AI-opplæringsdatatjenester for maskinlæring og generativ AI
Shaip er en ledende leverandør av AI-opplæringsdata som hjelper AI- og maskinlæringsteam med å bygge nøyaktige, objektive og produksjonsklare modeller – fra datainnsamling og annotering til finjustering av LLM og modellering, på tvers av over 65 språk og over 60 land.
Grunnlaget for hver AI-modell
Hva er AI-opplæringsdata?
AI-treningsdata er den merkede eller strukturerte informasjonen som brukes til å lære en maskinlæringsmodell hvordan den skal gjenkjenne mønstre og lage forutsigelser. Kvaliteten, mangfoldet og nøyaktigheten til disse dataene bestemmer direkte hvor godt en modell presterer i den virkelige verden.
Høykvalitets AI-opplæringsdata er representative for bruk i den virkelige verden, nøyaktig merket, balansert for å redusere skjevhet og i samsvar med forskrifter om personvern. Data av dårlig kvalitet er den viktigste årsaken til unøyaktige prediksjoner, modellhallusinasjoner og dyre omskoleringssykluser – og det er derfor ledende AI-team samarbeider med et spesialistselskap innen AI-opplæringsdata som Shaip i stedet for å stole på ad hoc, intern merking.
End-to-end AI-datatjenester
Våre AI-opplæringsdatatjenester
Alt du trenger gjennom hele modellens livssyklus – fra innhenting av rådata til finjustering og evaluering av modellen.
Datainnsamlingstjenester
Tilpassede datasett for lyd, tale, bilde, video og tekst – data fra den virkelige verden, fullt samtykket, samlet inn på tvers av over 60 land og over 65 språk, slik at modellen din lærer av ulike, representative eksempler.
→ Les merDatanotering og merking
Pikselperfekt merking av trente annotatorer og domeneeksperter – avgrensningsbokser, segmentering, NER, sentiment- og intensjonstagging og transkripsjon – validert gjennom flernivåkvalitetssikring.
→ Les merGenerative AI- og LLM-data
SFT, RLHF, prompt-response-par, rangering av menneskelige preferanser og RAG-datasett levert av fageksperter for å forbedre nøyaktighet, redusere hallusinasjoner og justere modellatferd.
→ Les merDatavalidering og evaluering
Human-in-the-loop-validering, bias- og rettferdighetsrevisjoner og kvalitetsbenchmarking for å måle og forbedre modellens nøyaktighet før og etter utrulling.
→ Les merHyllevaredatasett
Bruksklare, forhåndsmerkede datasett fra datakatalogen vår – over 30 millioner avidentifiserte medisinske journaler, over 70 000 timer med tale og fysiske AI-scenarier.
Utforsk datakatalogen →Fysisk AI og robotdata
LiDAR- og punktsky-annotering, sensorfusjon, 3D-avgrensningsbokser, robotbaner og virkelige oppgavescenarioer som trener autonome maskiner, roboter og kroppsliggjort AI.
Se fysisk AI og robotikk →Hver modalitet, én partner
AI-opplæringsdata etter datatype
For hver modalitet gjør vi begge deler av jobben – vi henter rådataene du ikke finner direkte fra lageret, og merker dem til standarden modellen din trenger. Én partner, én kvalitetssikringsprosess, fra innsamling til annotering til levering.
Tekstdatainnsamling og -annotering
Vi samler inn: domenespesifikk tekst og dokumenter – kliniske notater, kontrakter, chat- og supporttranskripter og hurtigsvarsett skrevet av godkjente spesialister på over 65 språk.
Vi kommenterer: NER, sentiment, intensjonsklassifisering, enhetskobling og dokumenttagging som omgjør ustrukturert tekst til NLP- og LLM-opplæringsdata.
Tale- og lydsamling og annotering
Vi samler inn: manusbasert, spontan og callsenter-tale innspilt av morsmålstalende på tvers av over 65 språk, aksenter, dialekter og ekte akustiske miljøer.
Vi kommenterer: transkripsjon, dagbokføring og ID av høyttalere, tidsstempling, følelses- og intensjonsmerking for ASR, stemmeassistenter og samtalebasert AI.
Bildesamling og annoteringstjenester
Vi samler inn: Tilpassede bildedatasett tatt i henhold til dine spesifikasjoner – ansikter og biometri, dokumenter og kvitteringer, butikkhyller, medisinsk avbildning og kanttilfeller i belysningen og geografiene modellen din vil oppfylle.
