생성적 AI에서 이미지 요약, 평가 및 검증은 이미지를 큐레이션하고 평가하여 요약과 품질 평가를 생성하는 머신 러닝 모델을 포함합니다. 인간의 피드백은 AI 정확도를 미세 조정하여 콘텐츠가 미묘한 기준을 충족하도록 보장하고 신뢰성을 향상시킵니다.
기업 환경에 최적화된 LLM 학습 데이터 서비스는 도메인별 데이터셋을 제공하여 모델 정확도, 성능 및 실제 적용 가능성을 대규모로 향상시킵니다.
대규모 언어 모델의 성공은 모델 학습에 사용되는 데이터의 품질과 적합성에 달려 있습니다. 일반적이거나 구조가 부실한 데이터 세트는 종종 일관성 없는 출력, 제한적인 도메인 이해도, 그리고 비즈니스 가치 감소로 이어집니다.
샤이프는 제공합니다 기업용 AI를 위해 구축된 LLM 학습 데이터 서비스저희는 모델의 정확도, 성능 및 실제 적용 가능성을 향상시키는 도메인별 데이터 세트를 제공합니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 프로토타입 단계를 넘어 측정 가능한 결과를 제공하는 실제 운영 환경에 적용 가능한 LLM(Learning Leadership Model)을 개발할 수 있습니다.
Shaip은 산업별 언어 이해부터 확장 가능한 데이터 솔루션에 이르기까지, 조직이 LLM 여정의 모든 단계에서 실제 사용자, 실제 언어 및 실제 비즈니스 요구 사항을 반영하는 데이터로 모델을 학습할 수 있도록 지원합니다.
자연어 처리(NLP), 전산 언어학 및 AI 기반 콘텐츠 생성에 대한 풍부한 전문 지식을 통해 AI 구현의 "라스트 마일" 문제를 극복하고 우수한 결과를 생성할 수 있습니다.
기업 AI 활용 사례 전반에 걸쳐 모델의 정확성, 안전성 및 관련성을 향상시키도록 설계된 확장 가능하고 도메인별 맞춤형 학습 데이터 서비스입니다..
정확한 질문 답변, 요약, 멀티모달 이해, 평가 및 대화형 AI를 대규모로 구현할 수 있도록 설계된 학습 데이터입니다.
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.
생성적 AI에서 이미지 요약, 평가 및 검증은 이미지를 큐레이션하고 평가하여 요약과 품질 평가를 생성하는 머신 러닝 모델을 포함합니다. 인간의 피드백은 AI 정확도를 미세 조정하여 콘텐츠가 미묘한 기준을 충족하도록 보장하고 신뢰성을 향상시킵니다.
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.
GDPR, HIPAA, SOC 2 규정을 준수하고 민감한 AI 학습 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.
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
예. LLM 학습 데이터는 특정 비즈니스 및 애플리케이션 요구 사항에 맞춰 도메인, 사용 사례, 언어 및 복잡성별로 맞춤 설정할 수 있습니다.
도메인별 데이터는 모델이 업계 용어와 맥락을 더 잘 이해하도록 도와주어 더욱 정확하고 관련성 높으며 신뢰할 수 있는 결과를 도출합니다.
예. 기존 LLM을 미세 조정하려면 특정 작업, 도메인 또는 기업 워크플로에 맞게 모델을 조정하기 위해 고품질 학습 데이터가 필요합니다.
정확성과 실제 적용 가능성을 유지하기 위해 체계적인 검증, 일관성 검사 및 지속적인 평가를 통해 품질을 보장합니다.
네. Shaip은 언어, 지역 및 문화적 맥락을 아우르는 다국어 LLM 학습 데이터를 제공합니다.
LLM 교육 데이터 서비스는 프로젝트 규모, 복잡성 및 일정에 따라 확장 가능하도록 설계되어 시범 운영 및 실제 운영 환경을 모두 지원합니다.
대부분의 기업은 맞춤형 데이터 세트를 제공할 공급업체와 계약을 체결하기 전에 사용 사례, 데이터 요구 사항 및 성공 지표를 정의하는 것으로 시작합니다.
Shaip은 도메인별 데이터 세트, 글로벌 규모 및 검증된 전문성을 바탕으로 기업 환경에 최적화된 LLM 학습 데이터 서비스를 제공하여 실제 AI 배포를 지원합니다.
