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Elaborazione

Modelli linguistici​

I modelli linguistici sono sistemi AI avanzati in grado di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Questi modelli vengono addestrati su enormi set di dati di testo e imparano schemi, combinazioni di parole, strutture delle frasi, e persino le sfumature di diverse lingue e usi linguistici. Il nucleo di molti modelli linguistici moderni è l'architettura transformer, che utilizza meccanismi di attenzione per determinare quali parti del testo sono importanti in un dato contesto.

Nell'elaborazione del linguaggio, questi modelli impiegano metodi statistici per prevedere quale potrebbe essere la parola successiva più probabile o la frase successiva più probabile all'interno di un testo. Possono comprendere il contesto su lunghi brani di testo e, di conseguenza, non solo generare testi grammaticalmente corretti, ma anche contenutisticamente coerenti e rilevanti.

Quando si usa un modello linguistico per, ad esempio, una chatbot o un generatore di testo, al modello vengono forniti determinati prompt o dati iniziali e, sulla base di quell'input, genera testo che segue logicamente dal contesto dato. L'obiettivo di questi modelli è produrre testo che sembri il più umano possibile, sia in termini di contenuto sia di stile.

Modelli testo-immagine​

I modelli testo-immagine sono sistemi AI in grado di generare rappresentazioni visive a partire da descrizioni testuali, come foto, illustrazioni o altri tipi di materiale visivo. Questi modelli fanno uso di reti neurali avanzate e, più specificamente, di reti neurali generative avversarie (GAN) o varianti come i modelli di diffusione.

Il processo parte da una descrizione testuale inserita dall'utente. Il modello valuta il testo e cerca di comprendere significato e contesto. Successivamente genera immagini che corrispondono alla descrizione testuale, utilizzando ciò che ha imparato durante l'addestramento, sfruttando enormi insiemi di dati di coppie testo-immagine.

Durante l'addestramento il modello impara associazioni tra descrizioni testuali e caratteristiche visive. Ad esempio, se il modello vede ripetutamente la combinazione di parole "un sole giallo sopra un mare azzurro" insieme a immagini che illustrano questo scenario, impara a riconoscere e riprodurre questi elementi nelle future creazioni visive.

Il risultato è spesso immagini sorprendentemente accurate e ricche di dettagli che corrispondono alla descrizione inserita. Questi modelli diventano sempre più raffinati e sono capaci di rappresentare scenari complessi con più oggetti e concetti astratti. Vengono utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, inclusi creazioni artistiche, game design, realtà virtuale e altro ancora.

Modelli AI-School disponibili​

È importante capire che AI-School rende disponibili diversi modelli AI che sono inclusi nel catalogo centrale dei modelli. Questi modelli sono offerti da fornitori esterni tramite un API. Un API, o Application Programming Interface, è un insieme di regole e definizioni che consentono a software di comunicare tra loro. Funziona come una sorta di "linguaggio" che i programmi comprendono per scambiare informazioni e richiamare funzioni gli uni dagli altri. AI-School non possiede modelli linguistici, modelli testo-immagine o modelli testo-voce in proprio.

Non siamo responsabili dei risultati dei diversi modelli. Tuttavia abbiamo prestato attenzione alla selezione dei modelli migliori e più interessanti per le scuole.

Procedura di elaborazione secondo la DPIA​

La DPIA descrive la procedura di base per generare una risposta come segue:

  • L'utente immette una prompt sul portale di AI-School.
  • La prompt viene memorizzata nel database di AI-School.
  • AI-School fornisce la prompt tramite una API connection e un account generale in modo anonimo al modello AI scelto.
  • Il modello AI non riceve dati personali dell'utente singolo.
  • La risposta del modello AI viene inviata nuovamente a AI-School.
  • La risposta viene memorizzata nel database di AI-School.
  • La risposta viene presentata all'utente.

AI-School non invia dati personali dell'utente al modello AI. Il modello riceve il contenuto della prompt senza collegamento a un utente identificabile. Un utente può avere incluso dati personali nella prompt; in tal caso tali dati possono essere elaborati dal modello AI scelto.

Contesto aggiuntivo​

Per funzioni come la chat con documenti, input multimodale o strumenti specifici, la prompt può essere integrata con contesto scelto dall'utente, come frammenti di documenti, immagini o risultati di ricerca. Anche questo contesto viene offerto al modello senza collegamento a un utente identificabile, ma il contenuto può contenere dati personali se l'utente li ha aggiunti lui stesso.