Nasze Usługi w Zakresie Rozwoju Modeli Transformer

Oferujemy kompleksowy zestaw usług w zakresie rozwoju modeli transformer, dostosowanych do unikalnych potrzeb Twojej firmy. Nasz zespół ekspertów AI zobowiązuje się do dostarczania wysokiej jakości, efektywnych i niezawodnych rozwiązań, które napędzają rozwój Twojego biznesu.

Zmień Swoją Firmę dzięki Naszej Ekspertyzie

Indywidualny Rozwój Modeli Transformer

+

Nasza usługa indywidualnego rozwoju modeli transformer jest zaprojektowana tak, aby tworzyć modele AI dostosowane do specyficznych potrzeb Twojej firmy. Wykorzystujemy naszą głęboką wiedzę na temat AI i uczenia maszynowego, aby opracować modele, które mogą przetwarzać duże ilości danych, rozumieć złożone wzorce i dostarczać dokładne prognozy.

Optymalizacja

+

Zapewniamy, że Twoje modele AI działają na najwyższym poziomie. Używamy zaawansowanych technik do precyzyjnego dostrojenia Twoich modeli, zmniejszając wymagania obliczeniowe i poprawiając efektywność. Skutkuje to szybszym czasem przetwarzania i bardziej dokładnymi wynikami, pomagając Ci podejmować lepsze decyzje szybciej.

Integracja Modeli

+

Nasza usługa integracji modeli zapewnia, że Twoje modele AI są bezproblemowo zintegrowane z istniejącymi systemami. Ściśle współpracujemy z Twoim zespołem, aby zrozumieć Twoją infrastrukturę i opracować plan integracji, który minimalizuje zakłócenia i maksymalizuje wartość Twojej inwestycji w AI.

Utrzymanie i Wsparcie

+

Rozumiemy, że modele AI muszą być regularnie aktualizowane i utrzymywane, aby zapewnić, że nadal dostarczają dokładne wyniki. Nasza usługa ciągłego utrzymania i wsparcia daje Ci spokój ducha, że Twoje modele będą nadal działać na najwyższym poziomie.

Uczenie Maszynowe

+

Nasi deweloperzy posiadają głęboką wiedzę na temat zasad i technik ML, takich jak uczenie nadzorowane i nienadzorowane.

Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP)

+

Nasi deweloperzy są biegli w przetwarzaniu, tokenizacji i kodowaniu danych języka naturalnego przy użyciu popularnych bibliotek NLP, takich jak SpaCy, NLTK i Stanford CoreNLP.

Rozpoznawanie Intencji

+

Wykorzystujemy frameworki do rozpoznawania intencji, takie jak RASA i Dialogflow, aby rozpoznać intencje użytkownika i wybrać odpowiednią odpowiedź.

Uczenie Głębokie

+

Nasza wiedza na temat technik uczenia głębokiego, takich jak sieci neuronowe, algorytmy optymalizacji i wsteczna propagacja, pozwala nam na rozwijanie solidnych rozwiązań z wykorzystaniem modeli Transformer.

Nasze Case Studies

WeAr x Tommy Hilfiger
WeAr x Tommy Hilfiger logo
Alior Bank
Alior Bank logo
Soil
Soil logo
Kinguin
Kinguin logo
BNXT
BNXT logo
Soil XRPL
Soil XRPL logo
GOLDeX
GOLDeX logo
JMJ MACH
JMJ MACH logo
Bank of Future
Bank of Future logo
Chialeaf
Chialeaf logo
Nextrope X

Modele AI, z którymi pracujemy

GPT-3

+

Nowoczesny model językowy opracowany przez OpenAI, zdolny do generowania tekstu przypominającego ludzki na podstawie podanego promptu. Może być używany do różnych zastosowań, w tym tworzenia treści, chatbotów i innych.

GPT-3.5

+

Ulepszona wersja GPT-3, oferująca zwiększoną wydajność i możliwości w zadaniach przetwarzania języka naturalnego.

GPT-4

+

Najnowsza iteracja modeli językowych OpenAI, zapewniająca jeszcze bardziej zaawansowane możliwości generowania i rozumienia tekstu.

DALL-E

+

Rewolucyjny model AI opracowany przez OpenAI, zdolny do generowania wysokiej jakości obrazów na podstawie opisów tekstowych. DALL-E może tworzyć unikalne wizualizacje dla szerokiego zakresu zastosowań, w tym marketingu, projektowania i rozrywki.

YOLO (You Only Look Once)

+

System wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym, który może identyfikować i klasyfikować wiele obiektów w obrębie obrazu lub klatki wideo. YOLO jest szeroko stosowany w aplikacjach takich jak nadzór, pojazdy autonomiczne i robotyka.

Whisper

+

Zaawansowany model rozpoznawania mowy opracowany przez OpenAI, zdolny do transkrypcji mowy na tekst z wysoką dokładnością. Whisper może być używany w aplikacjach takich jak usługi transkrypcji, asystenci głosowi i inne.

DQNN (Deep Q-Network)

+

Algorytm uczenia ze wzmocnieniem, który łączy Q-learning z głębokimi sieciami neuronowymi. DQNN służy do trenowania agentów do podejmowania decyzji w złożonych środowiskach, takich jak gry i robotyka.

Bard

+

Model językowy AI opracowany przez Google, zaprojektowany do generowania tekstu przypominającego ludzki i wspomagania różnych zadań przetwarzania języka naturalnego.

Stable Diffusion

+

Potężny model tekst-na-obraz, który generuje wysokiej jakości obrazy na podstawie opisów tekstowych. Stable Diffusion jest znany z możliwości tworzenia szczegółowych i różnorodnych wizualizacji, co czyni go odpowiednim do różnych zastosowań kreatywnych.

