जटिल डेटा को कार्रवाई योग्य इंटेलिजेंस में बदलने के लिए जनरेटिव AI की शक्ति का उपयोग करें।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
जेनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियों में प्रगति निरंतर है, ताजा डेटा स्रोतों, सावधानीपूर्वक क्यूरेटेड प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट और मॉडल द्वारा समर्थित है मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से शोधन (आरएलएचएफ) प्रक्रियाओं।
जेनेरिक एआई में आरएलएचएफ व्यवहार अनुकूलन और सटीक आउटपुट पीढ़ी के लिए डोमेन-विशिष्ट विशेषज्ञता सहित मानव अंतर्दृष्टि का लाभ उठाता है। डोमेन विशेषज्ञों से तथ्य-जाँच यह सुनिश्चित करती है कि मॉडल की प्रतिक्रियाएँ न केवल प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक हैं बल्कि भरोसेमंद भी हैं। शेप सटीक डेटा लेबलिंग, क्रेडेंशियल डोमेन विशेषज्ञ और मूल्यांकन सेवाएं प्रदान करता है, जो बड़े भाषा मॉडल के पुनरावृत्तीय फ़ाइन-ट्यूनिंग में मानव बुद्धि के निर्बाध एकीकरण को सक्षम बनाता है।
मेडिकल इमेजिंग विश्लेषण: निदान के लिए चिकित्सा छवियां उत्पन्न करना और उन्हें संवर्धित करना।
नैदानिक दस्तावेज़ीकरण: चिकित्सा रिकॉर्ड सारांशीकरण और प्रतिलेखन को स्वचालित करें।
धोखाधड़ी का पता लगाना: धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणालियों का परीक्षण करने के लिए परिदृश्य तैयार करें।
जोखिम आकलन: एआई मॉडल के साथ वित्तीय जोखिमों का विश्लेषण और अनुकरण करें।
स्वायत्त ड्राइविंग: स्व-चालित मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए सड़क परिदृश्यों का अनुकरण करें।
वॉयस कमांड सिस्टम: कार में लगे सिस्टम के लिए आवाज पहचान और प्रतिक्रिया सटीकता को बढ़ाना।
उत्पाद सिफारिशें: उपयोगकर्ता व्यवहार का उपयोग करके वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ तैयार करें.
दृश्य सामग्री निर्माण: उत्पाद चित्र, वीडियो और विवरण बनाएं.
दावा प्रसंस्करण: दावा सारांशीकरण और धोखाधड़ी का पता लगाने को स्वचालित करें।
जोखिम मॉडलिंग: जोखिमों का मूल्यांकन और पूर्वानुमान करने के लिए परिदृश्यों का अनुकरण करें।
चैटबॉट्स: AI-संचालित वर्चुअल सहायकों के साथ ग्राहक सेवा को बेहतर बनाएँ।
सामग्री अनुशंसाएँ: उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं के आधार पर उनके लिए वैयक्तिकृत सामग्री का सुझाव दें।
हम परिशुद्धता और सटीकता के लिए भाषा मॉडल को परिष्कृत करने के लिए डेटा इकट्ठा और क्यूरेट करते हैं।
हम आपके एआई के साथ विविध उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को प्रतिबिंबित करने के लिए प्राकृतिक भाषा संकेतों को तैयार और अनुकूलित करते हैं।
हमारी सेवा आपके डोमेन-केंद्रित एआई को प्रशिक्षित करने के लिए कानूनी और चिकित्सा जैसे क्षेत्रों के लिए विशेष पाठ बनाती है।
हमारा व्यापक नेटवर्क मॉडल सटीकता और निर्भरता को बढ़ाने के लिए एआई उत्तरों की गहन तुलना करने में सक्षम बनाता है।
हमारा दृष्टिकोण एआई-जनित संचार में विषाक्त सामग्री को सटीक रूप से मापने और कम करने के लिए लचीले पैमानों का उपयोग करता है।
हमारी अनुरूप प्रतिक्रिया यह सुनिश्चित करती है कि एआई प्रतिक्रियाओं में विशिष्ट उपयोगकर्ता परिदृश्यों के लिए उपयुक्त स्वर और संक्षिप्तता हो।
हम आरएलएचएफ के माध्यम से बाजार-विशिष्ट आवश्यकताओं के साथ संरेखित करने के लिए एआई को बेहतर बनाने के लिए बाजारों और भाषाओं में गुणवत्ता के लिए जनरल एआई परिणामों का आकलन करते हैं।
गलत सूचना के प्रसार को रोकने के लिए यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह तथ्यात्मक और यथार्थवादी है, हम एआई-जनरेटेड सामग्री का कठोरता से मूल्यांकन करते हैं।
