Procesare
Modele de limbaj
Modelele de limbaj sunt sisteme AI avansate care pot înțelege, interpreta și genera limbajul uman. Aceste modele sunt antrenate pe seturi uriașe de date textuale și învață tipare, combinații de cuvinte, structuri de propoziții și chiar subtilitățile diferitelor limbi și utilizări ale limbajului. Nucleul multor modele moderne de limbaj este arhitectura transformer, care utilizează mecanisme de auto-atenție pentru a determina ce părți ale textului sunt importante într-un anumit context.
La procesarea limbajului, aceste modele folosesc metode statistice pentru a prezice care este cel mai probabil următorul cuvânt sau următoarea propoziție într-un text. Ele pot înțelege contextul pe bucăți lungi de text și astfel pot genera texte nu doar gramatical corecte, ci și coerente din punct de vedere al conținutului și relevante.
La utilizarea unui model de limbaj, de exemplu pentru un chatbot sau un generator de text, modelului i se oferă anumite prompturi sau date inițiale și, pe baza acelei intrări, modelul generează un text care urmează logic din contextul dat. Scopul acestor modele este să producă texte care par cât mai umane, atât în termeni de conținut, cât și de stil.
Modele text-la-imagine
Modelele text-la-imagine sunt sisteme AI capabile să genereze reprezentări vizuale din descrieri textuale scrise, cum ar fi fotografii, ilustrații sau alte tipuri de materiale vizuale. Aceste modele folosesc rețele neuronale 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 acest text și încearcă să-i înțeleagă sensul și contextul. Apoi, modelul generează imagini care corespund descrierii textuale, folosindu-se de ceea ce a învățat în timpul antrenamentului, fiind antrenat pe seturi uriașe de date cu perechi text-imagine.
În timpul antrenamentului, modelul învață asocieri între descrierile textuale și caracteristicile vizuale. De exemplu, dacă modelul vede în mod repetat combinația de cuvinte „un soare galben deasupra unei mări albastre” împreună cu imagini care ilustrează acest scenariu, învață să recunoască și să reproducă aceste elemente în creațiile viitoare.
Rezultatul sunt adesea imagini surprinzător de precise și detaliate, care corespund descrierii textuale introduse. Aceste modele devin tot mai rafinate și sunt capabile să redea scenarii complexe cu mai multe obiecte și concepte abstracte. Ele sunt folosite într-o gamă largă de aplicații, inclusiv creații artistice, design de jocuri, realitate virtuală și altele.
Modele accesibile prin AI-School
Este important să înțelegem că AI-School oferă acces la diferite modele AI incluse în catalogul central de modele. Aceste modele sunt furnizate de terți 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” înțeles de programe pentru a schimba informații și a apela funcții reciproc. AI-School nu deține propriile modele de limbaj, modele text-la-imagine sau modele text-la-vorbire.
Nu suntem responsabili pentru rezultatele diferitelor modele. Totuși, am acordat atenție selecției celor mai bune și interesante modele pentru școli.
Procedura de procesare conform DPIA
DPIA descrie procedura de bază pentru generarea unui răspuns astfel:
- Utilizatorul introduce un prompt în portalul AI-School.
- Promptul este stocat în baza de date a AI-School.
- AI-School oferă promptul printr-o conexiune API și un cont general, fără legătură cu contul AI-School, modelului AI ales.
- Datele contului și cele de administrare a utilizatorilor nu sunt adăugate automat modelului.
- 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 automat datele contului și cele de administrare a utilizatorilor către modelul AI. Modelul primește conținutul promptului fără legătură cu contul AI-School. Un utilizator poate include date personale în prompt; în acest caz, aceste date pot fi procesate de modelul AI ales.
Context suplimentar
La funcții precum chat-ul cu documente, input multimodal sau anumite unelte, promptul poate fi completat cu context ales de utilizator, cum ar fi fragmente de document, imagini sau rezultate de căutare. Și acest context este oferit modelului fără legătură cu un utilizator identificabil, dar conținutul poate conține date personale dacă utilizatorul le-a adăugat.
