มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
เพิ่มพลังความเข้าใจภาษาด้วย AI: ฝึกฝนความเป็นไปได้ของความเข้าใจภาษาขั้นสูงด้วยบริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ล้ำสมัยของเรา
ดำดิ่งสู่บริการอันหลากหลายของเราที่ออกแบบมาเพื่อปรับแต่งและปรับปรุงวิธีที่ AI เข้าใจและโต้ตอบกับภาษา
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้พัฒนาด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อย่างมาก โมเดลเหล่านี้มีความสามารถในการทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ พวกเขาปลดล็อกโอกาสใหม่ ๆ ในแอปพลิเคชันที่หลากหลายตั้งแต่แชทบอทบริการลูกค้าไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อความขั้นสูง ที่ Shaip เราเปิดใช้งานวิวัฒนาการนี้โดยการจัดหาชุดข้อมูลคุณภาพสูง หลากหลาย และครอบคลุม ซึ่งขับเคลื่อนการพัฒนาและการปรับแต่ง LLM
ไม่ว่าตำแหน่งปัจจุบันของคุณในเส้นทางของการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ บริการที่สมบูรณ์ของเรามีเป้าหมายเพื่อเร่งการเติบโตของความคิดริเริ่มด้าน AI ของคุณ เราเข้าใจความต้องการที่พัฒนาตลอดเวลาของ AI และทำงานอย่างขยันขันแข็งเพื่อนำเสนอโซลูชันข้อมูลที่อำนวยความสะดวกในการฝึกโมเดล AI ที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพและเป็นนวัตกรรมใหม่
ความเชี่ยวชาญของเราในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ และการสร้างเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้เราสร้างผลลัพธ์ที่เหนือกว่า เอาชนะความท้าทาย "ระยะสุดท้าย" ในการใช้งาน AI
ควบคุมพลังของ LLM เพื่อสร้างเนื้อหาที่เหมือนมนุษย์จากการแจ้งเตือนของผู้ใช้ แนวทางนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของผู้ปฏิบัติงานที่มีความรู้และยังสามารถทำงานขั้นพื้นฐานโดยอัตโนมัติ แอปพลิเคชันประกอบด้วย AI และแชทบอทเชิงสนทนา การสร้างสำเนาทางการตลาด ความช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ด และแรงบันดาลใจทางศิลปะ
สำรวจศักยภาพในการสร้างสรรค์ของ LLM เช่น DALL-E, Stable Diffusion และ MidJourney สำหรับการสร้างรูปภาพจากคำอธิบายข้อความ ในทำนองเดียวกัน ใช้ Imagen Video เพื่อสร้างวิดีโอตามข้อความแจ้ง
LLM เช่น Codex และ CodeGen เป็นเครื่องมือในการสร้างโค้ด โดยให้คำแนะนำการเติมข้อความอัตโนมัติและสร้างบล็อกโค้ดทั้งหมด ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์
ในยุคที่ข้อมูลล้นหลาม การสรุปข้อมูลกลายเป็นสิ่งสำคัญ LLMs สามารถจัดเตรียมการสรุปแบบนามธรรม สร้างข้อความใหม่เพื่อแสดงเนื้อหาที่ยาวขึ้น และการสรุปแบบแยกส่วน ซึ่งข้อเท็จจริงที่เกี่ยวข้องจะถูกเรียกค้นและสรุปเป็นคำตอบที่กระชับตามข้อความแจ้ง สิ่งนี้ช่วยในการทำความเข้าใจบทความ พอดคาสต์ วิดีโอ และอื่นๆ จำนวนมาก
