Elaborazione
Modelli linguistici
I modelli linguistici sono sistemi AI avanzati in grado di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Questi modelli vengono addestrati su enormi dataset di testo e imparano schemi, combinazioni di parole, strutture di frasi, e persino le sottigliezze di diverse lingue e usi linguistici. Il nucleo di molti modelli linguistici moderni è l'architettura transformer, che utilizza meccanismi di attenzione autonomica per determinare quali parti del testo sono importanti in un dato contesto.
Nell'elaborazione del linguaggio, questi modelli utilizzano metodi statistici per prevedere quale sarebbe la parola successiva più probabile o la frase successiva più probabile in un testo. Possono comprendere il contesto su lunghi passaggi di testo e, di conseguenza, non solo generare testi grammaticalmente corretti, ma anche coerenti e pertinenti dal punto di vista semantico.
Quando si utilizza un modello linguistico per ad esempio un chatbot o un generatore di testo, al modello vengono forniti determinati prompt o dati iniziali e, in base a quell'input, il modello genera testo che segue logicamente dal contesto dato. L'obiettivo di questi modelli è produrre testo che appaia il più possibile umano, sia in termini di contenuto che di stile.
Modelli testo-immagine
I modelli testo-immagine sono sistemi AI in grado di generare rappresentazioni visive a partire da descrizioni testuali, come foto, illustrazioni o altri tipi di contenuti visivi. Questi modelli utilizzano reti neurali avanzate, e più specificamente reti avversariali generative (GAN) o varianti di esse come i modelli di diffusion.
Il processo inizia con una descrizione testuale inserita dall'utente. Il modello valuta il testo e cerca di comprendere il significato e il contesto. Successivamente genera immagini che corrispondono alla descrizione testuale, attingendo a ciò che ha imparato durante l'addestramento, allenandosi su enormi dataset di coppie testo-immagine.
Durante l'addestramento il modello apprende associazioni tra descrizioni testuali e caratteristiche visive. Ad esempio, se il modello vede ripetutamente la combinazione di parole "una luna gialla sopra un mare azzurro" insieme a immagini che illustrano questo scenario, impara a riconoscere e riprodurre questi elementi nelle future creazioni visive.
Il risultato sono immagini spesso sorprendentemente accurate e ricche di dettagli che corrispondono alla descrizione inserita. Questi modelli diventano sempre più raffinati e sono in grado di rappresentare scenari complessi con più oggetti e concetti astratti. Vengono impiegati in una vasta gamma di applicazioni, inclusi creazioni artistiche, design di giochi, realtà virtuale e altro.
AI-Public svela modelli
È importante rendersi conto che AI-Public rende disponibili diversi modelli AI forniti da grandi aziende tecnologiche tramite un API. Un API, o Application Programming Interface, è un insieme di regole e definizioni che permettono ai software di comunicare tra loro. Funziona come una sorta di "linguaggio" che i programmi comprendono per scambiarsi informazioni e invocare funzioni tra loro. AI-Public non dispone di modelli linguistici o modelli testo-immagine propri.
Non siamo responsabili dei risultati dei diversi modelli. Tuttavia, ci siamo impegnati a selezionare i modelli migliori e più interessanti per le aziende.
Procedure elaborazione
La seguente procedura viene seguita per generare una risposta:
- L'utente crea un prompt.
- L'applicazione web front-end collega questo prompt alla chat attiva e aggiunge un messaggio di chat con stato "Inizializzazione".
- sui server di AI-Public viene inviolata una funzione tramite l'aggiunta di un messaggio di chat.
- lo stato del messaggio di chat viene impostato su "In Elaborazione".
- Se si selezionano chat con documenti, il server invia prima una richiesta al ** Firestore vector database** per selezionare i testi dai documenti.
- Il server invia poi la richiesta tramite un collegamento API al modello linguistico selezionato.
- Se l'impostazione Streaming è attiva, conserviamo il messaggio ogni 10 chunk ricevuti e dopo ogni 25 chunk dopo aver ricevuto 100 chunk.
- Non appena è stato ricevuto l'intero riscontro, lo stato viene impostato su "Completato".
- L'applicazione front-end viene aggiornata dopo ogni aggiornamento del database.
- In caso di errori rilevati, lo stato viene impostato su "Errore" e viene visualizzato un messaggio di errore.
Non inviamo dati personali con ogni richiesta API. Tuttavia, l'utente potrebbe aver inserito dati personali nel prompt o nei documenti caricati.