Обробка

Мовні моделі

Мовні моделі — це передові AI-системи, які можуть розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. Ці моделі навчаються на величезних наборах текстових даних і вивчають патерни, словосполучення, структури речень, а також тонкощі різних мов і мовних вживань. Основою багатьох сучасних мовних моделей є архітектура трансформера, яка використовує механізми самоуваги для визначення, які частини тексту є важливими в заданому контексті.

Під час обробки мови ці моделі застосовують статистичні методи для прогнозування найбільш ймовірного наступного слова або наступного речення в тексті. Вони можуть розуміти контекст у довгих текстах і завдяки цьому генерувати не лише граматично правильні, а й змістовно послідовні та релевантні тексти.

При використанні мовної моделі, наприклад, для чатбота або генератора тексту, моделі надають певні підказки або початкові дані, і на основі цього вводу модель генерує текст, який логічно випливає з заданого контексту. Мета цих моделей — створювати текст, який максимально нагадує людський як за змістом, так і за стилем.

Моделі текст-до-зображення

Моделі текст-до-зображення — це AI-системи, які здатні генерувати візуальні представлення, такі як фотографії, ілюстрації або інші типи зображень, на основі текстових описів. Ці моделі використовують передові нейронні мережі, зокрема генеративні змагальні мережі (GAN) або їх варіації, такі як дифузійні моделі.

Процес починається з текстового опису, введеного користувачем. Модель оцінює цей текст і намагається зрозуміти його значення та контекст. Потім модель генерує зображення, що відповідають текстовому опису, використовуючи знання, отримані під час навчання на величезних наборах пар текст-зображення.

Під час навчання модель вивчає асоціації між текстовими описами та візуальними характеристиками. Наприклад, якщо модель неодноразово бачить словосполучення «жовте сонце над синім морем» разом із зображеннями, що ілюструють цей сценарій, вона навчається розпізнавати ці елементи та відтворювати їх у майбутніх створеннях зображень.

Результатом часто є дивовижно точні та деталізовані зображення, що відповідають введеному текстовому опису. Ці моделі стають дедалі досконалішими і здатні відображати складні сценарії з кількома об’єктами та абстрактними поняттями. Вони використовуються в широкому спектрі застосувань, включно з художніми творами, дизайном ігор, віртуальною реальністю та іншими.

Моделі, доступні через AI-School

Важливо розуміти, що AI-School надає доступ до різних AI-моделей, які включені до центрального каталогу моделей. Ці моделі пропонуються зовнішніми постачальниками через API. API, або Application Programming Interface, — це набір правил і визначень, за допомогою яких програмні продукти можуть взаємодіяти один з одним. Він функціонує як своєрідна «мова», зрозуміла програмам для обміну інформацією та виклику функцій. AI-School не має власних мовних моделей, моделей текст-до-зображення або текст-до-мови.

Ми не несемо відповідальності за результати роботи різних моделей. Проте ми приділили увагу відбору найкращих і найцікавіших моделей для шкіл.

Процедура обробки згідно з DPIA

DPIA описує базову процедуру генерації відповіді таким чином:

• Користувач вводить підказку на порталі AI-School.
• Підказка зберігається в базі даних AI-School.
• AI-School передає підказку через API-з’єднання та загальний обліковий запис без прив’язки до облікового запису AI-School обраній AI-моделі.
• Дані облікового запису та адміністративні дані користувача не додаються автоматично до моделі.
• Відповідь AI-моделі повертається до AI-School.
• Відповідь зберігається в базі даних AI-School.
• Відповідь демонструється користувачу.

AI-School не передає автоматично дані облікового запису та адміністративні дані користувача до AI-моделі. Модель отримує вміст підказки без прив’язки до облікового запису AI-School. Користувач може самостійно включити персональні дані у підказку; у такому випадку ці дані можуть бути оброблені обраною AI-моделлю.

Додатковий контекст

У функціях, таких як чат із документами, мультимодальний ввід або певні інструменти, підказка може бути доповнена контекстом, вибраним користувачем, наприклад, фрагментами документів, зображеннями або результатами пошуку. Цей контекст також передається моделі без прив’язки до ідентифікованого користувача, але вміст може містити персональні дані, якщо користувач додав їх самостійно.