ใช้ความสามารถของ LLM เช่น Whisper เพื่อแปลงไฟล์เสียงเป็นข้อความ ช่วยให้เข้าถึงและเข้าใจเนื้อหาเสียงได้ง่าย
คอลเลกชั่นที่กว้างขวางของเราครอบคลุมหมวดหมู่มากมาย มอบตัวเลือกที่หลากหลายสำหรับการฝึกโมเดลที่ไม่เหมือนใครของคุณ
ขั้นตอนการประกันคุณภาพที่เข้มงวดของเรารับประกันความถูกต้องของข้อมูล ความถูกต้อง และความเกี่ยวข้อง
ชุดข้อมูลของเรารองรับแอปพลิเคชันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ต่างๆ ตั้งแต่การวิเคราะห์ความรู้สึกไปจนถึงการสร้างข้อความ
เราให้บริการโซลูชันข้อมูลแบบกำหนดเองที่สอดคล้องกับความต้องการเฉพาะของคุณโดยการสร้างชุดข้อมูลที่เหมาะกับความต้องการของคุณ
เราปฏิบัติตามมาตรฐานความปลอดภัยข้อมูลและความเป็นส่วนตัว รวมถึงข้อบังคับ GDPR และ HIPPA เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของคุณ
ได้รับการแข่งขัน
ขอบ
เร่งเวลาของคุณ
ตลาด
ลดเวลาและทรัพยากรที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูล
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
เคยเกาหัวของคุณประหลาดใจที่ Google หรือ Alexa ดูเหมือนจะ 'เข้าใจ' คุณได้อย่างไร? หรือคุณพบว่าตัวเองกำลังอ่านเรียงความที่สร้างโดยคอมพิวเตอร์ซึ่งฟังดูเป็นมนุษย์อย่างน่าขนลุกหรือไม่? คุณไม่ได้โดดเดี่ยว.
ไม่ว่าขั้นตอนปัจจุบันของคุณในการเดินทางของ generative AI ข้อเสนอแบบรวมทุกอย่างของเราจะมุ่งเน้นที่จะเร่งความก้าวหน้าของการดำเนินการด้าน AI ของคุณ
เนื่องจากข้อมูลมีความสำคัญสูงสุดต่อความสำเร็จของทุกองค์กร คาดว่าโดยเฉลี่ยแล้ว ทีม AI ใช้เวลา 80% ในการเตรียมข้อมูลสำหรับโมเดล AI
ใช้โซลูชัน LLM ของเราเพื่อสร้างโมเดล AI ที่แม่นยำและมีคุณภาพสูง
Large Language Model (LLM) คือระบบปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์โดยอิงจากข้อมูลจำนวนมหาศาล
ทำงานโดยการวิเคราะห์ข้อความจำนวนมหาศาลเพื่อจดจำรูปแบบ ความสัมพันธ์ และโครงสร้าง ทำให้สามารถคาดการณ์และสร้างข้อความตามบริบทที่ให้ไว้
LLM ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลข้อความเป็นหลัก ซึ่งอาจรวมถึงหนังสือ บทความ เว็บไซต์ และเนื้อหาที่เป็นลายลักษณ์อักษรอื่นๆ จากโดเมนที่หลากหลาย
ข้อมูลการฝึกอบรมใช้เพื่อสอน LLM ให้จดจำรูปแบบในภาษา แบบจำลองจะถูกนำเสนอพร้อมตัวอย่าง เรียนรู้จากแบบจำลอง จากนั้นทำการคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็น
LLM สามารถนำไปใช้ในโซลูชันทางธุรกิจมากมาย เช่น แชทบอทสนับสนุนลูกค้า การสร้างเนื้อหา การวิเคราะห์ความรู้สึก การวิจัยตลาด และแอปพลิเคชันอื่น ๆ อีกมากมายที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลและการทำความเข้าใจข้อความ
คุณภาพของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลการฝึกอบรม สถาปัตยกรรมของแบบจำลอง ทรัพยากรการคำนวณ และแอปพลิเคชันเฉพาะที่ใช้ การปรับแต่งและการอัปเดตเป็นประจำก็อาจมีบทบาทสำคัญเช่นกัน
