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Processamento

Modelos de linguagem​

Modelos de linguagem são sistemas de IA avançados capazes de entender, interpretar e gerar linguagem humana. Esses modelos são treinados em enormes conjuntos de dados de texto e aprendem padrões, combinações de palavras, estruturas de frases e até mesmo as nuances de diferentes idiomas e usos linguísticos. O núcleo de muitos modelos de linguagem modernos é a arquitetura Transformer, que utiliza mecanismos de autoatenção para determinar quais partes do texto são importantes em um dado contexto.

No processamento de linguagem, esses modelos utilizam métodos estatísticos para prever qual seria a próxima palavra mais provável ou a próxima frase mais provável em um texto. Eles podem compreender o contexto de longos trechos de texto e, assim, gerar textos não apenas gramaticalmente corretos, mas também coesos e relevantes em conteúdo.

Ao usar um modelo de linguagem, por exemplo, para um chatbot ou gerador de texto, o modelo recebe prompts ou dados iniciais específicos e, com base nessa entrada, gera texto que logicamente continua a partir do contexto dado. O objetivo desses modelos é produzir texto que pareça o mais humano possível, tanto em conteúdo quanto em estilo.

Modelos de texto-para-imagem​

Modelos de texto-para-imagem são sistemas de IA capazes de gerar representações visuais a partir de descrições textuais escritas, como fotos, ilustrações ou outros tipos de material visual. Esses modelos utilizam redes neurais avançadas, e mais especificamente redes adversariais generativas (GANs) ou variações disso, como modelos de difusão.

O processo começa com uma descrição textual inserida pelo usuário. O modelo avalia esse texto e tenta compreender o significado e o contexto dele. Em seguida, o modelo gera imagens que correspondem à descrição textual, utilizando o que aprendeu durante o treinamento, sendo treinado em grandes conjuntos de dados de pares texto-imagem.

Durante o treinamento, o modelo aprende associações entre descrições textuais e características visuais. Por exemplo, se o modelo vir repetidamente a combinação de palavras "um pôr do sol amarelo acima de um mar azul" junto com imagens que ilustram esse cenário, ele aprende a reconhecer e reproduzir esses elementos em criações de imagem futuras.

O resultado costuma ser imagens surpreendentemente precisas e detalhadas, que correspondem à descrição de entrada. Esses modelos estão se tornando cada vez mais refinados e são capazes de representar cenários complexos com múltiplos objetos e conceitos abstratos. Eles são usados em uma ampla variedade de aplicações, incluindo criações artísticas, design de jogos, realidade virtual e muito mais.

AI-Corporate liberando modelos​

É importante entender que o AI-Corporate disponibiliza vários modelos de IA oferecidos por grandes empresas de tecnologia por meio de uma API. Uma API, ou Application Programming Interface, é um conjunto de regras e definições que permitem que programas de software se comuniquem entre si. Funciona como um tipo de 'linguagem' que os programas entendem para trocar informações e invocar funções de uns aos outros. O AI-Corporate não possui modelos de linguagem nem modelos de texto-para-imagem próprios.

Não nos responsabilizamos pelos resultados dos diferentes modelos. No entanto, temos cuidado na seleção dos melhores e mais interessantes modelos para empresas.

Procedimento de processamento​

O seguinte procedimento é seguido para gerar uma resposta:

  • O usuário cria um prompt.
  • A aplicação front-end web koppela isto com a conversa ativa e adiciona uma mensagem de chat com o status "Iniciar".
  • Nos servidores do AI-Corporate é acionada uma função ao adicionar uma mensagem de chat.
  • O status da mensagem de chat é definido como "Processando".
  • Ao selecionar chat com documentos, o servidor primeiramente envia uma solicitação para o Firestore vector database para selecionar os textos dos documentos.
  • O servidor então envia a solicitação por meio de uma conexão de API para o modelo de linguagem selecionado.
  • Se a configuração estiver ligada, Transmissão, então armazenamos a mensagem a cada 10 trechos recebidos e a cada 25 trechos após receber 100 trechos.
  • Assim que toda a resposta for recebida, o status é definido como "Concluído".
  • A aplicação front-end é recarregada após cada atualização do banco de dados.
  • Em caso de erros detectados, o status é definido como "Erro" e é exibida uma mensagem de erro.

Não enviamos dados pessoais com cada solicitação de API. No entanto, o usuário pode ter incluído dados pessoais no prompt ou nos documentos carregados.