Generative AI Development

Odblokuj nieograniczone możliwości dzięki naszym najnowocześniejszym rozwiązaniom generatywnej sztucznej inteligencji

Specjalizujemy się w różnych technologiach sztucznej inteligencji, takich jak głębokie uczenie się, uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie się ze wzmocnieniem i Computer Vision. Nasz zespół tworzy modele generatywnej sztucznej inteligencji i tworzy rozwiązania z integracją ChatuGPT czy innych narzędzi.

  • Rozwój generatywnego modelu sztucznej inteligencji

    Rozwój generatywnego modelu sztucznej inteligencji

    Nasze generatywne modele sztucznej inteligencji mogą być stosowane w szerokim zakresie aplikacji, w tym do generowania treści, syntezy obrazów, rozszerzania danych i nie tylko. Wykorzystując najnowsze osiągnięcia w technologii AI, pomagamy wyprzedzić konkurencję i odblokować nowe możliwości dla Twojej firmy.

  • Doradztwo i konsulting w zakresie sztucznej inteligencji

    Doradztwo i konsulting w zakresie sztucznej inteligencji

    Pomagamy w identyfikacji najbardziej odpowiednich technologii AI do konkretnych potrzeb, zapewniając zgodność z ogólnymi celami biznesowymi. Od oceny gotowości po opracowanie solidnej strategii AI, jesteśmy zaufanym partnerem w uwalnianiu pełnego potencjału Sztucznej Inteligencji dla Twojej organizacji.

  • Integraacja modelu AI

    Integraacja modelu AI

    Zapewniamy kompleksowe wsparcie, od wstępnego planowania po konserwację, zapewniając, że modele AI są w pełni operacyjne i zapewniają pożądane wyniki.

  • Fine-tuning Modelu

    Fine-tuning Modelu

    Nasze usługi dostrajania zapewniają, że modele AI są zoptymalizowane pod kątem unikalnego przypadku użycia. Dostosowując wstępnie wytrenowane modele do danych specyficznych dla danej domeny, pomagamy osiągnąć lepsze wyniki i zmaksymalizować zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję.

Modele AI, z którymi pracujemy

Wcielaj swoje pomysły w życie i rozwijaj się

  1. GPT-3

    Potężny model językowy znany z imponujących możliwości rozumienia i generowania języka naturalnego.

  2. GPT-3.5

    Wersja pośrednia między GPT-3 i GPT-4, oferująca zwiększoną wydajność i możliwości.

  3. GPT-4

    Nasz najnowszy i najbardziej zaawansowany model językowy, zapewniający rozumienie języka, generowanie i świadomość kontekstu.

  4. DALL-E

    Przełomowy model sztucznej inteligencji, który generuje wysokiej jakości obrazy z opisów tekstowych, rewolucjonizując dziedzinę kreatywnego projektowania.

  5. Whisper

    Zaawansowany system automatycznego rozpoznawania mowy (ASR), który dokładnie konwertuje język mówiony na tekst pisany.

  6. YOLO (You Only Look Once)

    System wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym, który może wykrywać i klasyfikować obiekty na obrazach i filmach z dużą dokładnością i szybkością.

  7. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

    Potężny model językowy opracowany przez Google, który osiągnął najnowocześniejsze wyniki w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego, w tym w odpowiadaniu na pytania i analizie nastrojów.

  8. DQN (Deep Q-Network)

    Model uczenia ze wzmocnieniem, który wykorzystuje głębokie sieci neuronowe do uczenia się optymalnych zasad podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.

  9. Osadzanie

    Techniki reprezentowania słów, fraz i innych danych w ciągłej przestrzeni wektorowej, umożliwiające wydajną analizę podobieństwa i relacji.

  10. Stable Diffusion

    Najnowocześniejszy model generatywny, który tworzy wysokiej jakości obrazy i filmy wideo w procesie dyfuzji.

  11. GANs (Generative Adversarial Networks)

    Klasa modeli głębokiego uczenia się, które mogą generować realistyczne obrazy, filmy i inne dane poprzez uczenie się na podstawie zestawu przykładów szkoleniowych.

  12. Midjourney

    Potężny model sztucznej inteligencji do przewidywania i optymalizacji zaangażowania i utrzymania użytkowników w produktach cyfrowych.

  13. Bard

    Oparty na sztucznej inteligencji model opowiadania historii, który generuje spójne i angażujące narracje w oparciu o dane wejściowe użytkownika.

  14. Moderacja

    Modele sztucznej inteligencji zaprojektowane do automatycznego wykrywania i filtrowania nieodpowiednich treści, zapewniając bezpieczne i pełne szacunku środowisko online.

  15. LLaMA

    Wielojęzyczny model sztucznej inteligencji, który umożliwia płynne tłumaczenie i zrozumienie w szerokim zakresie języków.