Vi kommenterer: 2D/3D-avgrensningsbokser, polygoner, pikselperfekt semantisk segmentering, landemerker og nøkkelpunkter.
Videosamling og annoteringstjenester
Vi samler inn: egosentriske, flerkamera-, CCTV-, dashkamera- og butikkopptak tatt opp av et globalt bidragsyternettverk på tvers av manusbaserte og fysiske scenarier.
Vi kommenterer: bilde-for-bilde objektsporing, aktivitets- og positureestimering og hendelsesklassifisering for robotikk, autonom kjøring, sport og video-AI for detaljhandel.
Fysisk AI, robotikk og sensordata
Vi samler inn: Multisensoropptak fra virkelige miljøer – LiDAR, dybde, IMU, VR-bevegelsesfangst, teleoperasjon og robotbaner på tvers av over 1,400 oppgavescenarioer og 9 miljøer.
Vi kommenterer: 3D-avgrensningsbokser, punktskysegmentering, sensorfusjonsjustering og visjonsspråkmerking for kroppsliggjort AI.
Generering og validering av syntetiske data
Vi genererer: representative syntetiske tekst-, bilde- og sensordata der innsamling fra den virkelige verden er knapp, sensitiv eller utrygg å iscenesette – sjeldne hendelser, tilfeller med lang halekant og domener med personvernbegrensninger.
Vi validerer: menneskelig gjennomgang, skjevhetssjekker og blandede sett med ekte pluss syntetiske egenskaper, slik at kvaliteten holder seg i produksjonen.
Menneskelig ekspertise for moderne AI
Generative AI- og LLM-opplæringsdata
Å bygge eller finjustere en stor språkmodell krever mer enn råtekst. Shaip leverer den menneskelige ekspertisen som gjør generative modeller nøyaktige, trygge og justerte.
Overvåket finjustering (SFT)
Høykvalitets prompt-respons-par skrevet av domeneeksperter.
RLHF og preferanserangering
Menneskelig tilbakemelding og responssammenligninger for å justere modellatferd.
RAG og hentingsutvidede data
Kunnskapsbaser for domener, dokumentchunding og spørring-passasje-par som forankrer modellsvar i ditt eget innhold.
Modellevaluering
Hallusinasjonsrevisjon, faktakontroller og kvalitetsbenchmarking.
Domeneekspertdata
Oppfordringer, svar og evalueringer forfattet av godkjente spesialister innen helsevesen, jus, finans og mer.
Flerspråklig dekning
Ekspertkommentatorer på tvers av over 65 språk og spesialiserte domener.
Data for den virkelige verden
Fysisk AI og robottreningsdata
Roboter, autonome kjøretøy og kroppsliggjort AI lærer av den fysiske verden – og det krever presise 3D-, sensor- og bevegelsesdata. Shaip leverer multimodale datasett fra den virkelige verden på tvers av over 1,400 oppgavescenarioer og 9 miljøer for å trene persepsjon, navigasjon og manipulasjon.
LiDAR og punktsky-annotering
3D-avgrensningsbokser, semantisk segmentering og objektsporing på punktskyer.
Sensorfusjon
Justerte kamera-, LiDAR-, radar- og IMU-data for robust multisensoroppfatning.
Robotbaner og teleoperasjon
Demonstrasjons-, handlings- og manipulasjonsdata for imitasjons- og forsterkningslæring.
Menneskelig aktivitet og positurestimering
Nøkkelpunkter, gester og interaksjonsdata for sikkert samarbeid mellom menneske og robot.
Objektdeteksjon og sporing
Deteksjon, klassifisering og sporing av flere objekter på tvers av kamera- og sensorstrømmer for sanntidspersepsjon.
Oppgavescenarier i den virkelige verden
Over 1,400 scenarioer på tvers av 9 miljøer for robotikk til lager, hjem, industri og utendørs bruk.
Hvorfor velge Shaip som din leverandør av AI-opplæringsdata
Datainnsamlingsmuligheter
Lag, kurater og saml spesialbygde datasett (tekst, tale, bilde, video) fra hele verden basert på tilpassede retningslinjer.
Fleksibel global arbeidsstyrke
Dra nytte av over 10 000 interne globale arbeidsstyrker og over 500 000 autoriserte bidragsytere i crowdscale. Oversikt over arbeidsstyrkens kapasitet og effektivitet i sanntid.
