Elaborazione

Modelli linguistici

I modelli linguistici sono sistemi AI avanzati in grado di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Questi modelli vengono addestrati su enormi dataset di testo e imparano schemi, combinazioni di parole, strutture delle frasi e persino le sottigliezze di diverse lingue e usi linguistici. Il nucleo di molti modelli linguistici moderni è l'architettura transformer, che utilizza meccanismi di self-attention per determinare quali parti del testo sono importanti in un dato contesto.

Nell'elaborazione del linguaggio, questi modelli utilizzano metodi statistici per prevedere quale sia la parola successiva più probabile o la frase successiva più probabile in un testo. Possono capire il contesto su lunghi passaggi di testo e, di conseguenza, non solo generare testi grammaticalmente corretti, ma anche contenutisticamente coerenti e rilevanti.

All'uso di un modello linguistico, ad esempio per una chatbot o un generatore di testo, viene fornito al modello una serie di prompt o dati iniziali e, in base a quell'input, il modello genera testo che segue logicamente dal contesto dato. L'obiettivo di questi modelli è produrre testo che appaia il più possibile umano, sia in termini di contenuto che di stile.

Modelli testo-immagine

I modelli testo-immagine sono sistemi AI in grado di generare rappresentazioni visive a partire da descrizioni testuali scritte, come foto, illustrazioni o altri tipi di materiale visivo. Questi modelli utilizzano reti neurali avanzate, e più specificamente reti generative avverse (GAN) o variazioni di esse come i modelli di diffusion.

Il processo inizia con una descrizione testuale inserita dall'utente. Il modello valuta questo testo e cerca di comprendere il significato e il contesto. Successivamente genera immagini che corrispondono alla descrizione testuale, usando ciò che ha imparato durante l'addestramento, addestrandosi su enormi dataset di coppie testo-immagine.

Durante l'addestramento, il modello impara associazioni tra descrizioni testuali e caratteristiche visive. Ad esempio, se il modello vede ripetutamente la combinazione di parole 'un sole giallo sopra un mare blu' insieme a immagini che illustrano questo scenario, impara a riconoscere e riprodurre questi elementi nelle future creazioni visive.

Il risultato è spesso sorprendentemente accurato e ricco di dettagli rispetto alla descrizione inserita. Questi modelli diventano progressivamente più raffinati e sono in grado di rappresentare scenari complessi con molteplici oggetti e concetti astratti. Sono utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, tra cui creazioni artistiche, design di giochi, realtà virtuale e altro.

AI-Corporate rende disponibili modelli

È importante capire che AI-Corporate rende disponibili diversi modelli AI offerti da grandi aziende tecnologiche tramite un API. Un API, o Application Programming Interface, è un insieme di regole e definizioni che permettono ai programmi software di comunicare tra loro. Funziona come una sorta di "lingua" che i programmi comprendono per scambiarsi informazioni e invocare funzioni tra loro. AI-Corporate non possiede modelli linguistici o modelli testo-immagine in proprio.

Non siamo responsabili dei risultati dei diversi modelli. Tuttavia, abbiamo prestato attenzione alla selezione dei modelli migliori e più interessanti per le aziende.

Procedura di elaborazione

La seguente procedura viene seguita per generare una risposta:

• L'utente crea un prompt.
• L'applicazione web frontend collega questo prompt alla chat attiva e aggiunge un messaggio di chat con stato "Inizializzazione".
• Nei server di AI-Corporate viene scatenata una funzione tramite l'aggiunta di un messaggio di chat.
• Lo stato del messaggio di chat viene impostato su "In Elaborazione".
• Se si seleziona una chat con documenti, il server invia prima una richiesta al Firestore vector database per selezionare i testi dai documenti.
• Il server invia quindi la richiesta tramite un collegamento API al modello linguistico selezionato.
• Se l'impostazione Streaming è attiva, conserviamo il messaggio ogni 10 chunk ricevuti e ogni 25 chunk dopo aver ricevuto 100 chunk.
• Una volta ricevuta l'intera risposta, lo stato viene impostato su "Completato".
• L'applicazione frontend viene aggiornata dopo ogni aggiornamento del database.
• In caso di errori riscontrati, lo stato viene impostato su "Error" e viene mostrato un messaggio di errore.

Non inviamo Dati personali con ogni richiesta API. Tuttavia, l'utente potrebbe includere dati personali nel prompt o nei documenti caricati.