Сервіси даних для навчання ШІ для машинного навчання та генеративного ШІ
Shaip — провідний постачальник даних для навчання штучному інтелекту, який допомагає командам зі штучного інтелекту та машинного навчання створювати точні, неупереджені, готові до використання моделі — від збору даних та анотацій до точного налаштування LLM та оцінки моделі, використовуючи понад 65 мов та у понад 60 країнах.
Основа кожної моделі штучного інтелекту
Що таке дані для навчання ШІ?
Дані для навчання ШІ – це маркована або структурована інформація, яка використовується для навчання моделі машинного навчання розпізнаванню закономірностей та роблячи прогнози. Якість, різноманітність та точність цих даних безпосередньо визначають, наскільки добре модель працює в реальному світі.
Високоякісні дані для навчання ШІ відображають реальне використання, точно марковані, збалансовані для зменшення упередженості та відповідають нормам конфіденційності даних. Дані низької якості є основною причиною неточних прогнозів, галюцинацій моделей та дорогих циклів перенавчання — саме тому провідні команди зі ШІ співпрацюють зі спеціалізованою компанією з даних для навчання ШІ, такою як Shaip, замість того, щоб покладатися на спеціалізоване внутрішнє маркування.
Наскрізні служби даних AI
Наші послуги з обробки даних для навчання ШІ
Все, що вам потрібно протягом усього життєвого циклу моделі — від отримання необроблених даних до точного налаштування та оцінки вашої моделі.
Послуги зі збору даних
Користувацькі набори даних аудіо, мовлення, зображень, відео та тексту — реальні дані, зібрані з понад 60 країн та понад 65 мовами, що дозволяє навчатися на різноманітних, репрезентативних прикладах.
→ ДокладнішеАнотація та маркування даних
Ідеальне піксельне маркування від кваліфікованих анотаторів та експертів у предметній області — обмежувальні рамки, сегментація, розшифровка додатків, теги настроїв та намірів, а також транскрипція — перевірено за допомогою багаторівневого контролю якості.
→ ДокладнішеГенеративний ШІ та дані LLM
SFT, RLHF, пари запит-відповідь, ранжування людських уподобань та набори даних RAG, надані експертами у предметній області для підвищення точності, зменшення галюцинацій та узгодження поведінки моделі.
→ ДокладнішеПеревірка та оцінка даних
Валідація з участю людини, аудит упередженості та справедливості, а також бенчмаркінг якості для вимірювання та покращення точності моделі до та після розгортання.
→ ДокладнішеГотові набори даних
Готові до використання, попередньо марковані набори даних з нашого каталогу даних — понад 30 мільйонів анонімних медичних записів, понад 70 000 годин мовлення та фізичні сценарії зі штучним інтелектом.
Перегляньте каталог даних →Фізичні дані про штучний інтелект та робототехніку
Анотації LiDAR та хмар точок, об'єднання даних датчиків, 3D-обмежувальні рамки, траєкторії роботів та реальні сценарії завдань, що навчають автономні машини, роботів та втілений штучний інтелект.
Див. фізичний ШІ та робототехніку →Кожен метод, один партнер
Дані навчання ШІ за типом даних
Для кожного методу ми виконуємо обидві частини роботи — збираємо необроблені дані, які ви не можете знайти з магазину, та маркуємо їх відповідно до стандарту, необхідного для вашої моделі. Один партнер, один процес контролю якості, від збору до анотації та доставки.
Збір текстових даних та анотації
Ми збираємо: тексти та документи, що стосуються певної предметної області — клінічні нотатки, контракти, стенограми чатів та підтримки, а також набори оперативних відповідей, написані перевіреними фахівцями понад 65 мовами.
Ми коментуємо: NER, настрої, класифікація намірів, зв'язування сутностей та позначення документів тегами, які перетворюють неструктурований текст на навчальні дані NLP та LLM.
Збір та анотація мовлення та аудіо
Ми збираємо: написані за сценарієм, спонтанні та мовні виступи кол-центру, записані носіями мови понад 65 мовами, акцентами, діалектами та в реальному акустичному середовищі.
Ми коментуємо: транскрипція, ведення щоденника та ідентифікація мовця, позначення часу, маркування емоцій та намірів для ASR, голосові помічники та розмовний штучний інтелект.
Послуги зі збору зображень та анотацій
Ми збираємо: користувацькі набори даних зображень, зняті за вашими специфікаціями — обличчя та біометричні дані, документи та чеки, полиці магазинів, медична візуалізація та граничні випадки з урахуванням освітлення та географічних умов, яким відповідатиме ваша модель.
