Перейти к основному содержимому

Обработка

Языковые модели​

Языковые модели — это продвинутые AI-системы, которые могут понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Эти модели обучаются на огромных наборах данных текста и изучают паттерны, сочетания слов, конструкции предложений, а также тонкости различных языков и языковой практики. Ядро многих современных языковых моделей — архитектура трансформеров, которая использует механизмы самовнимания для определения того, какие части текста важны в данном контексте.

При обработке языка эти модели используют статистические методы для предсказания наиболее вероятного следующего слова или самого вероятного следующего предложения в тексте. Они способны понимать контекст в больших фрагментах текста и, следовательно, не только грамматически корректные, но и содержательно связные и релевантные тексты генерировать.

При использовании языковой модели, например для чат-бота или генератора текста, модели подаются определённые подсказки (prompts) или исходные данные, и на их основе генерируется текст, который логически следует из заданного контекста. Цель таких моделей — выдавать текст, максимально похожий на человеческий, как по содержанию, так и по стилю.

Текст-в-изображение модели​

Модели «текст-куда изображение» — это AI-системы, которые способны из письменного текстового описания генерировать визуальные представления, такие как фотографии, иллюстрации или другие виды изображения. Эти модели используют продвинутые нейронные сети, и более конкретно — генеративные состязательные сети (GAN) или их вариации, такие как диффузионные модели.

Процесс начинается с текстового описания, введённого пользователем. Модель оценивает этот текст и пытается понять смысл и контекст. Затем модель генерирует изображения, соответствующие текстовому описанию, используя то, чему она обучилась во время тренировки, обучаясь на огромных наборах данных «текст-изображение».

Во время обучения модель учится устанавливать ассоциации между текстовыми описаниями и визуальными признаками. Например, если модель неоднократно видит сочетание слов «желтое солнце над синим морем» вместе с изображениями, иллюстрирующими этот сценарий, она учится распознавать и воспроизводить эти элементы в будущих творениях изображений.

Результатом часто являются удивительно точные и детализированные изображения, соответствующие введённому описанию. Эти модели становятся все более точными и способны отображать сложные сценарии с несколькими объектами и абстрактными концепциями. Они используются в широком спектре применений, включая художественное творчество, дизайн игр, виртуальную реальность и многое другое.

Обеспечение доступа к моделям AI-Public​

Важно понимать, что API AI-Public предоставляет доступ к различным моделям искусственного интеллекта, предлагаемым крупными технологическими компаниями. API, или Application Programming Interface, — это набор правил и определений, который позволяет программному обеспечению общаться друг с другом. Он выполняет роль «языка», который программы понимают, чтобы обмениваться информацией и вызывать функции друг у друга. У AI-Public нет собственных языковых моделей или моделей «текст-в-изображение».

Мы не несем ответственности за результаты работы различных моделей. Однако мы уделили внимание отбору лучших и наиболее интересных моделей для компаний.

Процедура обработки​

Следующая процедура применяется для генерации ответа:

  • пользователь формулирует prompt.
  • фронтенд-веб-приложение связывает его с активным чат‑ом и добавляет сообщение чата со статусом «Инициализация».
  • на серверах AI-Public инициируется функция при добавлении чат‑сообщения.
  • статус чат‑сообщения устанавливается на «Обрабатывается».
  • При выборе чата с документами сервер сначала отправляет запрос в Firestore vector database для просмотра текстов из документов.
  • Затем сервер отправляет запрос через API‑соединение к выбранной языковой модели.
  • Если настройка «Потоковая передача» включена, мы сохраняем сообщение после каждых 10 полученных фрагментов и после каждых 25 фрагментов после получения 100 фрагментов.
  • Как только весь ответ получен, статус устанавливается на «Завершено».
  • Фронтенд-приложение обновляется после каждого обновления базы данных.
  • При обнаружении ошибок статус устанавливается на «Ошибка» и отображается сообщение об ошибке.

Мы не передаём персональные данные вместе с каждым API‑запросом. Однако пользователь может включить персональные данные в prompts или в загруженных документах.