Empowering Teams fir weltwäit féierend AI Produkter ze bauen.
Powering Sproochverständnis mat AI: Master d'Méiglechkeete vum fortgeschrattene Sproochverständnis mat eise modernste grousse Sproochemodellservicer.
Taucht an eis extensiv Palette vu Servicer entwéckelt fir d'Art a Weis wéi AI d'Sprooch versteet an interagéiert ze verfeineren an ze verbesseren.
Grouss Sproochmodeller (LLMs) hunn d'Feld vun der natierlecher Sproochveraarbechtung (NLP) dramatesch fortgeschratt. Dës Modeller si fäeg Mënsch-ähnlechen Text ze verstoen an ze generéieren. Si spären nei Méiglechkeeten iwwer eng breet Palette vun Uwendungen op, vu Clientsservice Chatbots bis fortgeschratt Textanalyse. Bei Shaip erméigleche mir dës Evolutioun andeems mir qualitativ héichwäerteg, divers an ëmfaassend Datesätz ubidden, déi d'Entwécklung an d'Verfeinerung vun LLMs kreéieren.
Egal wéi Är aktuell Positioun op der Rees vun der grousser Sproochmodell Entwécklung, eis komplett Servicer zielen de Wuesstum vun Ären AI Initiativen ze beschleunegen. Mir verstinn déi ëmmer evoluéierend Fuerderunge vun AI a schaffen fläisseg fir Dateléisungen ze bidden déi präzis, effizient an innovativ AI Modell Training erliichteren.
Eise Räichtum vun Expertise an der natierlecher Sproochveraarbechtung (NLP), Berechnungslinguistik, an AI-driven Inhaltskreatioun erlaabt eis super Resultater ze generéieren, déi "läscht Meile" Erausfuerderunge bei der AI Implementatioun ze iwwerwannen.
Benutzen d'Kraaft vun LLMs fir mënschlech-ähnlech Inhalter aus Benotzer Ufroen ze generéieren. Dës Approche hëlleft d'Effizienz vun de Wëssensaarbechter a ka souguer Basisaufgaben automatiséieren. Uwendungen enthalen Conversational AI an Chatbots, Marketing Kopie Generatioun, Kodéierungshëllef a artistesch Inspiratioun.
Entdeckt de kreative Potenzial vun LLMs wéi DALL-E, Stable Diffusion, a MidJourney fir Biller aus Textbeschreiwungen ze generéieren. Ähnlech benotzt Imagen Video fir Videoen ze generéieren baséiert op textuellen Ufroen.
LLMs wéi Codex a CodeGen sinn instrumental an der Codegeneratioun, liwweren Autocomplete Suggestiounen a kreéiert ganz Block vu Code, doduerch de Softwareentwécklungsprozess beschleunegt.
An enger Ära vun der Dateexplosioun gëtt d'Zesummesetzung entscheedend. LLMs kënnen abstrakt Resumé ubidden, en neien Text generéieren fir méi laang Inhalter ze representéieren, an extraktiv Zesummefaassung, wou relevant Fakten erëmfonnt ginn an an eng präzis Äntwert zesummegefaasst ginn op Basis vun enger Prompt. Dëst hëlleft fir grouss Volumen vun Artikelen, Podcasts, Videoen a méi ze verstoen.
Benotzt d'Kapazitéite vun LLMs wéi Whisper fir Audiodateien an Text ze transcribéieren, fir einfach Accessibilitéit a Verständnis vum Audioinhalt ze erliichteren.
Eis expansiv Sammlung spant vill Kategorien, a bitt eng breet Auswiel fir Ären eenzegaartege Model Training.
Eis rigoréis Qualitéitssécherungsprozeduren garantéieren Datengenauegkeet, Validitéit a Relevanz.
Eis Datesätz këmmere sech op verschidde grouss Sproochmodellapplikatiounen, vu Gefillsanalyse bis Textgeneratioun.
Mir bidden personaliséiert Dateléisungen déi mat Äre spezifesche Bedierfnesser ausriichten andeems Dir e personaliséierten Dataset fir Är Ufuerderunge erstellt.
Mir entspriechen d'Datesécherheet & Dateschutznormen, inklusiv GDPR & HIPPA Reglementer, Schutz vum Benotzer Privatsphär.
Verbessert d'Performance vun Äre grousse Sproochmodeller
Kréien eng kompetitiv
Wäitschoss
Beschleunegt Är Zäit
ze vermaarten
Reduzéieren Zäit & Ressourcen op Datensammlung verbraucht
Engagéiert an trainéiert Teams:
Déi héchste Prozesseffizienz gëtt geséchert mat:
Déi patentéiert Plattform bitt Virdeeler:
Engagéiert an trainéiert Teams:
Déi héchste Prozesseffizienz gëtt geséchert mat:
Déi patentéiert Plattform bitt Virdeeler:
Hutt Dir jeemools Äre Kapp kraazt, iwwerrascht wéi Google oder Alexa Iech schéngen ze 'kréien'? Oder hutt Dir Iech selwer e Computer-generéierten Essay gelies, dee grujeleg mënschlech kléngt? Du bass net alléng.
Egal wéi Är aktuell Etapp an der Rees vun der generativer AI, eis all-inklusiv Offere sinn ausgeriicht fir de Fortschrëtt vun Ären AI Betriber ze beschleunegen.
Mat Daten déi vun der gréisster Wichtegkeet fir den Erfolleg vun all Organisatioun sinn, gëtt geschat datt am Duerchschnëtt AI Teams 80% vun hirer Zäit verbréngen fir Daten op AI Modeller virzebereeden.
Benotzt eis LLM Léisunge fir präzis a qualitativ héichwäerteg AI Modeller ze bauen.
E grousse Sproochemodell (LLM) ass eng Aart vu kënschtlechen Intelligenz System entwéckelt fir mënschlech-ähnlechen Text ze verstoen an ze generéieren op Basis vu grousse Quantitéiten un Daten.
Et funktionnéiert andeems Dir enorm Quantitéiten un Text analyséiert fir Musteren, Bezéiungen a Strukturen z'erkennen, wat et erlaabt Text virauszesoen an ze produzéieren baséiert op dem ugebuede Kontext.
LLMs ginn haaptsächlech op Textdaten trainéiert, déi Bicher, Artikelen, Websäiten an aner schrëftlech Inhalter aus verschiddenen Domainen enthalen kënnen.
Trainingsdaten gi benotzt fir den LLM ze léieren Mustere an der Sprooch ze erkennen. De Modell gëtt mat Beispiller presentéiert, léiert vun hinnen, a mécht dann Prognosen op nei, onsiichtbar Donnéeën.
LLMs kënnen a ville Geschäftsléisungen benotzt ginn, sou wéi Clientssupport Chatbots, Inhaltsgeneratioun, Sentimentanalyse, Maartfuerschung, a vill aner Uwendungen déi Textveraarbechtung a Verständnis involvéieren.
D'Qualitéit vun de Resultater hänkt vun der Qualitéit an der Diversitéit vun den Trainingsdaten of, der Architektur vum Modell, computational Ressourcen, an der spezifescher Applikatioun fir déi se benotzt gëtt. Regelméisseg Feintuning an Updates kënnen och eng bedeitend Roll spillen.
