Gå til hovedinnhold

Behandling

Språkmodeller​

Språkmodeller er avanserte AI-systemer som kan forstå, tolke og generere menneskelig språk. Disse modellene trenes opp på enorme datasett med tekst og lærer mønstre, ordkombinasjoner, setningsstrukturer og til og med nyanser i ulike språk og språkbruk. Kjernen i mange moderne språkmodeller er transformer-arkitekturen, som bruker selvoppmerksomhetsmekanismer for å avgjøre hvilke deler av teksten som er viktige i en gitt kontekst.

Ved språkbehandling bruker disse modellene statistiske metoder for å forutsi hvilket ord som sannsynligvis kommer etter, eller hvilken setning som sannsynligvis følger i en tekst. De kan forstå kontekst over lange tekststykker og dermed generere ikke bare grammatisk korrekte, men også innholdsmessig sammenhengende og relevante tekster.

Når man bruker en språkmodell for eksempel i en chatbot eller en tekstgenerator, blir modellen gitt visse forespørsler eller innledende data, og basert på den innføringen genererer modellen tekst som logisk følger av konteksten. Målet med disse modellene er å produsere tekst som ser så menneskelig ut som mulig, både når det gjelder innhold og stil.

Tekst-til-bildemodeller​

Tekst-til-bilde-modeller er AI-systemer som er i stand til å generere visuelle representasjoner fra skriftlige tekstbeskrivelser, som fotografier, illustrasjoner eller andre typer bilder. Disse modellene bruker avanserte nevrale nettverk, og mer spesifikt generative motstandsnettverk (GANs) eller variasjoner av disse som diffusjonsmodeller.

Prosessen starter med en tekstbeskrivelse som brukeren legger inn. Modellen vurderer teksten og prøver å forstå betydningen og konteksten. Deretter genererer modellen bilder som samsvarer med den tekstlige beskrivelsen, ved å bruke det den har lært under treningen, hvor den trenes på enorme datasett av tekst-bildepar.

Under treningen lærer modellen assosiasjoner mellom tekstbeskrivelser og visuelle kjennetegn. For eksempel, hvis modellen gjentatte ganger ser ordkombinasjonen "et gult solskin over en blå sjø" sammen med bilder som illustrerer dette scenariet, lærer den å gjenkjenne og gjengi disse elementene i fremtidige billedskapelser.

Resultatet er ofte overraskende nøyaktige og detaljerte bilder som passer til den innsendte tekstbeskrivelsen. Disse modellene blir stadig mer sofistikerte og er i stand til å fremstille komplekse scenarier med flere objekter og abstrakte konsepter. De brukes i et bredt spekter av anvendelser, inkludert kunstneriske skapelser, spilldesign, virtuell virkelighet og mer.

AI-School tilgjengeliggjør modeller​

Det er viktig å være klar over at AI-School tilgjengeliggjør ulike AI-modeller som er inkludert i den sentrale modellkatalogen. Disse modellene tilbys av eksterne tilbydere via et API. Et API, eller Application Programming Interface, er et sett regler og definisjoner som gjør at programvare kan kommunisere med hverandre. Det fungerer som et slags 'språk' som programmer kan forstå for å utveksle informasjon og kalle på funksjoner fra hverandre. AI-School har selv ingen språkmodeller, tekst-til-bilde-modeller eller tekst-til-tale-modeller.

Vi er ikke ansvarlige for resultatene av de ulike modellene. Vi har imidlertid tatt hensyn til valg av de beste og mest interessante modellene for skoler.

Behandlingsprosedyre ifølge DPIA​

DPIA beskriver basisprosedyren for generering av et svar som følger:

  • Brukeren skriver en prompt på AI-School-portalen.
  • Prompten lagres i AI-School-databasen.
  • AI-School tilbyr prompten via en API-kobling og en felles konto anonymt til den valgte AI-modellen.
  • AI-modellen mottar ingen personopplysninger om den enkelte bruker.
  • Svaret fra AI-modellen returneres til AI-School.
  • Svaret lagres i AI-School-databasen.
  • Svaret presenteres for brukeren.

AI-School sender ikke personopplysninger om den enkelte bruker videre til AI-modellen. Modellen mottar innholdet i prompten uten kobling til en identifiserbar bruker. En bruker kan selv ha tatt med personopplysninger i prompten; i så fall kan disse opplysningene behandles av den valgte AI-modellen.

Tilleggscontext​

Ved funksjoner som å chatte med dokumenter, multimodal input eller visse verktøy kan prompten suppleres med kontekst valgt av brukeren, for eksempel dokumentfragmenter, bilder eller søkeresultater. Også denne konteksten blir tilbudt til modellen uten kobling til en identifiserbar bruker, men innholdet kan inneholde personopplysninger hvis brukeren selv har lagt det inn.