Перейти до основного змісту

Обробка

Мовні моделі​

Мовні моделі — це передові системи штучного інтелекту, які можуть розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. Ці моделі навчаються на величезних наборах даних тексту і вивчають патерни, поєднання слів, структури речень та навіть тонкощі різних мов та мовного використання. Ядро багатьох сучасних мовних моделей — архітектура трансформера, яка використовує механізми самої уваги для визначення того, які частини тексту є важливими в даному контексті.

Під час обробки мови ці моделі використовують статистичні методи для прогнозування найбільш імовірного наступного слова або найбільш ймовірного наступного речення в тексті. Вони можуть розуміти контекст у довгих відрізках тексту та тому не лише граматично коректні, але й змістовно пов’язані та релевантні тексти.

При використанні мовної моделі для, наприклад, чатбота або генератора тексту, моделі дають певні запити або початкові дані, і, спираючись на цю вхідну інформацію, генерують текст, який логічно слідує за заданим контекстом. Мета цих моделей — виробляти текст, який виглядає настільки людським, наскільки це можливо, як за змістом, так і за стилем.

Моделі «текст-до-образу»​

Моделі «текст-до-образу» — це AI-системи, здатні з текстових описів генерувати візуальні зображення, такі як фотографії, ілюстрації або інші типи візуального матеріалу. Ці моделі використовують передові нейронні мережі та, більш конкретно, генеративно зворотні мережі (GAN) або варіації на кшталт дифузійних моделей.

Процес починається з текстового опису, введеного користувачем. Модель оцінює текст і намагається зрозуміти значення та контекст. Потім модель генерує зображення, що відповідають текстовому опису, використовуючи те, чому вона навчилася під час тренування, опановуючи величезні набори даних парами текст-зображення.

Під час навчання модель вчиться асоціаціям між текстовими описами та візуальними ознаками. Наприклад, якщо модель багато разів бачить словосполучення „жовте сонце над синім морем” разом із зображеннями, що ілюструють цей сценарій, вона навчиться розпізнавати та відтворювати ці елементи в майбутніх зображеннях.

Результат часто виявляється надзвичайно точним та деталізованим зображенням, що відповідає введеному тексту. Такі моделі стають все досконалішими і здатні зображувати складні сценарії з кількома об’єктами та абстрактними концепціями. Вони використовуються у широкому спектрі застосувань, включаючи художнє створення, дизайн ігор, віртуальну реальність та інше.

Відкриття моделей AI-Corporate​

Важливо розуміти, що AI-Corporate розкриває різні AI-моделі, які надаються великими технологічними компаніями через API. API, або Application Programming Interface, — це сукупність правил та визначень, за допомогою яких програмне забезпечення може взаємодіяти один з одним. Воно функціонує як своєрідний «мова», яку розуміють програми для обміну інформацією та виклику функцій один у одного. AI-Corporate не має власних мовних моделей або моделей «текст-до-образу».

Ми не несемо відповідальність за результати різних моделей. Але ми приділяємо увагу відбору кращих та найцікавіших моделей для бізнесу.

Процедура обробки​

Наступна процедура використовується для генерації відповіді:

  • Користувач створює prompt.
  • Фронтенд веб-інтерфейс прив’язує його до активного чату та додає чат-повідомлення зі статусом "Ініціалізація".
  • На серверах AI-Corporate триває запуск функції після додавання чат-повідомлення.
  • Статус чат-повідомлення встановлюють на "Обробка".
  • При виборі чати з документами сервер спочатку надсилає запит до Firestore vector database для відбору текстів із документів.
  • Потім сервер надсилає запит через API-з’єднання до обраної мовної моделі.
  • Якщо налаштування Потокова передача увімкнено, ми зберігаємо повідомлення після кожних 10 отриманих чанків та після кожних 25 чанків після отримання 100 чанків.
  • Як тільки повна відповідь отримана, статус ставлять на "Завершено".
  • Фронтенд-додаток оновлюється після кожного оновлення бази даних.
  • У разі виявлення помилок статус встановлюють на "Помилка", і користувачу показується повідомлення про помилку.

Ми не передаємо персональні дані з кожним запитом до API. Проте користувач може мати персональні дані, включені до запиту або до завантажених документів.