Behandling
Språkmodeller
Språkmodeller är avancerade AI-system som kan förstå, tolka och generera mänskligt språk. Dessa modeller tränas på enorma textdatabaser och lär sig mönster, ordkombinationer, meningsstrukturer och till och med nyanser i olika språk och språkbruk. Kärnan i många moderna språkmodeller är transformer-arkitekturen, som använder självuppmärksamhetsmekanismer för att avgöra vilka delar av texten som är viktiga i en given kontext.
Vid behandling av språk används dessa modeller statistiska metoder för att förutsäga vilket ord som troligen följer härnäst eller vilken mening som mest sannolikt följer i en text. De kan förstå sammanhang över långa textstycken och skapa inte bara grammatiskt korrekta utan även innehållsmässigt sammanhängande och relevanta texter.
Vid användning av en språkmodell för till exempel en chatbot eller en textgenerator ges modellen vissa prompts eller initial data och baserat på denna input genererar modellen text som logiskt följer från den givna kontexten. Målet med dessa modeller är att producera text som ser så mänsklig ut som möjligt, både vad gäller innehåll och stil.
Text-till-bild-modeller
Text-till-bild-modeller är AI-system som kan skapa visuella representationer utifrån skriftliga textbeskrivningar, såsom foton, illustrationer eller andra typer av bildmaterial. Dessa modeller använder avancerade neurala nätverk, och mer specifikt Generative Adversarial Networks (GANs) eller varianter därpå som diffusion-modeller.
Processen börjar med en textbeskrivning som användaren matar in. Modellen bedömer texten och försöker förstå betydelsen och sammanhanget. Därefter genererar modellen bilder som överensstämmer med textbeskrivningen, med hjälp av vad den lärt sig under träningen, där den tränas på enorma datamängder av text-bild-par.
Under träningen lär sig modellen kopplingar mellan textbeskrivningar och visuella egenskaper. Till exempel, om modellen upprepade gånger ser frasen "en gul sol över ett blått hav" tillsammans med bilder som illustrerar detta scenario, lär den sig känna igen och återskapa dessa element i framtida bildskapande.
Resultatet är ofta överraskande exakta och detaljerika bilder som matchar den inmatade textbeskrivningen. Dessa modeller blir allt mer sofistikerade och kan avbilda komplexa scenarier med flera objekt och abstrakta begrepp. De används i ett brett spektrum av tillämpningar, inklusive konstnärlig skapande, speldesign, virtuell verklighet och mer.
AI-Public som tillhandahåller modeller
Det är viktigt att förstå att AI-Public tillhandahåller olika AI-modeller som erbjuds av stora teknikföretag via ett API. Ett API, eller Application Programming Interface, är ett regel- och definitionssätt som gör att mjukvaruprogram kan kommunicera med varandra. Det fungerar som ett slags “språk” som program kan förstå för att utbyta information och anropa funktioner från varandra. AI-Public har själv inga språkmodeller eller text-till-bild-modeller.
Vi ansvarar inte för resultaten från de olika modellerna. Däremot har vi uppmärksammat utval av de bästa och mest intressanta modellerna för företag.
Procedur för behandling
Följande procedur följs för att generera ett svar:
- Användaren skapar en prompt.
- Frontend-webbapplikationen kopplar detta till den aktiva chatten och lägger till ett chatthistorik-inlägg med status "Initierad".
- På AI-Publics servrar triggas en funktion genom att lägga till ett chatthistorik-inlägg.
- Status för chatthistoriken sätts till "Behandlar".
- Vid urval av chat med dokument skickar servern först en begäran till Firestore vektordatabas för att välja ut texterna ur dokumenten.
- Därefter skickar servern begäran via en API-koppling till den valda språkmodellen.
- Om inställningen Streama är aktiverad, sparar vi meddelandet varje gång 10 mottagna chunkar och efter varje 25 chunkar efter mottagandet av 100 chunkar.
- Så snart hela svaret har tagits emot sätts statusen till "Avslutad".
- Frontend-applikationen uppdateras efter varje databasuppdatering.
- Vid uppenbara fel sätts statusen till "Error" och ett felmeddelande visas.
Vi skickar ** inga personuppgifter ** med varje API-förfrågan. Dock kan användaren ha inkluderat personuppgifter i prompten eller i de uppladdade dokumenten.