Sari la conținutul principal

Procesare

Modele de limbaj​

Modelele de limbaj sunt sisteme AI avansate care pot înțelege, interpreta și genera limbajul uman. Aceste modele sunt antrenate pe seturi mari de date textuale și învață tipare, combinații de cuvinte, structuri de propoziții și chiar nuanțele diferitelor limbi și utilizări ale limbajului. Fundația multor modele moderne de limbaj este arhitectura transformer, care folosește mecanisme de atenție proprie pentru a determina care părți ale textului sunt importante într-un context dat.

La procesarea limbajului, aceste modele folosesc metode statistice pentru a prevedea care este cel mai probabil cuvântul următor sau cea mai probabilă propoziție următoare dintr-un text. Ele pot înțelege contextul pe fragmente lungi de text și, prin urmare, pot genera texte nu doar corecte din punct de vedere gramatical, ci și coerente ca conținut și relevante din punct de vedere semantic.

La utilizarea unui model de limbaj pentru un chatbot sau un generator de text, modelul primește anumite prompts sau date inițiale și pe baza acelei intrări generează text care rezultă logic din contextul dat. Scopul acestor modele este să producă text care să pară cât mai asemănător cu textul uman, atât în termeni de conținut, cât și de stil.

Modele text-to-image​

Modelele text-to-image sunt sisteme AI capabile să genereze reprezentări vizuale din descrieri textuale scrise, cum ar fi fotografii, ilustrații sau alte tipuri de materiale vizuale. Aceste modele folosesc rețele neuronale avansate, și mai specific, rețele generative adversariale (GAN-uri) sau variante ale acestora precum modelele de difuziune.

Procesul începe cu o descriere textuală introdusă de utilizator. Modelul evaluează textul și încearcă să înțeleagă semnificația și contextul acestuia. Apoi, modelul generează imagini care corespund descrierii textuale, folosind ceea ce a învățat în timpul antrenării, fiind antrenat pe seturi mari de perechi text-imagine.

În timpul antrenamentului, modelul învață asocieri între descrierile textuale și caracteristicile vizuale. De exemplu, dacă modelul vede în mod repetat combinația de cuvinte „un soare galben deasupra unei mări albastre” împreună cu imagini care ilustrează acest scenariu, învață să recunoască și să reproducă aceste elemente în creațiile sale vizuale viitoare.

Rezultatul este adesea imagini surprinzător de precise și detaliate, care corespund descrierii introduse. Aceste modele devin din ce în ce mai rafinate și pot reprezenta scenarii complexe cu mai multe obiecte și concepte abstracte. Sunt utilizate într-o gamă largă de aplicații, inclusiv creații artistice, design de jocuri, realitate virtuală și altele.

AI-Corporate disponibilizează modele​

Este important să înțelegem că AI-Corporate pune la dispoziție diferite modele AI oferite de mari corporații tehnologice printr-o API. O API, sau Application Programming Interface, este un set de reguli și definiții prin care programele software pot comunica între ele. Funcționează ca un fel de „limbaj” în care programele îl înțeleg pentru a schimba informații și a apela funcții între ele. AI-Corporate nu are propriile modele de limbaj sau modele text-to-image.

Nu suntem responsabili pentru rezultatele diferitelor modele. Totuși, acordăm atenție selecției celor mai bune și mai interesante modele pentru companii.

Procedura de procesare​

Procedura următoare este urmată pentru a genera un răspuns:

  • Utilizatorul creează un prompt.
  • Aplicația web front-end leagă acest prompt de chat-ul activ și adaugă un mesaj de chat cu statusul „Inițializare”.
  • Pe serverele AI-Corporate este declanșată o funcție prin adăugarea unui mesaj de chat.
  • Statutul mesajului de chat este setat la „Procesare”.
  • În cazul selecției chatului cu documente, serverul trimite mai întâi o cerere către baza de date vectorială Firestore pentru a selecta textele din documente.
  • Apoi serverul trimite cererea printr-o conectare API către modelul de limbaj selectat.
  • Dacă setarea Streaming este activată, vom arhiva mesajul după fiecare bucată de 10 părți primite și după fiecare 25 de bucăți după primirea a 100 de bucăți.
  • De îndată ce răspunsul complet este primit, statutul este setat la „Finalizat”.
  • Interfața web front-end este actualizată după fiecare actualizare a bazei de date.
  • În cazul apariției erorilor, statutul este setat la „Eroare” și este afișat un mesaj de eroare.

Nu transmitem date cu caracter personal împreună cu fiecare cerere API. Totuși, utilizatorul poate include date cu caracter personal în prompt sau în documentele încărcate.