Procesare
Modele de limbaj
Modelele de limbaj sunt sisteme AI avansate care pot înțelege, interpreta și genera limba umană. Aceste modele sunt antrenate pe seturi uriașe de texte și învață tipare, combinații de cuvinte, structuri de propoziții și chiar nuanțele limbilor și utilizărilor acestora. Inima multor modele moderne de limbaj este arhitectura transformer, care folosește mecanismele de auto-atenție pentru a determina care părți ale textului sunt importante într-un context dat.
La procesarea limbajului, aceste modele folosesc metode statistice pentru a prezice care este cuvântul următor cel mai probabil sau care este propoziția următoare cea mai probabilă într-un text. Ele pot înțelege contextul pe fragmente lungi de text și, prin urmare, pot genera texte nu doar gramatical corecte, ci și coerente din punct de vedere conținut și relevante din punct de vedere semantic.
La utilizarea unui model de limbaj pentru, de exemplu, un chatbot sau un generator de text, modelul primește anumite prompts sau date inițiale și, pe baza acelei intrări, generează text care urmează logic din contextul dat. Scopul acestor modele este să producă text care să pară cât mai uman posibil, atât în conținut, cât și în stil.
Modele text-pentru-imagine
Modelele text-pentru-imagine sunt sisteme AI capabile să genereze reprezentări vizuale din descrieri scrise, cum ar fi fotografii, ilustrații sau alte tipuri de materiale vizuale. Aceste modele folosesc rețele neurale avansate, și mai precis rețele generative adversariale (GAN-uri) sau variații ale acestora, cum ar fi modelele de difuzie.
Procesul începe cu o descriere textuală introdusă de utilizator. Modelul evaluează textul și încearcă să înțeleagă semnificația și contextul acestuia. Apoi, modelul generează imagini care corespund descrierii textuale, utilizând ceea ce a învățat în timpul antrenamentului, desenate din seturi uriașe de perechi text-imagine.
În timpul antrenamentului, modelul învață asocieri între descrieri textuale și caracteristici vizuale. De exemplu, dacă modelul vede în mod repetat combinația de cuvinte „o plajă galbenă sub un cer albastru” împreună cu imagini care ilustrează această scenă, învață să recunoască aceste elemente și să le reproducă în creațiile sale viitoare.
Rezultatul este adesea imagini surprinzător de exacte și detaliate, care corespund descrierii introduse. Aceste modele sunt din ce în ce mai rafinate și pot reprezenta scenarii complexe cu mai multe obiecte și concepte abstracte. Sunt utilizate într-o gamă largă de aplicații, inclusiv creații artistice, design de jocuri, realitate virtuală și altele.
AI-School revela modele
Este important să înțelegem că AI-School dezvăluie mai multe modele AI care sunt înregistrate în catalogul central de modele. Aceste modele sunt oferite de furnizori externi printr-un API. Un API, sau Application Programming Interface, este un set de reguli și definiții prin care programele software pot comunica între ele. Funcționează ca un fel de „limbaj” pe care programele îl înțeleg pentru a schimba informații și a chema funcții între ele. AI-School nu deține propriile modele de limbaj, modele text-pentru-imagine sau modele text-pentru-vorbire.
Nu suntem responsabili pentru rezultatele diferitelor modele. Totuși, am acordat atenție selecției celor mai bune și mai interesante modele pentru școli.
Procedura de procesare conform DPIA
DPIA descrie procedura de bază pentru generarea unui răspuns după cum urmează:
- Utilizatorul introdu o promptă pe portalul AI-School.
- Promptul este stocat în baza de date a AI-School.
- AI-School oferă promptul printr-o API-link și un cont general anonim modelului AI ales.
- Modelul AI nu primește date cu caracter personal despre utilizatorul individual.
- Răspunsul modelului AI este trimis înapoi către AI-School.
- Răspunsul este stocat în baza de date a AI-School.
- Răspunsul este prezentat utilizatorului.
AI-School nu trimite date cu caracter personal ale utilizatorului individual către modelul AI. Modelul primește conținutul promptului fără legătură cu un utilizator identificabil. Un utilizator poate să fi inclus date cu caracter personal în prompt; în acest caz, aceste date pot fi procesate de modelul AI ales.
Context suplimentar
În funcții precum chatarea cu documente, intrări multimodale sau anumite unelte, promptul poate fi completat cu contextul ales de utilizator, cum ar fi fragmente de documente, imagini sau rezultate de căutare. Și acest context este oferit modelului fără legătură cu un utilizator identificabil, dar conținutul poate conține date cu caracter personal dacă utilizatorul a adăugat personal astfel de informații.