बड़े दस्तावेज़ों (उत्पाद मैनुअल, तकनीकी दस्तावेज़, ऑनलाइन फ़ोरम और समीक्षा, उद्योग नियामक दस्तावेज़) को अच्छी तरह से पढ़कर प्रश्न-उत्तर जोड़े बनाएं ताकि कंपनियों को बड़े कोष से प्रासंगिक जानकारी निकालकर जनरल एआई विकसित करने में सक्षम बनाया जा सके। हमारे विशेषज्ञ उच्च गुणवत्ता वाले प्रश्नोत्तर जोड़े बनाते हैं जैसे:
» प्रश्नोत्तर अनेक उत्तरों के साथ युग्मित है
» सतही स्तर के प्रश्नों का निर्माण (संदर्भ पाठ से प्रत्यक्ष डेटा निष्कर्षण)
»गहरे स्तर के प्रश्न बनाएं (संदर्भ पाठ में नहीं दिए गए तथ्यों और अंतर्दृष्टि से संबंधित)
»टेबल्स से क्वेरी निर्माण
हमारे विशेषज्ञ टेक्स्ट डेटा की बड़ी मात्रा के संक्षिप्त और सूचनात्मक सारांश इनपुट करके पूरी बातचीत या लंबी बातचीत को सारांशित कर सकते हैं।
हमारी उन्नत एआई-संचालित इमेज कैप्शनिंग सेवा के साथ छवियों की व्याख्या करने के तरीके को बदलें। हम सटीक और प्रासंगिक रूप से समृद्ध विवरण तैयार करके छवियों में जान फूंक देते हैं, जिससे आपके दर्शकों के लिए आपकी दृश्य सामग्री के साथ अधिक प्रभावी ढंग से जुड़ने और जुड़ने के नए तरीके खुलते हैं।
ऑडियो, जैसे संगीत, पॉडकास्ट, या ऑडियो पुस्तकें उत्पन्न करने के लिए विभिन्न ध्वनियों, जैसे संगीत, भाषण और पर्यावरणीय ध्वनियों के साथ ऑडियो रिकॉर्डिंग के बड़े डेटासेट के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करें।
शीर्षक
एक आर्केड गेम का मुख्य साउंडट्रैक। यह एक आकर्षक इलेक्ट्रिक गिटार रिफ़ के साथ तेज़-तर्रार और उत्साहित है। संगीत दोहराव वाला और याद रखने में आसान है, लेकिन अनपेक्षित ध्वनियों के साथ, जैसे कि झांझ बजना या ड्रम बजना।
उत्पन्न ऑडियो
ट्रेन मॉडल जो बोली जाने वाली भाषा को समझते हैं, जैसे कि वॉयस-एक्टिवेटेड असिस्टेंट, डिक्टेशन सॉफ्टवेयर और रियल-टाइम ट्रांसलेशन, जो संबंधित ट्रांसक्रिप्ट के साथ भाषण की ऑडियो रिकॉर्डिंग के बड़े डेटासेट पर आधारित है।
हम आपके अनुप्रयोगों के लिए प्राकृतिक, आकर्षक आवाज बनाने के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मानव भाषण की ऑडियो रिकॉर्डिंग का एक बड़ा डेटासेट प्रदान करते हैं, जो आपके उपयोगकर्ताओं को एक अनूठा और इमर्सिव श्रवण अनुभव प्रदान करता है।
मशीन लर्निंग की दुनिया में, यह सुनिश्चित करना सर्वोपरि है कि एक मॉडल दिए गए संकेतों के आधार पर मानव-जैसे पाठ को समझता है और उत्पन्न करता है। इस प्रक्रिया में मानव रेटिंग और गुणवत्ता आश्वासन (क्यूए) सत्यापन के माध्यम से कठोर डेटासेट मूल्यांकन शामिल है। मूल्यांकनकर्ता डेटासेट में त्वरित-प्रतिक्रिया जोड़े का गंभीर रूप से मूल्यांकन करते हैं और भाषा शिक्षण मॉडल (एलएलएम) द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की प्रासंगिकता और गुणवत्ता का मूल्यांकन करते हैं।
डेटासेट तुलना में एक संकेत के लिए विभिन्न प्रतिक्रिया विकल्पों का सावधानीपूर्वक विश्लेषण शामिल है। इसका उद्देश्य इन प्रतिक्रियाओं को उनकी प्रासंगिकता, सटीकता और संकेत के संदर्भ के साथ संरेखण के आधार पर सर्वोत्तम से सबसे खराब श्रेणी में रखना है।
सिंथेटिक डायलॉग क्रिएशन चैटबॉट इंटरैक्शन और कॉल सेंटर वार्तालापों में क्रांति लाने के लिए जेनरेटिव एआई की शक्ति का उपयोग करता है। उत्पाद मैनुअल, तकनीकी दस्तावेज़ीकरण और ऑनलाइन चर्चा जैसे व्यापक संसाधनों में एआई की क्षमता का लाभ उठाकर, चैटबॉट असंख्य परिदृश्यों में सटीक और प्रासंगिक प्रतिक्रिया देने के लिए सुसज्जित हैं। यह तकनीक उत्पाद पूछताछ, समस्या निवारण समस्याओं के लिए व्यापक सहायता प्रदान करके और उपयोगकर्ताओं के साथ प्राकृतिक, आकस्मिक संवाद में संलग्न होकर ग्राहक सहायता को बदल रही है, जिससे समग्र ग्राहक अनुभव में वृद्धि हो रही है।
