स्पेशलिटी
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
एआई के साथ भाषा की समझ को सशक्त बनाना: हमारी अत्याधुनिक बड़ी भाषा मॉडल सेवाओं के साथ उन्नत भाषा की समझ की संभावनाओं पर महारत हासिल करें।
एआई को समझने और भाषा के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके को परिष्कृत और बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन की गई सेवाओं की हमारी विस्तृत श्रृंखला में गोता लगाएँ।
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के क्षेत्र में नाटकीय रूप से उन्नत किया है। ये मॉडल मानव-समान पाठ को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम हैं। वे ग्राहक सेवा चैटबॉट्स से लेकर उन्नत टेक्स्ट एनालिटिक्स तक, अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में नए अवसरों को अनलॉक करते हैं। शैप में, हम एलएलएम के विकास और परिशोधन को शक्ति देने वाले उच्च-गुणवत्ता, विविध और व्यापक डेटासेट प्रदान करके इस विकास को सक्षम करते हैं।
बड़े भाषा मॉडल के विकास की यात्रा में आपकी वर्तमान स्थिति चाहे जो भी हो, हमारी संपूर्ण सेवाओं का उद्देश्य आपकी एआई पहलों के विकास को गति देना है। हम एआई की निरंतर विकसित होती मांगों को समझते हैं और सटीक, कुशल और अभिनव एआई मॉडल प्रशिक्षण की सुविधा प्रदान करने वाले डेटा समाधानों की पेशकश करने के लिए लगन से काम करते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान और एआई-संचालित सामग्री निर्माण में हमारी विशेषज्ञता हमें एआई कार्यान्वयन में "अंतिम-मील" चुनौतियों पर काबू पाने के लिए बेहतर परिणाम उत्पन्न करने की अनुमति देती है।
उपयोगकर्ता संकेतों से मानव जैसी सामग्री उत्पन्न करने के लिए एलएलएम की शक्ति का उपयोग करें। यह दृष्टिकोण ज्ञान कार्यकर्ताओं की दक्षता में सहायता करता है और यहां तक कि बुनियादी कार्यों को स्वचालित भी कर सकता है। अनुप्रयोगों में संवादी एआई और चैटबॉट्स, मार्केटिंग कॉपी जनरेशन, कोडिंग सहायता और कलात्मक प्रेरणा शामिल हैं।
पाठ विवरण से चित्र बनाने के लिए DALL-E, स्थिर प्रसार, और MidJourney जैसे LLM की रचनात्मक क्षमता का अन्वेषण करें। इसी तरह, पाठ्य संकेतों के आधार पर वीडियो बनाने के लिए इमेजन वीडियो को नियोजित करें।
कोडेक्स और कोडजेन जैसे एलएलएम कोड जनरेशन में सहायक होते हैं, स्वत: पूर्ण सुझाव प्रदान करते हैं और कोड के पूरे ब्लॉक बनाते हैं, जिससे सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया में तेजी आती है।
डेटा विस्फोट के युग में, संक्षेपण महत्वपूर्ण हो जाता है। एलएलएम सारगर्भित सारांश प्रदान कर सकते हैं, लंबी सामग्री का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपन्यास पाठ उत्पन्न कर सकते हैं, और सार संक्षेपण कर सकते हैं, जहां प्रासंगिक तथ्यों को पुनः प्राप्त किया जाता है और एक संकेत के आधार पर संक्षिप्त प्रतिक्रिया में संक्षेपित किया जाता है। यह बड़ी मात्रा में लेखों, पॉडकास्ट, वीडियो और बहुत कुछ को समझने में सहायता करता है।
ऑडियो फाइलों को टेक्स्ट में ट्रांसक्रिप्ट करने के लिए व्हिस्पर जैसे एलएलएम की क्षमताओं का उपयोग करें, आसान पहुंच और ऑडियो सामग्री को समझने की सुविधा प्रदान करें।
हमारा विशाल संग्रह कई श्रेणियों में फैला है, जो आपके अद्वितीय मॉडल प्रशिक्षण के लिए व्यापक चयन प्रदान करता है।
हमारी कठोर गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियाएं डेटा सटीकता, वैधता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करती हैं।
हमारे डेटासेट भावना विश्लेषण से लेकर पाठ निर्माण तक विभिन्न बड़े भाषा मॉडल अनुप्रयोगों को पूरा करते हैं।
हम अनुकूलित डेटा समाधान प्रदान करते हैं जो आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप डेटासेट बनाकर आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के साथ संरेखित होते हैं।
हम डेटा सुरक्षा और गोपनीयता मानकों का पालन करते हैं, जिसमें GDPR और HIPPA नियम शामिल हैं, उपयोगकर्ता गोपनीयता की सुरक्षा करते हैं।
अपने बड़े भाषा मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाएँ
एक प्रतिस्पर्धी हासिल करें
धार
अपना समय तेज करें
बाजार के लिए
डेटा संग्रह पर खर्च किए जाने वाले समय और संसाधनों को कम करें
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समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
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।
जेनरेटिव एआई की यात्रा में आपका वर्तमान चरण चाहे जो भी हो, हमारी सर्व-समावेशी पेशकशें आपके एआई उपक्रमों की उन्नति में तेजी लाने के लिए तैयार हैं।
प्रत्येक संगठन की सफलता के लिए डेटा अत्यंत महत्वपूर्ण होने के कारण यह अनुमान लगाया गया है कि औसतन AI टीमें अपना 80% समय AI मॉडल के लिए डेटा तैयार करने में व्यतीत करती हैं।
सटीक और उच्च गुणवत्ता वाले एआई मॉडल बनाने के लिए हमारे एलएलएम समाधान का उपयोग करें।
लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली है जिसे विशाल मात्रा में डेटा के आधार पर मानव-जैसे पाठ को समझने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह पैटर्न, रिश्तों और संरचनाओं को पहचानने के लिए बड़ी मात्रा में पाठ का विश्लेषण करके काम करता है, जिससे यह प्रदान किए गए संदर्भ के आधार पर पाठ की भविष्यवाणी करने और उत्पादन करने में सक्षम होता है।
एलएलएम को मुख्य रूप से टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें विभिन्न डोमेन से किताबें, लेख, वेबसाइट और अन्य लिखित सामग्री शामिल हो सकती है।
एलएलएम को भाषा में पैटर्न पहचानना सिखाने के लिए प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया जाता है। मॉडल को उदाहरणों के साथ प्रस्तुत किया जाता है, उनसे सीखा जाता है, और फिर नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां की जाती हैं।
एलएलएम का उपयोग कई व्यावसायिक समाधानों में किया जा सकता है, जैसे ग्राहक सहायता चैटबॉट, सामग्री निर्माण, भावना विश्लेषण, बाजार अनुसंधान और कई अन्य अनुप्रयोग जिनमें पाठ प्रसंस्करण और समझ शामिल है।
परिणामों की गुणवत्ता प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता और विविधता, मॉडल की वास्तुकला, कम्प्यूटेशनल संसाधनों और इसके उपयोग किए जा रहे विशिष्ट अनुप्रयोग पर निर्भर करती है। नियमित फाइन-ट्यूनिंग और अपडेट भी महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं।