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 та вивчають закономірності, поєднання слів, конструкції речень та навіть тонкощі різних мов та мовного використання. Ядро багатьох сучасних мовних моделей — архітектура трансформера, що використовує механізми самодосвідування (self-attention), щоб визначати, які частини тексту є важливими в даному контексті.

Під час обробки мови ці моделі застосовують статистичні методи для прогнозування того, яке слово або найбільш імовірне наступне речення в тексті може з’явитися. Вони розуміють контекст на довгих уривках тексту та можуть генерувати не лише граматично правильні, але й змістовно зв’язні та релевантні тексти.

При використанні мовної моделі для, скажімо, чат-бота або генератора тексту, модель отримує певні запити або початкові дані, і на основі цієї вхідної інформації генерує текст, що логічно продовжується з даного контексту. Мета цих моделей — створювати текст, максимально схожий на людський, як за змістом, так і за стилем.

Текстово-до-образних моделей

Текстово-до-образні моделі — це системи штучного інтелекту, які можуть згенерувати візуальні зображення за описом тексту, наприклад фотографії, ілюстрації чи інші види зображень. Ці моделі використовують передові нейронні мережі, зокрема генеративні змагання (GAN) або варіації на зразок дифузійних моделей.

Процес починається з текстового опису, введеного користувачем. Модель оцінює цей текст, щоб зрозуміти його значення та контекст. Потім модель створює образи, що відповідають текстовому опису, використовуючи те, чому навчилась під час тренування, коли вона тренувалася на величезних наборах даних з пар текст-образ.

Під час навчання модель вивчає асоціації між текстовими описами та візуальними ознаками. Наприклад, якщо модель багато разів бачитиме словосполучення «жовте сонце над блакитним морем» разом із зображеннями, що ілюструють цю сцену, вона навчиться розпізнавати та відтворювати ці елементи у майбутніх створеннях образів.

Результатом часто є надзвичайно точні та детальні зображення, які відповідають введеному текстовому опису. Ці моделі стають все більш досконалими та здатні відображати складні сцени з кількома об'єктами та абстрактними концепціями. Вони знаходять застосування в різноманітних сферах — від художнього створення та дизайну ігор до віртуальної реальності та іншого.

Відкриті моделі AI-School

Важливо розуміти, що AI-School надає доступ до різних AI-моделей, які включені до центрального каталогу моделей. Ці моделі надають сторонні постачальники через API. API, або інтерфейс програмування застосунків, — це набір правил і визначень, що дозволяють програмному забезпеченню взаємодіяти між собою. Він функціонує як своєрідний «мова», яку розуміють програми для обміну інформацією та виклику функцій одна в одній. AI-School сам не має власних мовних моделей, текстово-до-образних моделей або текстово-до-моделей.

Ми не несемо відповідальність за результати різних моделей. Однак ми приділяємо увагу відбору найкращих та найцікавіших моделей для шкіл.

Процедура обробки відповідно до DPIA

DPIA описує базову процедуру формування відповіді таким чином:

• Користувач вводить prompt на порталі AI-School.
• Prompt зберігається у базі даних AI-School.
• AI-School надає prompt через API-зв'язок та загальний обліковий запис анонімно обраній AI-моделі.
• AI-модель не отримує особистих даних окремого користувача.
• Відповідь від AI-моделі повертається AI-School.
• Відповідь зберігається у базі даних AI-School.
• Відповідь відображається користувачу.

AI-School не передає персональні дані окремого користувача до AI-моделі. Модель отримує зміст prompt без прив’язки до ідентифікованого користувача. Користувач може сам включати в prompt персональні дані; у такому випадку ці дані можуть оброблятися вибраною AI-моделлю.

Додатковий контекст

У функціях, таких як чат з документами, мультимодальний ввід або певні інструменти, prompt може доповнюватися вибраним користувачем контекстом, наприклад фрагментами документів, зображеннями або результатами пошуку. Також цей контекст надається моделі без прив’язки до ідентифікованого користувача, але його вміст може містити персональні дані, якщо користувач сам їх додав.