LLaMA (Large Language Model Meta AI)

+

Zbiór podstawowych modeli językowych opracowanych przez Meta (wcześniej Facebook). Modele LLaMA zostały zaprojektowane tak, aby były wydajne i skuteczne w szerokim zakresie zadań przetwarzania języka naturalnego.

MidJourney

+

Platforma zasilana przez AI, która generuje wysokiej jakości obrazy na podstawie opisów tekstowych, umożliwiając użytkownikom tworzenie unikalnych wizualizacji dla różnych zastosowań.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

+

Model oparty na transformerach opracowany przez Google, zaprojektowany do rozumienia kontekstu słów w zdaniu poprzez uwzględnianie zarówno lewego, jak i prawego kontekstu. BERT jest szeroko używany w różnych zadaniach NLP, w tym analizie sentymentu, odpowiadaniu na pytania i innych.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

+

Wszechstronny model transformer opracowany przez Google, który traktuje wszystkie zadania NLP jako problemy tekst-na-tekst. T5 może być dostrojony do różnych zastosowań, takich jak tłumaczenie, streszczanie i odpowiadanie na pytania.

Modele Moderacji

+

Modele AI zaprojektowane do wykrywania i filtrowania nieodpowiednich lub szkodliwych treści w tekście, obrazach lub filmach. Te modele pomagają utrzymać bezpieczne i pełne szacunku środowisko online.

Modele Transformer dla szerokiego zakresu sektorów

Nasze usługi rozwoju modeli Transformer są dostosowane do specyficznych potrzeb różnych branż

Przetwarzanie języka naturalnego

+

Rozwijamy modele Transformer do tłumaczenia maszynowego, analizy sentymentu, named entity recognition, question answering oraz generowania tekstu dla aplikacji językowych.

Computer Vision

+

Tworzymy Vision Transformers (ViT) do klasyfikacji obrazów, detekcji obiektów, segmentacji semantycznej oraz analizy medycznych obrazów diagnostycznych.

Finanse algorytmiczne

+

Implementujemy modele Transformer do prognozowania szeregów czasowych, analizy danych rynkowych, automatyzacji tradingu oraz oceny ryzyka portfela inwestycyjnego.

Bioinformatyka

+

Rozwijamy protein transformers do predykcji struktury białek, analizy sekwencji DNA/RNA, drug discovery oraz modelowania interakcji molekularnych.

Rozpoznawanie mowy

+

Tworzymy audio transformers do speech-to-text, speaker recognition, emotion detection w mowie oraz real-time transcription dla systemów komunikacji.

Robotyka i autonomiczne systemy

+

Implementujemy transformers do planowania ścieżek, perception fusion, decision making w robotyce oraz control systems dla pojazdów autonomicznych.

Przemysł 4.0

+

Rozwijamy modele do predictive maintenance, kontroli jakości wizualnej, optymalizacji procesów produkcyjnych oraz anomaly detection w systemach przemysłowych.

Cyberbezpieczeństwo

+

Tworzymy transformers do detekcji złośliwego oprogramowania, analizy ruchu sieciowego, threat intelligence oraz automatyzacji response na incydenty bezpieczeństwa.

Meteorologia i klimat

+

Implementujemy modele do prognozowania pogody, modelowania zmian klimatycznych, analizy danych satelitarnych oraz predykcji zjawisk ekstremalnych.

Gaming i rozrywka

+

Rozwijamy transformers do procedural content generation, intelligent NPCs, player behavior modeling oraz adaptive gameplay systems w grach komputerowych.

Jaki jest proces rozwoju modeli Transformer?

1

Analiza zadania i wymagań

Określamy specyficzne zadanie (NLP, computer vision, audio), analizujemy wymagania dotyczące dokładności, szybkości i zasobów obliczeniowych oraz definiujemy architekturę Transformer.

2

Projektowanie architektury Transformer

Projektujemy strukturę encoder-decoder, konfigurujemy mechanizmy self-attention i cross-attention, określamy liczbę warstw, wymiary embeddings oraz strategie pozycyjnego kodowania.

3

Implementacja mechanizmów uwagi

Implementujemy multi-head attention, scaled dot-product attention, optymalizujemy obliczenia macierzowe oraz wprowadzamy techniki jak sparse attention czy linearną uwagę dla wydajności.

4

Przygotowanie danych i tokenizacji

Przygotowujemy pipeline przetwarzania danych, implementujemy odpowiednie tokenizery (BPE, SentencePiece), tworzymy batche z padding i masking oraz optymalizujemy sekwencje wejściowe.

5

Trenowanie i optymalizacja

Implementujemy strategie trenowania (pre-training, fine-tuning), optymalizujemy learning rate scheduling, stosujemy regularyzację (dropout, weight decay) oraz gradient accumulation.

6

Ewaluacja i benchmarking

Testujemy model na standardowych benchmarkach, mierzymy BLEU, ROUGE, perplexity, analizujemy attention weights oraz przeprowadzamy ablation studies dla walidacji komponentów.

7

Optymalizacja produkcyjna

Implementujemy optimizacje inferencji (model pruning, quantization, knowledge distillation), optymalizujemy dla konkretnych akceleratorów oraz wdrażamy monitoring wydajności.

Po co czekać? Otrzymaj swój plan Blockchain + AI w 24h

Jedna bezpłatna rozmowa z naszymi inżynierami może zaoszczędzić Ci tygodnie niepewności.

LinkedInInstagramX
[ zdrap mnie ]
Unia EuropejskaFundusze Europejskie

NEXT ENTERPRISES SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ

realizuje projekt „Audyt smart kontraktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji”

Dofinansowanie projektu z UE:
3 090 156,39 PLN