AI-træningsdatatjenester til maskinlæring og generativ AI
Shaip er en førende leverandør af AI-træningsdata, der hjælper AI- og maskinlæringsteams med at bygge præcise, upartiske og produktionsklare modeller – fra dataindsamling og annotering til finjustering af LLM og modelevaluering på tværs af mere end 65 sprog og mere end 60 lande.
Fundamentet for enhver AI-model
Hvad er AI-træningsdata?
AI-træningsdata er den mærkede eller strukturerede information, der bruges til at lære en maskinlæringsmodel at genkende mønstre og lave forudsigelser. Kvaliteten, diversiteten og nøjagtigheden af disse data bestemmer direkte, hvor godt en model klarer sig i den virkelige verden.
AI-træningsdata af høj kvalitet er repræsentative for den virkelige brug, nøjagtigt mærket, afbalanceret for at reducere bias og i overensstemmelse med databeskyttelsesreglerne. Data af dårlig kvalitet er den hyppigste årsag til unøjagtige forudsigelser, modelhallucinationer og dyre genoptræningscyklusser – hvilket er grunden til, at ledende AI-teams samarbejder med et specialiseret AI-træningsdatafirma som Shaip i stedet for at stole på ad hoc, intern mærkning.
End-to-end AI-datatjenester
Vores AI-træningsdatatjenester
Alt hvad du behøver i hele modellens livscyklus – fra indsamling af rådata til finjustering og evaluering af din model.
Dataindsamlingstjenester
Brugerdefinerede datasæt med lyd, tale, billeder, video og tekst — fuldt godkendte data fra den virkelige verden indsamlet på tværs af over 60 lande og over 65 sprog, så din model lærer af forskellige, repræsentative eksempler.
→ Læs mereDatanotering og mærkning
Pixel-perfekt mærkning udført af uddannede annotatorer og domæneeksperter — afgrænsningsbokse, segmentering, NER, sentiment- og intention-tagging og transkription — valideret gennem flerniveau-QA.
→ Læs mereGenerativ AI og LLM-data
SFT, RLHF, prompt-response-par, rangordning af menneskelige præferencer og RAG-datasæt leveret af fageksperter for at forbedre nøjagtigheden, reducere hallucinationer og justere modeladfærd.
→ Læs mereDatavalidering og evaluering
Human-in-the-loop-validering, bias- og fairness-revisioner og kvalitetsbenchmarking for at måle og forbedre modelnøjagtigheden før og efter implementering.
→ Læs mereOff-the-shelf datasæt
Brugsklare, præmærkede datasæt fra vores datakatalog — 30+ millioner anonymiserede patientjournaler, 70,000+ timers tale og fysiske AI-scenarier.
Udforsk datakataloget →Fysisk AI og robotdata
LiDAR- og punktsky-annotering, sensorfusion, 3D-afgrænsningsbokse, robotbaner og virkelige opgavescenarier, der træner autonome maskiner, robotter og kropsliggjort AI.
Se fysisk AI og robotteknologi →Enhver modalitet, én partner
AI-træningsdata efter datatype
For hver modalitet udfører vi begge dele af arbejdet – vi finder de rådata, du ikke kan finde direkte fra lageret, og mærker dem i henhold til den standard, din model har brug for. Én partner, én kvalitetssikringsproces, fra indsamling til annotering til levering.
Tekstdataindsamling og -annotering
Vi indsamler: Domænespecifik tekst og dokumenter — kliniske notater, kontrakter, chat- og supporttranskripter og hurtige svarsæt skrevet af godkendte specialister på over 65 sprog.
Vi annoterer: NER, sentiment, intentionsklassificering, entitetslinkning og dokumenttagging, der omdanner ustruktureret tekst til NLP- og LLM-træningsdata.
Tale- og lydindsamling og annotering
Vi indsamler: Skrevet, spontan og callcenter-tale optaget af modersmålstalende på tværs af over 65 sprog, accenter, dialekter og virkelige akustiske miljøer.
Vi annoterer: transskription, dagbogsregistrering og -identifikation af talere, tidsstempling, følelses- og intentionsmærkning til ASR, stemmeassistenter og samtalebaseret AI.
