Behandling
Sprogmodeller
Sprogmodeller er avancerede AI-systemer, der kan forstå, fortolke og generere menneskeligt sprog. Disse modeller trænes på enorme datasæt af tekst og lærer mønstre, ordkombinationer, sætningsstrukturer og endda nuancerne i forskellige sprog og sprogbrug. Kernen i mange moderne sprogmodeller er transformer-arkitekturen, som bruger selvopmærksomhedsmekanismer til at afgøre, hvilke dele af teksten der er vigtige i en given kontekst.
Ved behandling af sprog bruger disse modeller statistiske metoder til at forudsige, hvad det mest sandsynlige næste ord eller den mest sandsynlige næste sætning i en tekst kunne være. De kan forstå kontekst over lange tekststykker og dermed generere ikke kun grammatisk korrekte, men også indholdsmæssigt sammenhængende og relevante tekster.
Når man bruger en sprogmodel til for eksempel en chatbot eller en tekstgenerator, gives modellen bestemte prompts eller indledende data, og baseret på denne input genererer modellen tekst, der logisk følger af den givne kontekst. Målet med disse modeller er at producere tekst, der fremstår så menneskelig som muligt, både i indhold og stil.
Tekst-til-billede modeller
Tekst-til-billede modeller er AI-systemer, der er i stand til at generere visuelle repræsentationer ud fra skrevne tekstbeskrivelser, såsom fotos, illustrationer eller andre typer billedmateriale. Disse modeller anvender avancerede neurale netværk, og mere specifikt generative adversariale netværk (GAN'er) eller variationer heraf som diffusion-modeller.
Processen starter med en tekstbeskrivelse indtastet af en bruger. Modellen vurderer denne tekst og forsøger at forstå dens betydning og kontekst. Derefter genererer modellen billeder, der svarer til den tekstuelle beskrivelse, ved at bruge det, den har lært under træningen, hvor den trænes på enorme datasæt af tekst-billede-par.
Under træningen lærer modellen associationer mellem tekstuelle beskrivelser og visuelle karakteristika. For eksempel, hvis modellen gentagne gange ser ordkombinationen 'en gul sol over et blåt hav' sammen med billeder, der illustrerer dette scenarie, lærer den at genkende og reproducere disse elementer i fremtidige billedskabelser.
Resultatet er ofte overraskende nøjagtige og detaljerede billeder, der matcher den indtastede tekstbeskrivelse. Disse modeller bliver stadig mere raffinerede og er i stand til at gengive komplekse scenarier med flere objekter og abstrakte koncepter. De anvendes i en bred vifte af anvendelser, herunder kunstneriske kreationer, spildesign, virtuel virkelighed og mere.
AI-School åbner modeller
Det er vigtigt at forstå, at AI-School åbner for forskellige AI-modeller, som er inkluderet i den centrale modelkatalog. Disse modeller tilbydes af eksterne leverandører via en API. En API, eller Application Programming Interface, er et sæt regler og definitioner, som softwareprogrammer kan kommunikere med hinanden gennem. Det fungerer som et slags 'sprog', som programmer forstår for at udveksle information og kalde funktioner hos hinanden. AI-School har ikke selv sprogmodeller, tekst-til-billede modeller eller tekst-til-tale modeller.
Vi er ikke ansvarlige for resultaterne af de forskellige modeller. Vi har dog lagt vægt på udvælgelsen af de bedste og mest interessante modeller til skoler.
Behandlingsprocedure ifølge DPIA
DPIA beskriver grundproceduren for generering af et svar som følger:
- Brugeren indtaster en prompt på AI-School-portalen.
- Prompten gemmes i AI-School's database.
- AI-School sender prompten via en API-forbindelse og en generel konto uden tilknytning til AI-School-kontoen til den valgte AI-model.
- Konto- og elevadministrationsdata tilføjes ikke automatisk til modellen.
- Svaret fra AI-modellen sendes tilbage til AI-School.
- Svaret gemmes i AI-School's database.
- Svaret præsenteres for brugeren.
AI-School sender ikke konto- og elevadministrationsdata automatisk med til AI-modellen. Modellen modtager dog indholdet af prompten uden tilknytning til AI-School-kontoen. En bruger kan selv have indsat personoplysninger i prompten; i så fald kan disse data blive behandlet af den valgte AI-model.
Yderligere kontekst
Ved funktioner som chat med dokumenter, multimodal input eller visse værktøjer kan prompten blive suppleret med bruger-valgt kontekst, såsom dokumentuddrag, billeder eller søgeresultater. Også denne kontekst tilbydes modellen uden tilknytning til en identificerbar bruger, men indholdet kan indeholde personoplysninger, hvis brugeren selv har tilføjet dem.
