Сервисы обучающих данных для ИИ в области машинного обучения и генеративного ИИ.
Shaip — ведущий поставщик обучающих данных для ИИ, помогающий командам, занимающимся ИИ и машинным обучением, создавать точные, непредвзятые и готовые к внедрению модели — от сбора и аннотирования данных до тонкой настройки LLM и оценки моделей, на более чем 65 языках и в более чем 60 странах.
Основа каждой модели ИИ
Что такое обучающие данные для ИИ?
Данные для обучения ИИ — это размеченная или структурированная информация, используемая для обучения модели машинного обучения распознаванию закономерностей и прогнозированию. Качество, разнообразие и точность этих данных напрямую определяют, насколько хорошо модель будет работать в реальном мире.
Высококачественные обучающие данные для ИИ отражают реальное использование, точно размечены, сбалансированы для уменьшения предвзятости и соответствуют правилам защиты данных. Низкокачественные данные являются основной причиной неточных прогнозов, «галлюцинаций» моделей и дорогостоящих циклов переобучения — именно поэтому ведущие команды разработчиков ИИ сотрудничают со специализированной компанией по предоставлению обучающих данных для ИИ, такой как Shaip, вместо того, чтобы полагаться на самостоятельную разметку данных собственными силами.
Комплексные услуги обработки данных искусственного интеллекта
Наши услуги по предоставлению обучающих данных для ИИ
Всё необходимое на протяжении всего жизненного цикла модели — от получения исходных данных до тонкой настройки и оценки вашей модели.
Услуги по сбору данных
Пользовательские наборы данных аудио, речи, изображений, видео и текста — реальные данные, собранные с полного согласия пользователей в более чем 60 странах и на более чем 65 языках, поэтому ваша модель обучается на разнообразных, репрезентативных примерах.
→ ПодробнееАннотации и маркировка данных
Точная разметка пикселей, выполненная обученными аннотаторами и экспертами в предметной области — ограничивающие рамки, сегментация, распознавание именованных сущностей, определение настроения и намерений, а также транскрипция — проверена с помощью многоуровневого контроля качества.
→ ПодробнееГенеративный ИИ и данные LLM
SFT, RLHF, пары «подсказка-реакция», ранжирование предпочтений человека и наборы данных RAG, предоставленные экспертами в данной области, используются для повышения точности, уменьшения галлюцинаций и согласования поведения модели.
→ ПодробнееПроверка и оценка данных
Проверка с участием человека, аудит предвзятости и справедливости, а также сравнительный анализ качества для измерения и повышения точности модели до и после развертывания.
→ ПодробнееГотовые наборы данных
Готовые к использованию, предварительно размеченные наборы данных из нашего каталога данных — более 30 миллионов обезличенных медицинских записей, более 70 000 часов речи и сценарии физического ИИ.
Изучите каталог данных →Данные по физическому искусственному интеллекту и робототехнике
Аннотирование с помощью LiDAR и облаков точек, слияние данных с датчиков, 3D-ограничивающие рамки, траектории движения роботов и сценарии решения реальных задач для обучения автономных машин, роботов и воплощенного искусственного интеллекта.
См. раздел «Физический ИИ и робототехника» →Все виды услуг, один партнер
Данные для обучения ИИ по типу данных
Для каждого метода мы выполняем обе части работы — получаем необработанные данные, которые невозможно найти в готовом виде, и размечаем их в соответствии со стандартами, необходимыми для вашей модели. Один партнер, один процесс контроля качества, от сбора данных до аннотирования и доставки.
Сбор и аннотирование текстовых данных
Мы собираем: Специализированные тексты и документы — клинические заметки, контракты, стенограммы чатов и служб поддержки, а также наборы вопросов и ответов, написанные проверенными специалистами на более чем 65 языках.
Мы делаем пометки: Распознавание именованных сущностей (NER), анализ тональности, классификация намерений, связывание сущностей и разметка документов, которые преобразуют неструктурированный текст в обучающие данные для обработки естественного языка (NLP) и языков с лингвистическим мышлением (LLM).
Сбор и аннотирование речевых и аудиозаписей.
Мы собираем: Записанные по сценарию, спонтанные и разговоры в колл-центре, произнесенные носителями языка на более чем 65 языках, с различными акцентами, диалектами и в реальных акустических условиях.
Мы делаем пометки: Транскрипция, диаризация и идентификация говорящего, добавление временных меток, маркировка эмоций и намерений для автоматического распознавания речи, голосовых помощников и разговорного искусственного интеллекта.
