방법에 놀란 적이 있습니까? 아니면 소름 끼치게 인간적으로 들리는 컴퓨터 생성 에세이를 읽고 있는 자신을 발견했습니까? 당신은 혼자가 아닙니다.
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.
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.