Billedindsamling og annotationstjenester
Vi indsamler: Brugerdefinerede billeddatasæt optaget efter dine specifikationer — ansigter og biometri, dokumenter og kvitteringer, butikshylder, medicinsk billeddannelse og kantscenarier i den belysning og de geografiske områder, din model opfylder.
Vi annoterer: 2D/3D-afgrænsningsbokse, polygoner, pixelperfekt semantisk segmentering, landmærker og nøglepunkter.
Videoindsamling og annotationstjenester
Vi indsamler: egocentriske, multikamera-, CCTV-, dashcam- og butiksoptagelser optaget af et globalt bidragydernetværk på tværs af manuskriptbaserede og fysiske scenarier.
Vi annoterer: Frame-by-frame objektsporing, aktivitets- og posestimering samt hændelsesklassificering til robotteknologi, autonom kørsel, sport og video-AI til detailhandel.
Fysisk AI, robotteknologi og sensordata
Vi indsamler: Multisensoroptagelser fra virkelige miljøer — LiDAR, dybde, IMU, VR-bevægelsesoptagelse, teleoperation og robotbaner på tværs af mere end 1,400 opgavescenarier og 9 miljøer.
Vi annoterer: 3D-afgrænsningsbokse, punktskysegmentering, sensorfusionsjustering og vision-sprogsmærkning til kropsliggjort AI.
Generering og validering af syntetiske data
Vi genererer: Repræsentativ syntetisk tekst, billed- og sensordata, hvor indsamlingen af data fra den virkelige verden er sparsom, følsom eller usikker at iscenesætte — sjældne hændelser, tilfælde med lang halekant og domæner med begrænset privatliv.
Vi validerer: menneskelig gennemgang, bias-tjek og blandede real-plus-syntetiske sæt, så kvaliteten holder i produktionen.
Menneskelig ekspertise til moderne AI
Generative AI- og LLM-træningsdata
Opbygning eller finjustering af en stor sprogmodel kræver mere end rå tekst. Shaip leverer den menneskelige ekspertise, der gør generative modeller præcise, sikre og afstemte.
Overvåget finjustering (SFT)
Prompt-response-par af høj kvalitet skrevet af domæneeksperter.
RLHF & præferencerangering
Menneskelig feedback og responssammenligninger for at justere modeladfærd.
RAG og hentningsudvidede data
Domænevidensbaser, dokumentchunking og forespørgsel-passage-par, der baserer modelsvar i dit eget indhold.
Modelvurdering
Hallucinationsrevision, faktualitetstjek og kvalitetsbenchmarking.
Domæneekspertdata
Opfordringer, svar og evalueringer forfattet af godkendte specialister inden for sundhedspleje, jura, finans og mere.
Flersproget dækning
Ekspertkommentatorer på tværs af 65+ sprog og specialiserede domæner.
Data til den virkelige verden
Fysisk AI og robottræningsdata
Robotter, autonome køretøjer og kropsliggjort kunstig intelligens lærer af den fysiske verden – og det kræver præcise 3D-, sensor- og bevægelsesdata. Shaip leverer multimodale datasæt fra den virkelige verden på tværs af mere end 1,400 opgavescenarier og 9 miljøer for at træne opfattelse, navigation og manipulation.
LiDAR og punktsky-annotering
3D-afgrænsningsbokse, semantisk segmentering og objektsporing på punktskyer.
Sensorfusion
Justeret kamera-, LiDAR-, radar- og IMU-data for robust multisensoropfattelse.
Robotbaner og teleoperation
Demonstrations-, handlings- og manipulationsdata til imitation og forstærkningslæring.
Menneskelig aktivitet og positurvurdering
Nøglepunkter, bevægelser og interaktionsdata til sikkert samarbejde mellem menneske og robot.
Objektdetektion og sporing
Detektion, klassificering og sporing af flere objekter på tværs af kamera- og sensorstrømme til realtidsopfattelse.
Opgavescenarier i den virkelige verden
1,400+ scenarier på tværs af 9 miljøer til lager-, hjemme-, industri- og udendørs robotteknologi.
Hvorfor vælge Shaip som din leverandør af AI-træningsdata?
Dataindsamlingsfunktioner
Opret, kurater og indsaml specialbyggede datasæt (tekst, tale, billede, video) fra hele kloden baseret på tilpassede retningslinjer.
Fleksibel global arbejdsstyrke
Udnyt mere end 10,000 interne globale medarbejdere og mere end 500 akkrediterede bidragydere fra crowdscale. Arbejdsstyrkekapacitet og -effektivitet i realtid.
