Appen

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Proporcionamos datos de entrenamiento fiables para el lanzamiento de IA, con servicios personalizables y niveles de seguridad.0
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What is Appen?

Appen es un socio confiable para aplicaciones innovadoras de IA, que ofrece una gama de soluciones para empoderar el cambio positivo y desatar el poder de la IA. Con sus productos de datos LLM, brindan herramientas para el ajuste fino, la evaluación y el monitoreo de grandes modelos de lenguaje (LLM), lo que permite a las organizaciones brindar experiencias transformadoras para el cliente. También ofrecen colaboración con NVIDIA y Reka AI para soluciones personalizadas de IA y aplicaciones LLM multimodales. La experiencia de Appen en servicios de datos, combinada con su equipo global de especialistas en capacitación en IA, los convierte en un socio confiable para ejecutar iniciativas de IA de clase mundial.

Características principales:

1. Cómputo: Appen proporciona recursos computacionales avanzados para satisfacer las necesidades de LLM complejos y de mayor tamaño.

2. Modelos: Sus modelos base LLM se someten a un entrenamiento previo utilizando datos de texto extensos de Internet, produciendo resultados coherentes en diversas tareas y dominios.

3. Datos de dominio: La personalización de los modelos de base para casos de uso específicos al refinarlos con datos específicos del dominio garantiza resultados precisos alineados con el contexto.

4. Ajuste fino: Los productos de ajuste fino de Appen mejoran la comprensión y la coherencia en los resultados de LLM al entrenar el modelo en conjuntos de datos personalizados.

5. Garantía: Sus productos de garantía evalúan y monitorean el rendimiento de LLM en escenarios del mundo real, asegurando precisión en todas las aplicaciones.

6. Interfaz de aplicación: Una interfaz bien diseñada simplifica la personalización de modelos generativos de IA para usuarios con diferentes conocimientos técnicos.

Casos de uso:

- Automotriz: Appen ayuda a los fabricantes de automóviles a obtener datos de capacitación de alta calidad para desarrollar vehículos más seguros y eficientes impulsados por tecnología de IA.

- Minorista: Permiten a las empresas de comercio electrónico crear experiencias personalizadas para el cliente a través de conocimientos basados en datos que impulsan el compromiso, la lealtad y el crecimiento de los ingresos.

- Atención sanitaria: Appen ofrece opciones de etiquetado escalables para una capacitación eficiente de modelos de IA centrados en la atención sanitaria, manteniendo al mismo tiempo los estándares de seguridad.

- Finanzas: Sus soluciones de anotación SaaS y locales respaldan a los equipos de servicios financieros para implementar soluciones escalables que mejoran la eficiencia en todas las operaciones comerciales.

- Tecnología/Gobierno/Sector público/Otras industrias: En estos sectores, Appen ofrece soluciones personalizadas para entrenar modelos de IA, garantizando un alto retorno de la inversión y seguridad de los datos.

Con su amplia experiencia, alcance global y compromiso con la calidad, Appen es un socio confiable para las organizaciones que buscan aprovechar el poder de la IA. Sus productos de datos LLM y la colaboración con líderes de la industria como NVIDIA y Reka AI permiten soluciones personalizadas que impulsan la innovación y brindan experiencias excepcionales para el cliente. Ya sea en los sectores automotriz, minorista, atención sanitaria, financiero, tecnológico o gubernamental, la experiencia de Appen en servicios de datos los convierte en un recurso invaluable para ejecutar iniciativas de IA de clase mundial.


More information on Appen

Launched
1997-10-08
Pricing Model
Contact for Pricing
Starting Price
Global Rank
14466
Country
United States
Month Visit
3.6M
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,HubSpot Analytics,WordPress,OneTrust,Google Fonts,Bootstrap,jQuery,Popper.js,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,RSS,HSTS

Top 5 Countries

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Traffic Sources

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Updated Date: 2024-04-29
Appen was manually vetted by our editorial team and was first featured on September 4th 2024.
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