Rozwiązania AI dla szerokiego zakresu sektorów

Rozwiązania generatywnej sztucznej inteligencji mogą być stosowane w wielu różnych branżach, w tym między innymi:

  • Medycyna image

    Medycyna

    Medycyna

    Generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do odkrywania leków, medycyny spersonalizowanej, obrazowania medycznego lub przewidywania wyników leczenia pacjentów.

  • Finanse image

    Finanse

    Finanse

    Modele oparte na sztucznej inteligencji mogą generować prognozy finansowe, optymalizować strategie handlowe, wykrywać oszustwa i zarządzać ryzykiem.

  • Marketing i reklama image

    Marketing i reklama

    Marketing i reklama

    Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć spersonalizowane treści, generować teksty reklamowe, projektować logo i optymalizować kampanie marketingowe.

  • Retail and E-commerce image

    Retail and E-commerce

    Retail and E-commerce

    Rozwiązania AI mogą pomóc w zarządzaniu zapasami, prognozowaniu popytu, spersonalizowanych rekomendacjach i dynamicznych cenach.

  • Produkcja image

    Produkcja

    Produkcja

    Generatywna sztuczna inteligencja może optymalizować procesy produkcyjne, przewidywać awarie sprzętu i projektować nowe materiały lub produkty.

  • Rozrywka i media image

    Rozrywka i media

    Rozrywka i media

    Modele oparte na sztucznej inteligencji mogą tworzyć muzykę, pisać skrypty, generować zawartość gier wideo i tworzyć realistyczne efekty wizualne.

  • Edukacja image

    Edukacja

    Edukacja

    Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć spersonalizowane materiały edukacyjne, generować pytania egzaminacyjne i zapewniać studentom zautomatyzowane informacje zwrotne.

  • Motoryzacja image

    Motoryzacja

    Motoryzacja

    Rozwiązania AI mogą być wykorzystywane do rozwoju pojazdów autonomicznych, zarządzania ruchem i optymalizacji konstrukcji pojazdów.

  • Energia image

    Energia

    Energia

    Generatywna sztuczna inteligencja może optymalizować zużycie energii, przewidywać awarie sprzętu i wspierać rozwój technologii energii odnawialnej.

  • Rolnictwo image

    Rolnictwo

    Rolnictwo

    Modele oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc w przewidywaniu plonów, zwalczaniu szkodników i technikach rolnictwa precyzyjnego.

Na czym polega proces rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji?

  • 1

    Identyfikacja potrzeb biznesowych

    Aby zidentyfikować potrzeby biznesowe, zacznij od zdefiniowania celów projektu generatywnej sztucznej inteligencji. Zadaj sobie pytanie, jaki problem próbujesz rozwiązać, jakiego rodzaju wyników szukasz i kim są Twoi docelowi odbiorcy. Możemy również pomóc w tym procesie.

  • 2

    Odkrywanie zestawów danych

    Aby zmaksymalizować wartość danych, konieczne jest przeanalizowanie zarówno obecnych, jak i przyszłych dostępnych źródeł danych. Zadanie to obejmuje identyfikację różnych źródeł ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, które można zebrać. Nasz zespół specjalistów dokona następnie oceny i priorytetyzacji tych źródeł w celu ilościowego określenia ich znaczenia.

  • 3

    Wybór odpowiednich narzędzi i ram

    Oferujemy szeroki zestaw narzędzi i frameworków, które następnie dostosujemy bezpośrednio do Twoich potrzeb i projektu.

  • 4

    Dostrajanie lub szkolenie generatywnego modelu AI

    Zarówno dostrajanie, jak i szkolenie są skutecznymi metodami poprawy wydajności generatywnych modeli sztucznej inteligencji. Dostrajanie polega na dostosowaniu istniejącego modelu, aby lepiej pasował do określonego zadania, podczas gdy szkolenie polega na rozpoczęciu od zera i zbudowaniu modelu dla określonego zadania.

  • 5

    Testowanie

    Po wytrenowaniu modelu sztucznej inteligencji konieczne jest jego przetestowanie, aby upewnić się, że generuje on pożądane wyniki. Następnie należy ocenić jakość wygenerowanych wyników i w razie potrzeby wprowadzić poprawki do modelu.

  • 6

    Wdrożenie

    Aby wdrożyć generatywny model sztucznej inteligencji, należy wytrenować go za pomocą zbioru danych, zoptymalizować jego wydajność, zintegrować go z aplikacją oraz wziąć pod uwagę zobowiązania etyczne i prawne.

Get a digital asset roadmap in 24 hours

One short brief. We’ll reply within 24h (business days) with architecture options, key risks, and next steps.

Hire us
Cow Image
[scratch me]

Prefer async? Send a brief ↷

contact@nextrope.com
LinkedInInstagramX
[ scratch me ]