処理

言語モデル

言語モデルは、人間の言語を理解、解釈、生成できる高度なAIシステムです。これらのモデルは膨大なテキストデータセットで訓練され、パターン、単語の組み合わせ、文の構造、さらには異なる言語や言語使用の微妙なニュアンスを学習します。多くの現代的な言語モデルの核となるのはトランスフォーマーアーキテクチャであり、自己注意機構を用いて、与えられた文脈でどの部分のテキストが重要かを判断します。

言語の処理において、これらのモデルは統計的手法を使って、テキスト内で最も可能性の高い次の単語や次の文を予測します。長いテキストの文脈を理解できるため、文法的に正しいだけでなく、内容的に一貫性があり関連性の高いテキストを生成できます。

チャットボットやテキストジェネレーターなどで言語モデルを使用する場合、モデルには特定のプロンプトや初期データが与えられ、その入力に基づいて与えられた文脈に論理的に続くテキストを生成します。これらのモデルの目的は、内容とスタイルの両面でできるだけ人間らしいテキストを生成することです。

テキストから画像へのモデル

テキストから画像へのモデルは、書かれたテキストの説明から写真、イラスト、その他の種類の画像表現を生成できるAIシステムです。これらのモデルは高度なニューラルネットワーク、特に敵対的生成ネットワーク（GAN）やそれに類似した拡散モデルを利用しています。

プロセスはユーザーが入力したテキストの説明から始まります。モデルはこのテキストを評価し、その意味と文脈を理解しようとします。次に、訓練時に学習した内容を活用して、テキストの説明に合致する画像を生成します。訓練は膨大なテキストと画像のペアのデータセットで行われます。

訓練中、モデルはテキストの説明と視覚的特徴との関連付けを学習します。例えば、「青い海の上の黄色い太陽」という単語の組み合わせを繰り返し見て、それに対応する画像が示されると、モデルはこれらの要素を認識し、将来の画像生成で再現できるようになります。

結果として、入力されたテキストの説明に合致した驚くほど正確で詳細な画像が生成されることが多いです。これらのモデルはますます洗練されており、複数の物体や抽象的な概念を含む複雑なシナリオを表現できます。芸術作品、ゲームデザイン、仮想現実など幅広い用途で利用されています。

AI-Schoolが提供するモデル

AI-Schoolは、中央のモデルカタログに登録されたさまざまなAIモデルを提供していることを理解することが重要です。これらのモデルは外部の提供者によってAPI経由で提供されています。API（アプリケーションプログラミングインターフェース）は、ソフトウェアプログラム同士が通信するための規則や定義のセットであり、プログラム間で情報を交換し機能を呼び出すための「言語」として機能します。AI-School自体は言語モデル、テキストから画像へのモデル、テキストから音声へのモデルを持っていません。

私たちは各モデルの結果に対して責任を負いませんが、学校向けに最適で興味深いモデルの選定には注意を払っています。

DPIAに基づく処理手順

DPIAは回答生成の基本手順を以下のように説明しています：

• ユーザーがAI-Schoolのポータルでプロンプトを入力します。
• プロンプトはAI-Schoolのデータベースに保存されます。
• AI-SchoolはプロンプトをAPI連携を通じて、AI-Schoolアカウントに紐づかない共通アカウントで選択されたAIモデルに提供します。
• アカウントおよび生徒管理情報は自動的にモデルに送信されません。
• AIモデルの回答がAI-Schoolに返送されます。
• 回答はAI-Schoolのデータベースに保存されます。
• 回答がユーザーに提示されます。

AI-Schoolはアカウントおよび生徒管理情報を自動的にAIモデルに送信しません。モデルはAI-Schoolアカウントに紐づかないプロンプトの内容を受け取ります。ユーザーがプロンプトに個人情報を含めた場合、その情報は選択されたAIモデルによって処理される可能性があります。

追加のコンテキスト

ドキュメントとのチャット、多モーダル入力、特定のツールなどの機能では、ユーザーが選択した文書の断片、画像、検索結果などのコンテキストがプロンプトに追加されることがあります。このコンテキストも識別可能なユーザーに紐づかない形でモデルに提供されますが、ユーザー自身が追加した場合は個人情報を含むことがあります。