Ми коментуємо: 2D/3D обмежувальні рамки, полігони, піксельно-ідеальна семантична сегментація, орієнтири та ключові точки.
Послуги з колекції відео та анотацій
Ми збираємо: егоцентричні, багатокамерні відеозаписи, відеореєстратори та відеозаписи з магазинів, зняті глобальною мережею учасників за сценарійними та реальними сценаріями.
Ми коментуємо: покадрове відстеження об'єктів, оцінка активності та пози, а також класифікація подій для робототехніки, автономного водіння, спорту та відеозйомки в роздрібній торгівлі на основі штучного інтелекту.
Фізичний ШІ, робототехніка та дані датчиків
Ми збираємо: багатосенсорні знімки з реальних середовищ — LiDAR, глибина, IMU, захоплення руху VR, телеоперація та траєкторії роботів у понад 1,400 сценаріях завдань та 9 середовищах.
Ми коментуємо: 3D-обмежувальні рамки, сегментація хмар точок, вирівнювання за допомогою об'єднання датчиків та маркування мовою зору для втіленого штучного інтелекту.
Генерація та перевірка синтетичних даних
Ми генеруємо: репрезентативні синтетичні текстові, графічні та сенсорні дані, де реальні колекції є недостатніми, чутливими або небезпечними для обробки — рідкісні події, випадки з довгим хвостом на периферії та домени з обмеженою конфіденційністю.
Ми перевіряємо: перевірка людиною, перевірка на упередженість та поєднання справжніх та синтетичних наборів, щоб якість зберігалася у виробництві.
Людська експертиза для сучасного штучного інтелекту
Генеративні навчальні дані для ШІ та LLM
Для створення або точного налаштування великої мовної моделі потрібно більше, ніж просто сирий текст. Shaip надає людський досвід, який робить генеративні моделі точними, безпечними та узгодженими.
Контрольоване точне налаштування (SFT)
Високоякісні пари «підказка-відповідь», написані експертами в предметній області.
RLHF та рейтинг уподобань
Порівняння відгуків та реакцій людини для узгодження поведінки моделі.
RAG та дані, доповнені пошуком
Бази знань предметної області, фрагментація документів та пари запит-уривок, які моделюють відповіді у вашому власному контенті.
Оцінка моделі
Аудит галюцинацій, перевірка фактичності та бенчмаркінг якості.
Дані експерта в предметній області
Підказки, відповіді та оцінки, написані перевіреними фахівцями в галузі охорони здоров'я, права, фінансів тощо.
Багатомовне висвітлення
Досвідчені анотатори, що працюють понад 65 мовами та у спеціалізованих областях.
Дані для реального світу
Дані для фізичного навчання ШІ та робототехніки
Роботи, автономні транспортні засоби та втілений штучний інтелект навчаються у фізичному світі, а це вимагає точних 3D-даних, даних від датчиків та даних про рух. Shaip надає мультимодальні набори даних з реального світу для понад 1,400 сценаріїв завдань та 9 середовищ для тренування сприйняття, навігації та маніпуляцій.
Анотації LiDAR та хмар точок
3D-обмежувальні рамки, семантична сегментація та відстеження об'єктів на хмарах точок.
Злиття датчика
Узгоджені дані камери, LiDAR, радара та IMU для надійного багатосенсорного сприйняття.
Траєкторії руху роботів та телеоперація
Дані демонстрації, дії та маніпуляції для імітаційного та підкріплюючого навчання.
Оцінка людської активності та пози
Ключові точки, жести та дані взаємодії для безпечної співпраці людини та робота.
Виявлення та відстеження об'єктів
Виявлення, класифікація та відстеження кількох об'єктів через потоки камер та датчиків для сприйняття в режимі реального часу.
Сценарії реальних завдань
Понад 1,400 сценаріїв у 9 середовищах для складської, домашньої, промислової та вуличної робототехніки.
Чому варто обрати Shaip як постачальника даних для навчання ШІ
Можливості збору даних
Створюйте, контролюйте та збирайте спеціальні набори даних (текст, мова, зображення, відео) з усього світу відповідно до спеціальних інструкцій.
Гнучка глобальна робоча сила
Використовуйте понад 10 000 власних співробітників по всьому світу та понад 500 тис. акредитованих учасників крауд-масштабу. Потужність та ефективність робочої сили в режимі реального часу.