जेनेरेटिव एआई के दायरे में छवि सारांश, रेटिंग और सत्यापन में परिष्कृत मशीन लर्निंग मॉडल शामिल हैं जो छवियों को क्यूरेट और मूल्यांकन करते हैं, सटीक सारांश और गुणवत्ता रेटिंग उत्पन्न करते हैं। इस प्रक्रिया में मानवीय प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एआई की सटीकता को ठीक करने में मदद करती है, यह सुनिश्चित करती है कि उत्पन्न सामग्री सूक्ष्म अपेक्षाओं और मानकों को पूरा करती है जो केवल मानव निर्णय ही प्रदान कर सकता है, जिससे एआई आउटपुट की विश्वसनीयता बढ़ जाती है।
हमारे तीव्र प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (पीओसी) परिनियोजन के साथ अपने परिवर्तन को तेजी से आगे बढ़ाएं - कुछ ही हफ्तों में विचारों को वास्तविकता में बदल दें।
AI सभी के लिए एक जैसा नहीं है। हम आपके दर्शकों के लिए सटीक, प्रासंगिक और व्यावहारिक AI-जनरेटेड सामग्री सुनिश्चित करने के लिए उद्योग-विशिष्ट संकेत बनाते हैं।
हम GDPR, HIPAA और SOC 2 अनुपालन सुनिश्चित करते हैं, संवेदनशील AI प्रशिक्षण डेटा की सुरक्षा करते हैं।
हम स्वास्थ्य सेवा, कानूनी, फिनटेक और अन्य विशिष्ट क्षेत्रों के लिए उद्योग-केंद्रित डेटासेट प्रदान करते हैं।
हम अपने प्रौद्योगिकी साझेदार पारिस्थितिकी तंत्र के माध्यम से क्लाउड, डेटा, एआई और स्वचालन में बेजोड़ विशेषज्ञता प्रदान करते हैं।
हम स्वच्छ, संरचित और पूर्वाग्रह-मुक्त डेटासेट प्रदान करते हैं जो RAG-संचालित AI अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को बेहतर बनाते हैं।
क्या आपने कभी यह सोचकर अपना सिर खुजलाया है कि Google या Alexa ने आपको कैसे 'पकड़' लिया? या क्या आपने खुद को एक कंप्यूटर-जनित निबंध पढ़ते हुए पाया है जो बेहद मानवीय लगता है? आप अकेले नहीं हैं।
पाठ और ऑडियो एनोटेशन के साथ मशीन सीखने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) को उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा में बदलने के लिए मानव बुद्धि।
एआई प्रचुर मात्रा में डेटा पर फ़ीड करता है और लगातार सीखने और विकसित होने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल), डीप लर्निंग (डीएल) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का लाभ उठाता है।
शैप के गुणवत्ता डेटासेट के साथ अपने जेनरेटिव एआई में उत्कृष्टता बनाएं
जेनरेटिव एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक उपसमूह को संदर्भित करता है जो नई सामग्री बनाने पर केंद्रित होता है, जो अक्सर दिए गए डेटा से मिलता-जुलता या उसकी नकल करता है।
जेनरेटिव एआई जेनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) जैसे एल्गोरिदम के माध्यम से संचालित होता है, जहां दो न्यूरल नेटवर्क (एक जेनरेटर और एक डिस्क्रिमिनेटर) मूल से मिलते-जुलते सिंथेटिक डेटा का उत्पादन करने के लिए प्रतिस्पर्धा और सहयोग करते हैं।
उदाहरणों में कला, संगीत और यथार्थवादी छवियां बनाना, मानव जैसा पाठ तैयार करना, 3डी ऑब्जेक्ट डिजाइन करना और आवाज या वीडियो सामग्री का अनुकरण करना शामिल है।
जेनरेटिव एआई मॉडल चित्र, पाठ, ऑडियो, वीडियो और संख्यात्मक डेटा सहित विभिन्न डेटा प्रकारों का उपयोग कर सकते हैं।
प्रशिक्षण डेटा जेनरेटिव एआई के लिए आधार प्रदान करता है। मॉडल नई, समान सामग्री तैयार करने के लिए इस डेटा से पैटर्न, संरचना और बारीकियां सीखता है।
सटीकता सुनिश्चित करने में विविध और उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करना, मॉडल आर्किटेक्चर को परिष्कृत करना, वास्तविक दुनिया के डेटा के खिलाफ निरंतर सत्यापन और विशेषज्ञ प्रतिक्रिया का लाभ उठाना शामिल है।
गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटा की मात्रा और विविधता, मॉडल की जटिलता, कम्प्यूटेशनल संसाधनों और मॉडल मापदंडों की फाइन-ट्यूनिंग से प्रभावित होती है।
