Grably Datasets

Описание

Grably — это исследовательская лаборатория мультимодальных данных человеческого взаимодействия, призванная устранить разрыв между ИИ и реальным миром. Их миссия заключается в сборе и моделировании сложных видов человеческой деятельности и процессов принятия решений путем интеграции различных сигналов, включая физические движения, физиологические данные, взгляд и зрение, речь, интуицию и контекстуальные подсказки. Компания считает, что ИИ становится по-настоящему значимым, когда он может выступать в качестве настоящего напарника, обладая глубоким пониманием человеческих действий, логики принятия решений и моделей взаимодействия.

Процесс Grably включает несколько ключевых этапов. Во-первых, они определяют фокус, концентрируясь на критических аспектах человеческой деятельности, внимания и принятия решений, которые текущий ИИ с трудом моделирует. Далее они собирают синхронизированные мультисигнальные данные как в контролируемых, так и в естественных условиях, охватывая движения, взгляд, голос, контекст и физиологию. Затем эти данные структурируются, выравниваются, аннотируются и проверяются на научную точность и целостность между модальностями. Grably масштабирует свою деятельность, включая большие, разнообразные группы людей и реальные сценарии, обеспечивая обобщаемость и масштабируемость данных. Наконец, они поддерживают «живые» наборы данных, постоянно обновляя, повторно проверяя и обогащая их, чтобы отразить развивающиеся технологии, поведение и контексты.

Обширные наборы данных Grably используются ведущими лабораториями ИИ и исследовательскими группами, работающими над мультимодальным обучением, когнитивным моделированием, сотрудничеством человека и ИИ, а также анализом принятия решений. Эти наборы данных способствуют разработке систем ИИ, способных стать настоящими сотрудниками. Компания предлагает различные наборы данных, включая мультимодальные диалоговые данные с миллиардами сообщений на более чем 100 языках, разнообразные видеоданные, охватывающие различные виды деятельности, и структурированные данные спортивных событий. Они также предоставляют медицинские данные, включая изображения, результаты лабораторных анализов и медицинские записи. Grably также поддерживает разработку пользовательских наборов данных для клиентов с конкретными исследовательскими целями, обеспечивая индивидуальные решения по данным.

Основные функции Grably Datasets

• Мультимодальный сбор данных (движение, физиология, взгляд, речь, контекст)

• Структурированные и аннотированные данные человеческого взаимодействия

• Фокус на моделировании принятия решений и человеческой деятельности

• Крупномасштабные наборы данных с миллионами участников

• Разработка проприетарных наборов данных

• Выравнивание данных и целостность между модальностями

• Непрерывная эволюция и обогащение наборов данных

• Поддержка исследований в области мультимодального обучения

• Создание моделей сотрудничества человека и ИИ

• Данные для диалогового заземления и сотрудничества с пользователем

• Видеоданные для задач рассуждения и генерации

• Медицинские данные для AGI и ИИ-ассистентов

Как использовать Grably Datasets?

1. 1

   Изучите наборы данных: Просмотрите каталог Grably мультимодальных наборов данных человеческого взаимодействия и диалогов.

2. 2

   Определите исследовательские потребности: Выявите конкретные требования к данным для ваших целей разработки ИИ.

3. 3

   Запросите доступ к данным: Узнайте о доступе к существующим наборам данных или услугах по разработке пользовательских наборов данных.

4. 4

   Интегрируйте данные: Включите структурированные данные Grably в ваши конвейеры обучения и исследований ИИ.

5. 5

   Разрабатывайте модели ИИ: Используйте данные для обучения ИИ для улучшения понимания человеческого поведения и сотрудничества.

Варианты использования Grably Datasets

• Сотрудничество человека и ИИ
• Мультимодальное обучение
• Когнитивное моделирование
• Анализ принятия решений
• Диалоговый ИИ
• Генерация видео
• Медицинские ИИ-ассистенты

Часто задаваемые вопросы Grably Datasets

• Какие типы данных предоставляет Grably?

  Grably предоставляет мультимодальные наборы данных человеческого взаимодействия и диалогов, включая физические движения, физиологические сигналы, взгляд/зрение, речь, интуицию и контекстуальные подсказки.

• Кто использует наборы данных Grably?

  Наборы данных Grably используют ведущие лаборатории ИИ и исследовательские группы, разрабатывающие модели в области мультимодального обучения, когнитивного моделирования, сотрудничества человека и ИИ, а также анализа принятия решений.

• Каков масштаб наборов данных Grably?

  Grably предлагает 17 проприетарных наборов данных, более 100 петабайт данных и данные от более чем 500 миллионов участников.

• Какова основная цель данных Grably?

  Основная цель — создать ИИ, который может действовать как настоящий напарник, полностью понимая, что делают люди, как они принимают решения и как они взаимодействуют.

• Может ли Grably создавать пользовательские наборы данных?

  Да, Grably поддерживает разработку пользовательских наборов данных для клиентов или партнеров с нишевыми исследовательскими целями.

• Каково время доставки наборов данных Grably?

  Время доставки зависит от типа набора данных, от 2 недель для диалоговых данных до 30 недель для медицинских записей.

• Каковы преимущества использования диалоговых данных Grably?

  Диалоговые данные Grably отлично подходят для сотрудничества моделей с пользователями, мультимодального выравнивания и диалогового заземления.

• Какие видеоданные предлагает Grably?

  Grably предлагает разнообразные видеоданные с метаинформацией, включая такие категории, как использование компьютера, игры, выступления спикеров, DIY и переговоры.

• Как Grably обеспечивает качество данных?

  Grably структурирует, выравнивает, аннотирует и проверяет каждый сигнал на научную точность и целостность между модальностями.

• Какие отрасли получают выгоду от данных Grably?

  Выгоду могут получить такие отрасли, как исследования в области ИИ, разработка технологий, здравоохранение (для медицинских ИИ-ассистентов) и спортивная аналитика.