Kvalitet
Vores proprietære platform og dygtige arbejdsstyrke bruger flere kvalitetskontrolmetoder for at opfylde eller overgå kvalitetsstandarder.
Diverse, nøjagtige og hurtige
Vores proces strømliner indsamlingsprocessen gennem nemmere opgavefordeling og dataindsamling direkte fra appen og nettet.
Datasikkerhed
Oprethold fuldstændig datahemmeligholdelse ved at gøre fortrolighed til vores prioritet. Vi sikrer, at dataformater er politikstyrede og bevarede.
Fuld livscyklus
Én partner på tværs af indsamling, annotering, finjustering af generativ AI og evaluering
Hvordan det virker
Sådan leverer vi dine træningsdata
Sikkerhed og overholdelse
Fortæl os om dit næste AI-initiativ.
Fra dataindsamling til annotering, licensering og validering – vi hjælper dig med at komme hurtigere på markedet med data, du kan stole på.
Kontakt osOfte stillede spørgsmål (FAQ)
1. Hvad er AI-træningsdata?
AI-træningsdata er de mærkede eller strukturerede data, der bruges til at lære en maskinlæringsmodel at genkende mønstre og lave forudsigelser. Det kan være tekst, lyd, billeder, video eller multimodale data, og deres kvalitet bestemmer direkte modellens nøjagtighed.
2. Hvad bruges AI-træningsdata til?
Det bruges til at træne, finjustere og evaluere AI- og maskinlæringsmodeller – herunder computervisionssystemer, talegenkendelse, konversations-AI og store sprogmodeller.
3. Hvilke typer AI-træningsdata leverer Shaip?
Shaip leverer tekst-, tale- og lyd-, billede-, video-, multimodale, fysiske AI/sensor- og syntetiske data — gennem indsamling, annotering og mærkning, finjustering af LLM og valideringstjenester.
4. Hvordan sikrer Shaip kvaliteten af træningsdata?
Hvert projekt bruger domæneekspert-annotatorer og flerniveau, human-in-the-loop QA, herunder konsensusgennemgang, stikprøvekontrol og bias-tjek, med kvantificeret kvalitetsrapportering.
5. Hvilke sprog og lande dækker Shaip?
Shaip understøtter mere end 65 sprog og indsamler samtykkebaserede data fra mere end 60 lande med et netværk af mere end 1,000 godkendte dataspecialister.
6. Er mine data sikre, og hvilke certificeringer har Shaip?
Ja. Shaip er ISO 27001- og ISO 9001:2015-certificeret, SOC 2 Type II-revideret, HIPAA-kompatibel og GDPR/CCPA-klar med PII-maskering, kryptering og rollebaseret adgang.
7. Kan Shaip levere træningsdata til LLM'er og generativ AI?
Ja. Shaip tilbyder overvåget fine-tuning (SFT), RLHF, rangordning af menneskelige præferencer, RAG-datasæt, prompt-response-par og modelevaluering til store sprogmodeller og generativ AI.
8. Leverer Shaip fysiske AI- og robottræningsdata?
Ja. Shaip leverer fysiske AI- og robottræningsdata, herunder LiDAR- og punktsky-annoteringer, sensorfusion, 3D-afgrænsningsbokse, robotbaner, SLAM- og navigationsdata samt virkelige opgavescenarier på tværs af mere end 1,400 scenarier og 9 miljøer til autonome systemer og indbygget AI.
9. Hvordan prissættes AI-træningsdata?
Prisen afhænger af datatype, volumen, annotationskompleksitet, sprog og ekspeditionstid. Shaip giver et brugerdefineret tilbud efter at have vurderet din use case – anmod om et gratis tilbud for at komme i gang.
10. Tilbyder Shaip standardbaserede datasæt?
Ja. Brugsklare, præmærkede datasæt er tilgængelige fra Shaips datakatalog, herunder medicinske journaler, flersproget tale og fysiske AI-scenarier, til licensering.
11. Hvordan kommer jeg i gang med Shaip?
Kontakt Shaip med din use case for at fastlægge omfanget af et pilotprojekt. Vi afstemmer retningslinjer og kvalitetsmål og leverer derefter en prøve eller et pilotbatch inden skalering.
