Gå till huvudinnehållet

Bearbetning

Språkmodeller​

Språkmodeller är avancerade AI-system som kan förstå, tolka och generera mänskligt språk. Dessa modeller tränas på enorma textdatabaser och lär sig mönster, ordkombinationer, meningsstrukturer och till och med nyanser i olika språk och språkanvändningar. Kärnan i många moderna språkmodeller är transformer-arkitekturen, som använder självuppmärksamhetsmekanismer för att avgöra vilka delar av texten som är viktiga i en given kontext.

Vid språkbehandling används statistiska metoder för att förutsäga vilket ord som troligen följer härnäst eller vilken mening som mest sannolikt följer i en text. De kan förstå kontext över långa textavsnitt och därmed inte bara generera grammatiskt korrekta utan även innehållsmässigt sammanhängande och relevanta texter.

Vid användning av en språkmodell för till exempel en chatbot eller en textgenerator får modellen vissa prompts eller initialdata och baserat på den inputen genererar modellen text som logiskt följer från den givna kontexten. Målet med dessa modeller är att producera text som ser så mänsklig ut som möjligt, både när det gäller innehåll och stil.

Text-till-bild-modeller​

Text-till-bild-modeller är AI-system som kan generera visuella representationer från skriftliga textbeskrivningar, till exempel foton, illustrationer eller andra typer av bilder. Dessa modeller använder avancerade neurala nätverk, och mer specifikt generativa adversarial nätverk (GAN:er) eller varianter därmed såsom diffusionsmodeller.

Processen börjar med en textbeskrivning som användaren anger. Modellen bedömer texten och försöker förstå dess betydelse och kontext. Därefter genererar modellen bilder som överensstämmer med den textbeskrivningen, och använder vad den lärt sig under träningen, där den tränas på enorma dataset med text-bild-par.

Under träningen lär sig modellen assosiationer mellan textbeskrivningar och visuella drag. Till exempel, om modellen upprepat ser ordkombinationen 'en gul sol över ett blått hav' tillsammans med bilder som illustrerar detta scenario, lär den känna igen och reproducera dessa element i framtida bildskapande.

Resultatet är ofta överraskande exakta och detaljerika bilder som passar den angivna textbeskrivningen. Dessa modeller blir allt mer finjusterade och kan representera komplexa scenarier med flera objekt och abstrakta begrepp. De används inom ett brett spektrum av tillämpningar, inklusive konstnärlig skapande, spelutveckling, virtuell verklighet och mer.

AI-Corporate släpper modeller​

Det är viktigt att känna till att AI-Corporate släpper olika AI-modeller som tillhandahålls av stora teknikföretag via ett API. Ett API, eller Application Programming Interface, är ett uppsättning regler och definitioner som gör att mjukvaruprogram kan kommunicera med varandra. Det fungerar som ett slags 'språk' som programmen förstår för att utbyta information och anropa varandras funktioner. AI-Corporate har själva inga språkmodeller eller text-till-bild-modeller.

Vi ansvarar inte för resultaten från de olika modellerna. Däremot har vi uppmärksammat valet av de bästa och mest intressanta modellerna för företag.

Förfarande vid bearbetning​

Följande förfarande används för att generera ett svar:

  • Användaren skapar en prompt.
  • Front-end webapplikationen kopplar detta till den aktiva chatten och lägger till ett chatmeddelande med status "Initiering".
  • På AI-Corporates servrar triggas en funktion genom att ett chatmeddelande läggs till.
  • Statusen för chatmeddelandet sätts till "Bearbetning".
  • Vid urval av chat med dokument skickar servern först en begäran till Firestore vektor-databas för att välja ut texterna ur dokumenten.
  • Servern skickar sedan begäran via en API-koppling till den valda språkmodellen.
  • Om inställningen Streams är påslagen, så sparar vi meddelandet efter varje 10 mottagna chunkar och efter varje 25 chunkar efter att ha mottagit 100 chunkar.
  • Så snart hela svaret har mottagits sätts statusen till "Avslutad".
  • Front-end-applikationen uppdateras efter varje databasuppdatering.
  • Vid upptäckta fel sätts statusen till "Error" och ett felmeddelande visas.

Vi skickar ingen personligt identifierbar information med varje API-förfrågan. Däremot kan användaren ha inkluderat personuppgifter i prompten eller i de uppladdade dokumenten.