Услуги по сбору и аннотированию изображений
Мы собираем: Пользовательские наборы изображений, снятые в соответствии с вашими требованиями — лица и биометрические данные, документы и чеки, торговые полки, медицинские изображения, а также нестандартные ситуации, связанные с освещением и географическими условиями, с которыми будет сталкиваться ваша модель.
Мы делаем пометки: Двумерные/трехмерные ограничивающие рамки, многоугольники, семантическая сегментация с точностью до пикселя, ориентиры и ключевые точки.
Услуги по сбору и аннотированию видеоматериалов
Мы собираем: Эгоцентричные, многокамерные, видеозаписи с камер видеонаблюдения, видеорегистраторов и съемочные видео в магазинах, снятые глобальной сетью участников в постановочных и реальных условиях.
Мы делаем пометки: Покадровое отслеживание объектов, оценка активности и позы, а также классификация событий для робототехники, автономного вождения, спорта и видеосъемки в розничной торговле с использованием искусственного интеллекта.
Физический ИИ, робототехника и данные с датчиков
Мы собираем: Многосенсорная съемка из реальных условий — LiDAR, датчики глубины, инерциальные измерительные блоки, захват движений в виртуальной реальности, дистанционное управление и траектории движения робота в более чем 1,400 сценариях задач и 9 средах.
Мы делаем пометки: 3D-ограничивающие рамки, сегментация облака точек, выравнивание данных, полученных в результате слияния сенсорных изображений, и маркировка изображений и языка для воплощенного искусственного интеллекта.
Генерация и проверка синтетических данных
Мы генерируем: репрезентативные синтетические текстовые, графические и сенсорные данные, сбор которых в реальных условиях затруднен, является конфиденциальным или небезопасным — редкие события, экстремальные случаи и области с ограниченным доступом к информации.
Мы подтверждаем: Проверка качества человеком, контроль предвзятости и использование смешанных наборов данных, включающих реальные и синтетические элементы, гарантируют стабильное качество в процессе производства.
Человеческий опыт для современного искусственного интеллекта
Данные для обучения генеративного ИИ и LLM
Для создания или тонкой настройки крупной языковой модели требуется нечто большее, чем просто необработанный текст. Компания Shaip предоставляет экспертную помощь, которая делает генеративные модели точными, безопасными и согласованными.
Контролируемая тонкая настройка (SFT)
Высококачественные пары «запрос-ответ», составленные экспертами в данной области.
RLHF и рейтинг предпочтений
Обратная связь от людей и сравнение ответов для согласования поведения модели.
RAG и данные, дополненные средствами поиска
Базы знаний предметной области, сегментация документов и пары запрос-фрагмент текста, которые позволяют моделировать ответы на основе вашего собственного контента.
Оценка модели
Аудит галлюцинаций, проверка фактов и оценка качества.
Данные экспертов в предметной области
Вопросы, ответы и оценки, подготовленные проверенными специалистами в области здравоохранения, юриспруденции, финансов и других сферах.
Многоязычное покрытие
Опытные аннотаторы, работающие с более чем 65 языками и в специализированных областях.
Данные для реального мира
Данные для обучения в области физического ИИ и робототехники
Роботы, беспилотные транспортные средства и воплощенный искусственный интеллект учатся на основе физического мира, а это требует точных 3D-данных, данных с датчиков и данных о движении. Shaip предоставляет многомодальные наборы данных из реального мира по более чем 1,400 сценариям задач и 9 средам для обучения восприятию, навигации и манипулированию.
Лидар и аннотирование облака точек
3D-ограничивающие рамки, семантическая сегментация и отслеживание объектов на облаках точек.
Датчик слияния
Согласованные данные с камер, лидаров, радаров и инерциальных измерительных блоков для надежного многосенсорного восприятия.
Траектории движения роботов и дистанционное управление
Данные, полученные в ходе демонстрации, выполнения действий и манипуляций, для имитационного и подкрепляющего обучения.
Оценка активности и позы человека
Ключевые точки, жесты и данные о взаимодействии для безопасного сотрудничества человека и робота.
Обнаружение и отслеживание объектов
Обнаружение, классификация и отслеживание нескольких объектов в потоках данных с камер и датчиков для восприятия в реальном времени.
Реальные сценарии выполнения задач
Более 1,400 сценариев в 9 средах для складской, бытовой, промышленной и уличной робототехники.
Почему стоит выбрать Shaip в качестве поставщика данных для обучения ИИ?
Возможности сбора данных
Создавайте, курируйте и собирайте индивидуальные наборы данных (текст, речь, изображения, видео) со всего мира на основе индивидуальных рекомендаций.
