Rozwijanie Generatywnej Sztucznej Inteligencji

Wyceń swój projekt

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.

Portfolio nextrope

  • Alior Bank
  • Kinguin
  • Codez
  • Wear
  • Dript
  • Soil
  • Chia
  • Goldex
startup-1

Alior Bank: rozwiązanie trwałego nośnika opracowane przy użyciu publicznego Blockchain Ethereum.


Alior Bank SA to bank uniwersalny i dziesiąta co do wielkości grupa finansowa w Polsce, zatrudniająca ponad 6 000 pracowników i osiągająca ponad 108 mln zł zysku netto za I kwartał 2021 roku.

Case study >
startup-1

Kinguin: Jeden z Wiodących Marketplece’ów Gier na Świecie


Kinguin to wiodący światowy marketplace gier wideo, którego celem jest poprawa doświadczeń graczy. Z ponad 13 milionami zarejestrowanych użytkowników, marketplace obejmuje ponad 90.000 cyfrowych przedmiotów w sprzedaży.

Case study >
startup-1

Codez: Rozwój technologii Blockchain dzięki mocy Sztucznej Inteligencji


Codez to kompleksowe narzędzie, które pozwala całym organizacjom web3 zarządzać, wizualizować i monitorować smart kontrakty szybciej i wygodniej.

Case study >
startup-1

WeAr: Moda spotyka Blockchain - Nextrope NFT x Tommy Hilfiger


WeAr to wiodący globalny magazyn B2B dla branży mody i obuwia, wydawany w 8 wersjach językowych. Dystrybuowany jest do ponad 50 krajów na wszystkich 5 kontynentach. Ponieważ WeAr nie jest tylko źródłem informacji, ale łączy sztukę z modą i krawiectwem.

Case study >
startup-1

Dript: Przyszłość Bezpiecznych Zakupów Luksusowych


Nowa generacja luksusowych zakupów dzięki unikalnemu procesowi weryfikacji Dript

Case study >
startup-1

SOIL: Marketplace łączący dług korporacyjny z pożyczkami kryptowalutowymi


Soil to oparty na blockchainie protokół pożyczkowy, który wypełnia lukę między tradycyjnymi finansami a światem kryptowalut, przekształcając podejście do długu korporacyjnego.

Case study >
startup-1

Chia: Rozwiązanie oparte na "zielonym" blockchainie - Chialeaf


EcoWay to platforma, która umożliwia użytkownikom dostęp do zysków z Chia bez konieczności budowania własnej infrastruktury do miningu.

Case study >
startup-1

GOLDeX: Najprostszy Sposób na Posiadanie Złota


GOLDeX to cyfrowa waluta w pełni zabezpieczona złotem, którą można wymienić na fizyczne złoto. Można jej używać do natychmiastowego kupowania, sprzedawania i wysyłania złota.

Case study >

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:

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.

Blog Nextrope