پردازش
مدلهای زبانی
مدلهای زبانی سامانههای هوش مصنوعی پیشرفتهای هستند که میتوانند زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند. این مدلها با دادههای عظیم متنی آموزش داده میشوند و الگوها، ترکیبات کلمات، ساختار جملات و حتی ظرایف زبانها و شیوههای گفتمان مختلف را یاد میگیرند. هسته بسیاری از مدلهای زبانی مدرن معماری ترنسفورمر است که از سازوکارهای توجه به خود استفاده میکند تا تعیین کند کدام بخشهای متن در یک بافت خاص مهم هستند.
در پردازش زبان، این مدلها از روشهای آماری برای پیشبینی محتملترین واژه یا جمله بعدی در یک متن استفاده میکنند. آنها میتوانند زمینه را در طول متن درک کنند و بنابراین نه تنها گرامر صحیح بلکه متنهای مرتبط و معنایی همسو با محتوا تولید کنند.
زمانی که از یک مدل زبانی برای مثلاً چتبات یا مولد متن استفاده میشود، مدل از برخی پرامپتها یا دادههای اولیه استفاده میکند و بر اساس آن ورودی، متنی تولید میکند که بهطور منطقی از بافت داده شده پیروی میکند. هدف این مدلها تولید متنی است که تا حد امکان شبیه به انسان به نظر برسد، هم از نظر محتوا و هم از نظر سبک.
مدلهای تبدیل متن به تصویر
مدلهای تبدیل متن به تصویر سامانههای هوش مصنوعی هستند که قادرند از توضیحات متنی، نمایشهای بصری مانند عکسها، تصاویر یا سایر انواع تصاویر را ایجاد کنند. این مدلها از شبکههای عمیق عصبی پیشرفته استفاده میکنند و بهطور خاص از شبکههای مولد رقابتی (GANs) یا نسخههای مشابهی مانند مدلهای انتشار (diffusion) استفاده میکنند.
فرآیند با توصیف متنی وارد شده توسط کاربر شروع میشود. مدل این متن را ارزیابی کرده، معنای آن و زمینهاش را درک میکند. سپس تصاویر را مطابق با توضیف متنی تولید میکند، از آنچه در طول آموزش آموخته است، با این ماشین که بر روی دادههای عظیم از جفت متن-تصویر آموزش دیده است.
در طول آموزش، مدل ارتباط بین توضیحات متنی و ویژگیهای دیداری را یاد میگیرد. بهعنوان مثال، اگر مدل بهطور مکرر ترکیب واژگانی 'یک خورشید زرد بالای دریاچه آبی' را همراه با تصاویری که این سناریو را نشان میدهند ببیند، این عناصر را برای شناسایی و بازتولید در خلق تصاویر آینده میآموزد.
نتیجه اغلب تصاویر بسیار دقیق و با جزئیات است که با توضیف وارد شده مطابقت دارند. این مدلها به تدریج دقیقتر میشوند و قادرند سناریوهای پیچیدهای با چندین شیء و مفاهیم انتزاعی را نمایش دهند. آنها در گستره وسیعی از کاربردها استفاده میشوند، از جمله خلق هنری، طراحی بازی، واقعیت مجازی و غیره.
باز کردن مدلها در AI-Corporate
مهم است که به این نکته توجه شود که AI-Corporate مدلهای هوش مصنوعی مختلفی را که توسط شرکتهای بزرگ فناوری از طریق API ارائه میشوند، فراهم میکند. یک API یا Application Programming Interface، مجموعهای از قواعد و تعاریف است که به نرمافزارها اجازه میدهد با یکدیگر ارتبا ط برقرار کنند. این مانند یک «زبان» است که برنامهها برای تبادل اطلاعات و فراخوانی وظایف از آن استفاده میکنند. AI-Corporate خود هیچ مدل زبانی یا مدلهای تبدیل متن به تصویر ندارد.
ما مسئول نتایج مدلهای مختلف نیستیم. با این حال، به انتخاب بهترین و جالبترین مدلها برای شرکتها توجه کردهایم.
روند پردازش
روند زیر برای تولید پاسخ دنبال میشود:
- کاربر یک پرومپت میدهد.
- برنامه وبفرانتاند این را به گفتوگوی فعال وصل کرده و یک پیام گفتوگو با وضعیت "ایجاد" اضافه میکند.
- در سرورهای AI-Corporate یک وظیفه (فункция) فعال میشود با افزودن پیام گفتوگو.
- وضعیت پیام گفتوگو به "در حال پردازش" تنظیم میشود.
- با انتخاب گفتوگو با مستندات، سرور ابتدا درخواستی به ** Firestore vector database** میفرستد تا متنهای مستندات را گزینش کند.
- سپس سرور درخواست را از طریق یک پیوند API به مدل زبان انتخابشده میفرستد.
- اگر گزینه پردازش با پخش (Streamen) فعال باشد، ما پس از هر 10 بخش دریافتی پیام را نگه میداریم و پس از هر 25 بخش پس از دریافت 100 بخش.
- به محض دریافت تمام پاسخ، وضعیت به "کامل شده" تغییر میکند.
- برنامه فرانتاند پس از بهروزرسانی پایگاه داده بهروزرسانی میشود.
- در صورت وجود خطا، وضعیت به "خطا" تغییر میکند و پیغام خطا نمایش داده میشود.
ما هیچ دادههای شخصی را با هر درخواست API ارسال نمیکنیم. با این حال، کاربر ممکن است دادههای شخصی را در پرومپت یا در مستندات آپلود شده وارد کرده باشد.