Гибкая глобальная рабочая сила
Используйте потенциал более 10 000 штатных сотрудников по всему миру и более 500 000 сертифицированных участников из числа краудсорсинговых компаний. Оценка производительности и эффективности работы персонала в режиме реального времени.
Качество
Наша запатентованная платформа и квалифицированная рабочая сила используют многочисленные методы контроля качества, чтобы соответствовать или превосходить стандарты качества.
Разнообразный, точный и быстрый
Наш процесс оптимизирует сбор данных за счет упрощения распределения задач и сбора данных непосредственно из приложения и веб-сайта.
Безопасность данных
Сохраняйте полную конфиденциальность данных, делая конфиденциальность нашим приоритетом. Мы гарантируем, что форматы данных контролируются и сохраняются в соответствии с политикой.
Полный жизненный цикл
Один партнер, охватывающий сбор данных, аннотирование, тонкую настройку генеративного ИИ и оценку.
Как это работает
Как мы предоставляем ваши обучающие данные
Безопасность и соответствие
Расскажите нам о вашей следующей инициативе в области искусственного интеллекта.
От сбора данных до их аннотирования, лицензирования и проверки — мы поможем вам быстрее вывести продукт на рынок, предоставив данные, которым вы можете доверять.
Свяжитесь с намиЧастые вопросы (FAQ)
1. Что такое обучающие данные для ИИ?
Обучающие данные для ИИ — это размеченные или структурированные данные, используемые для обучения модели машинного обучения распознаванию закономерностей и прогнозированию. Это могут быть текстовые, аудио-, графические, видео- или мультимодальные данные, и их качество напрямую определяет точность модели.
2. Для чего используются обучающие данные для ИИ?
Он используется для обучения, тонкой настройки и оценки моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, включая системы компьютерного зрения, распознавание речи, разговорный ИИ и большие языковые модели.
3. Какие типы обучающих данных для ИИ предоставляет Shaip?
Shaip предоставляет текстовые, речевые и аудиоданные, изображения, видео, мультимодальные данные, данные с физических датчиков и искусственного интеллекта, а также синтетические данные — посредством сбора, аннотирования и разметки, тонкой настройки LLM и услуг проверки.
4. Как Shaip обеспечивает качество обучающих данных?
В каждом проекте используются аннотаторы-эксперты в предметной области и многоуровневый контроль качества с участием человека, включающий согласованный анализ, выборку и проверку на предвзятость, с количественной оценкой качества.
5. Какие языки и страны охватывает Shaip?
Shaip поддерживает более 65 языков и получает данные с согласия пользователей из более чем 60 стран, используя сеть из более чем 1,000 проверенных специалистов по обработке данных.
6. Насколько защищены мои данные и какими сертификатами обладает компания Shaip?
Да. Компания Shaip сертифицирована по стандартам ISO 27001 и ISO 9001:2015, прошла аудит SOC 2 Type II, соответствует требованиям HIPAA и готова к внедрению GDPR/CCPA, обеспечивая маскирование персональных данных, шифрование и доступ на основе ролей.
7. Может ли Shaip предоставлять обучающие данные для LLM и генеративного ИИ?
Да. Shaip предлагает контролируемую тонкую настройку (SFT), RLHF, ранжирование предпочтений человека, наборы данных RAG, пары «подсказка-ответ» и оценку моделей для больших языковых моделей и генеративного ИИ.
8. Предоставляет ли Shaip данные для обучения в области физического ИИ и робототехники?
Да. Shaip предоставляет данные для обучения в области физического ИИ и робототехники, включая аннотации LiDAR и облаков точек, объединение данных с датчиков, 3D-ограничивающие рамки, траектории роботов, данные SLAM и навигации, а также сценарии реальных задач в более чем 1,400 сценариях и 9 средах для автономных систем и воплощенного ИИ.
9. Как формируется цена на обучающие данные для ИИ?
Стоимость зависит от типа данных, объема, сложности аннотирования, языков и сроков выполнения. Shaip предоставит индивидуальное ценовое предложение после определения масштаба вашей задачи — запросите бесплатное ценовое предложение, чтобы начать работу.
10. Предлагает ли Shaip готовые наборы данных?
Да. В каталоге данных Shaip доступны готовые к использованию, предварительно размеченные наборы данных, включая медицинские записи, многоязычную речь и сценарии физического ИИ, которые можно лицензировать.
11. Как начать работу с Shaip?
Свяжитесь с компанией Shaip, расскажите о вашей задаче, чтобы мы могли определить масштабы пилотного проекта. Мы согласуем руководящие принципы и целевые показатели качества, а затем предоставим образец или пилотную партию перед масштабированием.
