Обробка

Мовні моделі

Мовні моделі — це просунуті системи штучного інтелекту, які можуть розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. Дані моделі навчаються на величезних наборах даних тексту та вивчають патерни, з'єднання слів, синтаксис та навіть тонкощі різних мов і мовного використання. Ядро багатьох сучасних мовних моделей — трансформерна архітектура, яка використовує механізми самоконсультації (self-attention), щоб визначити, які частини тексту є важливими в заданому контексті.

При обробці мови ці моделі використовують статистичні методи для прогнозування найімовірнішого наступного слова або найімовірнішого наступного речення у тексті. Вони можуть розуміти контекст довгих фрагментів тексту і тому не лише граматично коректні, а й змістовно послідовні та релевантні тексти генерувати.

При використанні мовної моделі, наприклад, для чат-бота або текстового генератора, модель отримує певні підказки або початкові дані, і, базуючись на введених даних, генерує текст, який логічно слідує за наведеним контекстом. Мета цих моделей — генерувати текст, який здається максимально людиною, як за змістом, так і за стилем.

Текст-до-образ моделей

Текст-до-образ моделі — це системи ШІ, які здатні з текстового опису створювати візуальні зображення, такі як фото, ілюстрації або інші види зображень. Ці моделі використовують сучасні нейронні мережі, зокрема генеративні змагальні мережі (GAN) або варіанти на кшталт дифузійних моделей.

Процес починається з текстового опису, введеного користувачем. Модель оцінює цей текст та намагається зрозуміти значення та контекст. Далі модель створює зображення, що відповідають текстовому опису, використовуючи те, чому навчилась під час тренування, коли її навчали на величезних наборах даних відповідностей текст–зображення.

Під час навчання модель вчиться асоціаціям між текстовими описами та візуальними ознаками. Наприклад, якщо модель багаторазово бачить словосполучення "жовте сонце над синім морем" разом із зображеннями, що ілюструють цей сценарій, вона навчається розпізнавати та відтворювати ці елементи в майбутніх створеннях зображень.

Результатом часто є надзвичайно точні та деталізовані зображення, які відповідають введеному текстовому опису. Такі моделі стають усе досконалішими і здатні відображати складні сценарії з кількома об'єктами та абстрактними концепціями. Використовуються у широкому спектрі застосувань, включаючи художнє створення, дизайн ігор, віртуальну реальність та інше.

Відкриті моделі AI-Public

Важно розуміти, що AI-Public надає через API різні моделі ШІ, які розробляють великі технологічні компанії. API, або Application Programming Interface, — це набір правил і визначень, за допомогою яких програмне забезпечення може спілкуватися одне з одним. Він функціонує як своєрідний "мова", яку розуміють програми для обміну інформацією та виклику функцій один одного. AI-Public власних мовних моделей або текст-до-зображення моделей не має.

Ми не несемо відповідальності за результати різних моделей. Проте ми приділяємо увагу відбору найкращих та найцікавіших моделей для компаній.

Процедура обробки

Наступна процедура використовується для генерації відповіді:

• Користувач створює підказку (prompt).
• Фронтенд веб-додаток прив’язує її до активного чату та додає повідомлення чату зі станом "Ініціалізація".
• На серверах AI-Public функція активується шляхом додавання повідомлення чату.
• Статус повідомлення чату встановлюють на "Обробка".
• При виборі чату із документами сервер спочатку надсилає запит до Firestore vector database для відбору текстів з документів.
• Потім сервер надсилає запит через API з'єднання до обраної мовної моделі.
• Якщо налаштування Потокова передача увімкнено, ми зберігаємо повідомлення після кожних 10 отриманих чанків та після кожних 25 чанків після отримання 100 чанків.
• Як тільки повна відповідь отримана, статус встановлюють на "Завершено".
• Фронтенд-додаток оновлюється після кожного оновлення бази даних.
• При виявлених помилках статус встановлюють на "Помилка" та відображається повідомлення про помилку.

Ми не передаємо особисті дані разом із кожним API-запитом. Однак користувач може включати персональні дані у підказку або у завантажені документи.