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 språkbruk. 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 använder dessa modeller statistiska metoder för att förutsäga vad som sannolikt kommer näst, det mest sannolika nästa ordet eller nästa mening i en text. De kan förstå kontext över långa textstycken och därmed generera texter som både grammatiskt korrekta och innehållsmässigt sammanhängande och relevanta.

Vid användning av en språkmodell för exempelvis en chatbot eller en textgenerator ges modellen vissa prompts eller initierande data och utifrån den inputen genererar modellen text som logiskt följer från den givna kontexten. Målet med dessa modeller är att producera text som känns så mänsklig 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, såsom fotografier, illustrationer eller andra typer av bildmaterial, utgående från skrivna textbeskrivningar. Dessa modeller använder avancerade neurala nätverk, och mer specifikt generativa konkurrerande nätverk (GANs) eller varianter därav som diffusionmodeller.

Processen börjar med en textbeskrivning som användaren matar in. Modellen bedömer texten och försöker förstå betydelsen och sammanhanget. Därefter genererar modellen bilder som överensstämmer med den textbaserade beskrivningen, med hjälp av vad den lärt sig under träningen, där den tränas på enorma datamängder av text-bild-par.

Under träningen lär sig modellen associationer mellan textbeskrivningar och visuella egenskaper. Till exempel, om modellen upprepat ser ordkombinationen "en gul sol över ett blått hav" tillsammans med bilder som illustrerar detta scenario, lär den sig känna igen och återge dessa element i framtida bildskapelser.

Resultatet är ofta överraskande precisa och detaljerade bilder som passar in i den inmatade textbeskrivningen. Dessa modeller blir allt mer sofistikerade och kan visualisera komplexa scenarier med flera objekt och abstrakta begrepp. De används i ett brett spektrum av tillämpningar, inklusive konstnärlig skapande, speldesign, virtuell verklighet och mer.

AI-School slott modeller

Det är viktigt att inse att AI-School släpper tillgång till olika AI-modeller som finns i den centrala modellkatalogen. Dessa modeller tillhandahålls av externa leverantörer 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 en slags 'språk' som program kan förstå för att utbyta information och anropa funktioner från varandra. AI-School har inte själv språkmodeller, text-till-bild-modeller eller text-till-tal-modeller.

Vi är inte ansvariga för resultaten från de olika modellerna. Vi har dock uppmärksammat urvalet av de bästa och mest intressanta modellerna för skolor.

DPIA-process enligt DPIA

DPIA beskriver basproceduren för att generera ett svar enligt följande:

• Användaren anger en prompt på AI-School-portalen.
• Promoten lagras i AI-School:s databas.
• AI-School erbjuder prompten via en API-koppling och ett gemensamt konto anonymt till den valda AI-modellen.
• AI-modellen får inga personuppgifter om den enskilda användaren.
• Svaret från AI-modellen skickas tillbaka till AI-School.
• Svaret lagras i AI-School:s databas.
• Svaret presenteras för användaren.

AI-School skickar inga personuppgifter om den enskilda användaren till AI-modellen. Modellen får innehållet i prompten utan koppling till en identifierbar användare. En användare kan själv ha inkluderat personuppgifter i prompten; i så fall kan dessa uppgifter behandlas av den valda AI-modellen.

Ytterligare kontext

Vid funktioner som att chatta med dokument, multimodala ingångar eller vissa verktyg kan prompten kompletteras med användaren valda sammanhang, till exempel dokumentfragment, bilder eller sökresultat. Även denna kontext erbjuds till modellen utan koppling till en identifierbar användare, men innehållet kan innehålla personuppgifter om användaren själv har lagt till det.