Обработка

Языковые модели

Языковые модели — это продвинутые AI-системы, способные понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Эти модели обучаются на огромных наборах текстовых данных и изучают паттерны, сочетания слов, синтаксис и даже нюансы различных языков и языкового использования. Ядро современных языковых моделей — архитектура трансформеров, которая использует механизмы самовнимания для определения того, какие части текста важны в данном контексте.

При обработке языка эти модели используют статистические методы, чтобы предсказать наиболее вероятное следующее слово или наиболее вероятное следующее предложение в тексте. Они могут понимать контекст длинных фрагментов текста и поэтому генерировать не только грамматически корректные, но и содержательно связные и релевантные тексты.

При использовании языковой модели, например, для чат-бота или генератора текста, модели подаются определенные запросы (prompts) или начальные данные, и на основе этой входной информации модель генерирует текст, который логически следует из данного контекста. Цель этих моделей — создавать текст, который как можно более естественен по содержанию и стилю.

Модели "текст‑к‑изображению"

Модели "текст‑к‑изображению" — это AI-системы, способные генерировать визуальные представления по текстовым описаниям, таким как фотографии, иллюстрации или другие виды изображений. Эти модели используют продвинутые нейронные сети, в частности генеративные состязательные сети (GAN) или вариации, такие как диффузионные модели.

Процесс начинается с текстового описания, введенного пользователем. Модель оценивает этот текст и пытается понять его смысл и контекст. Затем модель создает изображения, соответствующие текстовому описанию, используя то, чему она научилась во время обучения на огромных наборах данных пар текст‑изображение.

Во время обучения модель учится распознавать связи между текстовыми описаниями и визуальными признаками. Например, если модель неоднократно видит сочетание слов «желтое солнце над синим морем» вместе с изображениями, иллюстрирующими этот сценарий, она учится распознавать эти элементы и воспроизводить их в будущих визуальных творениях.

Результаты часто бывают удивительно точными и детализированными изображениями, соответствующими введенному тексту. Эти модели становятся все более точными и способны отображать сложные сценарии с несколькими объектами и абстрактными концепциями. Они используются в широком спектре применений, включая художественные творчество, гейм-дизайн, виртуальную реальность и многое другое.

Развертывание моделей AI-Corporate

Важно понимать, что AI-Corporate предоставляет доступ к различным AI-моделям, которые предлагаются крупными технологическими компаниями через API. API, или Application Programming Interface, — это набор правил и определений, позволяющий программному обеспечению взаимодействовать друг с другом. Он выполняет роль «языка», который программы понимают для обмена информацией и вызова функций друг у друга. AI-Corporate сам по себе не имеет языковых моделей или моделей текст‑к‑изображению.

Мы не несём ответственности за результаты различных моделей. Однако мы уделяем внимание отбору лучших и наиболее интересных моделей для компаний.

Процедура обработки

Следующая процедура выполняется для генерации ответа:

• Пользователь формирует prompt.
• Фронтенд-веб-приложение связывает его с активным чатом и добавляет чат-сообщение со статусом «Инициализация».
• На серверах AI-Corporate запускается функция по добавлению чат-сообщения.
• Статус чат-сообщения устанавливается на «Обработка».
• При выборе чата с документами сервер сначала отправляет запрос в Firestore vector database, чтобы выбрать тексты из документов.
• Затем сервер отправляет запрос через API‑клейку к выбранной языковой модели.
• Если настройка Потоковая передача включена, мы сохраняем сообщение после каждых 10 полученных чанков и после каждых 25 чанков после получения 100 чанков.
• Как только весь ответ получен, статус устанавливается на «Завершено».
• Фронтенд-приложение обновляется после каждого обновления базы данных.
• При обнаружении ошибок статус устанавливается на «Ошибка», и отображается сообщение об ошибке.

Мы не передаём персональные данные вместе с каждым API-запросом. Однако пользователь может включать персональные данные в prompt или в загруженные документы.