Якість
Наша власна платформа та кваліфікована робоча сила використовують різноманітні методи контролю якості, щоб відповідати або перевищувати стандарти якості.
Різноманітний, точний і швидкий
Наш процес спрощує процес збору даних завдяки легшому розподілу завдань та збору даних безпосередньо з додатку та веб-сайту.
Безпека даних
Зберігайте повну конфіденційність даних, роблячи конфіденційність нашим пріоритетом. Ми гарантуємо, що формати даних контролюються політикою та зберігаються.
Повний життєвий цикл
Один партнер для збору даних, анотації, налаштування генеративного штучного інтелекту та оцінки
Як це працює
Як ми надаємо ваші навчальні дані
Безпека та відповідність
Розкажіть нам про вашу наступну ініціативу у сфері штучного інтелекту.
Від збору даних до анотацій, ліцензування та перевірки — ми допоможемо вам швидше вийти на ринок, використовуючи дані, яким ви можете довіряти.
КонтактиЧасті питання (FAQ)
1. Що таке дані для навчання ШІ?
Дані для навчання ШІ – це марковані або структуровані дані, що використовуються для навчання моделі машинного навчання розпізнавати закономірності та робити прогнози. Це можуть бути текст, аудіо, зображення, відео або мультимодальні дані, а їхня якість безпосередньо визначає точність моделі.
2. Для чого використовуються дані навчання ШІ?
Він використовується для навчання, точного налаштування та оцінки моделей штучного інтелекту та машинного навчання, включаючи системи комп'ютерного зору, розпізнавання мовлення, розмовний штучний інтелект та моделі великих мов.
3. Які типи даних для навчання ШІ надає Shaip?
Shaip надає текстові, мовленнєві та аудіодані, зображення, відео, мультимодальні, фізичні дані зі штучним інтелектом/сенсорами та синтетичні дані — шляхом збору, анотації та маркування, точного налаштування LLM та послуг з перевірки.
4. Як Shaip забезпечує якість навчальних даних?
У кожному проєкті використовуються анотатори-експерти з предметної області та багаторівнева система контролю якості з участю людини, включаючи консенсусну перевірку, вибірку та перевірку упередженості, з кількісною звітністю про якість.
5. Які мови та країни охоплює Shaip?
Shaip підтримує понад 65 мов та використовує дані, отримані за згодою, з понад 60 країн, маючи мережу з понад 1,000 перевірених спеціалістів з обробки даних.
6. Чи захищені мої дані та які сертифікати має Shaip?
Так. Shaip сертифікований за стандартами ISO 27001 та ISO 9001:2015, пройшов аудит SOC 2 Type II, відповідає вимогам HIPAA та готовий до роботи з GDPR/CCPA, а також має маскування персональних даних, шифрування та доступ на основі ролей.
7. Чи може Shaip надавати навчальні дані для LLM та генеративного ШІ?
Так. Shaip пропонує контрольоване точне налаштування (SFT), RLHF, ранжування людських уподобань, набори даних RAG, пари запит-відповідь та оцінку моделей для великих мовних моделей та генеративного штучного інтелекту.
8. Чи надає Shaip дані для фізичного навчання ШІ та робототехніки?
Так. Shaip надає фізичні дані для навчання ШІ та робототехніки, включаючи анотації LiDAR та хмар точок, об'єднання датчиків, 3D-обмежувальні рамки, траєкторії роботів, дані SLAM та навігації, а також реальні сценарії завдань у понад 1,400 сценаріях та 9 середовищах для автономних систем та втіленого ШІ.
9. Як формується ціна на дані для навчання ШІ?
Ціна залежить від типу даних, обсягу, складності анотацій, мов та часу виконання. Shaip надає індивідуальну цінову пропозицію після визначення обсягу вашого випадку використання — запитайте безкоштовну цінову пропозицію, щоб розпочати.
10. Чи пропонує Shaip готові набори даних?
Так. Готові до використання, попередньо марковані набори даних доступні для ліцензування в каталозі даних Shaip, включаючи медичні записи, багатомовне мовлення та сценарії фізичного штучного інтелекту.
11. Як мені розпочати роботу з Shaip?
Зверніться до Shaip, щоб розповісти про ваш варіант використання, щоб визначити обсяг пілотного проекту. Ми узгоджуємо наші рекомендації та цільові показники якості, а потім постачаємо зразок або пілотну партію перед масштабуванням.