Kvalitet
Vår proprietære plattform og dyktige arbeidsstyrke bruker flere kvalitetskontrollmetoder for å møte eller overgå kvalitetsstandarder.
Variert, nøyaktig og rask
Prosessen vår effektiviserer innsamlingsprosessen gjennom enklere oppgavefordeling og datafangst direkte fra appen og nettet.
Data Security
Oppretthold fullstendig datakonfidensialitet ved å gjøre personvernet til vår prioritet. Vi sikrer at dataformater er policykontrollert og bevart.
Full livssyklus
Én partner på tvers av innsamling, annotering, finjustering av generativ AI og evaluering
Slik fungerer det
Hvordan vi leverer treningsdataene dine
Sikkerhet og samsvar
Fortell oss om ditt neste AI-initiativ.
Fra datainnsamling til annotering, lisensiering og validering – vi hjelper deg med å komme raskere ut på markedet, med data du kan stole på.
Kontakt ossOfte stilte spørsmål (FAQ)
1. Hva er AI-treningsdata?
AI-treningsdata er merkede eller strukturerte data som brukes til å lære en maskinlæringsmodell å gjenkjenne mønstre og lage forutsigelser. Det kan være tekst, lyd, bilder, video eller multimodale data, og kvaliteten bestemmer direkte modellens nøyaktighet.
2. Hva brukes AI-treningsdata til?
Den brukes til å trene, finjustere og evaluere AI- og maskinlæringsmodeller – inkludert datasynssystemer, talegjenkjenning, konversasjons-AI og store språkmodeller.
3. Hvilke typer AI-opplæringsdata tilbyr Shaip?
Shaip tilbyr tekst, tale og lyd, bilde, video, multimodale, fysiske AI/sensordata og syntetiske data – gjennom innsamling, annotering og merking, finjustering av LLM og valideringstjenester.
4. Hvordan sikrer Shaip kvaliteten på treningsdataene?
Hvert prosjekt bruker domeneekspert-annotatorer og flernivå, menneskelig-i-loop-kvalitetssikring, inkludert konsensusgjennomgang, utvalg og skjevhetskontroller, med kvantifisert kvalitetsrapportering.
5. Hvilke språk og land dekker Shaip?
Shaip støtter over 65 språk og henter samtykkedata fra over 60 land, med et nettverk av over 1,000 godkjente dataspesialister.
6. Er dataene mine sikre, og hvilke sertifiseringer har Shaip?
Ja. Shaip er ISO 27001- og ISO 9001:2015-sertifisert, SOC 2 Type II-revidert, HIPAA-kompatibel og GDPR/CCPA-klar, med PII-maskering, kryptering og rollebasert tilgang.
7. Kan Shaip tilby treningsdata for LLM-er og generativ AI?
Ja. Shaip tilbyr overvåket finjustering (SFT), RLHF, rangering av menneskelige preferanser, RAG-datasett, prompt-response-par og modellering for store språkmodeller og generativ AI.
8. Tilbyr Shaip fysiske AI- og robottreningsdata?
Ja. Shaip tilbyr fysisk AI- og robottreningsdata, inkludert LiDAR- og punktsky-annotering, sensorfusjon, 3D-avgrensningsbokser, robotbaner, SLAM- og navigasjonsdata og virkelige oppgavescenarier på tvers av over 1,400 scenarier og 9 miljøer for autonome systemer og kroppsliggjort AI.
9. Hvordan prises AI-opplæringsdata?
Prisen avhenger av datatype, volum, annoteringskompleksitet, språk og behandlingstid. Shaip gir et tilpasset tilbud etter å ha vurdert brukstilfellet ditt – be om et gratis tilbud for å komme i gang.
10. Tilbyr Shaip standard datasett?
Ja. Bruksklare, forhåndsmerkede datasett er tilgjengelige fra Shaips datakatalog, inkludert medisinske journaler, flerspråklig tale og fysiske AI-scenarier, for lisensiering.
11. Hvordan kommer jeg i gang med Shaip?
Kontakt Shaip med ditt brukstilfelle for å kartlegge omfanget av et pilotprosjekt. Vi samarbeider om retningslinjer og kvalitetsmål, og leverer deretter en prøve eller et pilotparti før skalering.
