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 delle 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 self-attention per determinare quali parti del testo sono importanti in un dato contesto.
Nell'elaborazione del linguaggio, questi modelli utilizzano metodi statistici per prevedere quale sia la parola successiva più probabile o la frase successiva più probabile in un testo. Possono capire il contesto su lunghi passaggi di testo e, di conseguenza, non solo generare testi grammaticalmente corretti, ma anche contenutisticamente coerenti e rilevanti.
All'uso di un modello linguistico, ad esempio per una chatbot o un generatore di testo, viene fornito al modello una serie di 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 scritte, come foto, illustrazioni o altri tipi di materiale visivo. Questi modelli utilizzano reti neurali avanzate, e più specificamente reti generative avverse (GAN) o variazioni di esse come i modelli di diffusion.
Il processo inizia con una descrizione testuale inserita dall'utente. Il modello valuta questo testo e cerca di comprendere il significato e il contesto. Successivamente genera immagini che corrispondono alla descrizione testuale, usando ciò che ha imparato durante l'addestramento, addestrandosi su enormi dataset di coppie testo-immagine.
Durante l'addestramento, il modello impara associazioni tra descrizioni testuali e caratteristiche visive. Ad esempio, se il modello vede ripetutamente la combinazione di parole 'un sole giallo sopra un mare blu' insieme a immagini che illustrano questo scenario, impara a riconoscere e riprodurre questi elementi nelle future creazioni visive.
Il risultato è spesso sorprendentemente accurato e ricco di dettagli rispetto alla descrizione inserita. Questi modelli diventano progressivamente più raffinati e sono in grado di rappresentare scenari complessi con molteplici oggetti e concetti astratti. Sono utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, tra cui creazioni artistiche, design di giochi, realtà virtuale e altro.
AI-Corporate rende disponibili modelli
È importante capire che AI-Corporate rende disponibili diversi modelli AI offerti da grandi aziende tecnologiche tramite un API. Un API, o Application Programming Interface, è un insieme di regole e definizioni che permettono ai programmi software di comunicare tra loro. Funziona come una sorta di "lingua" che i programmi comprendono per scambiarsi informazioni e invocare funzioni tra loro. AI-Corporate non possiede modelli linguistici o modelli testo-immagine in proprio.
Non siamo responsabili dei risultati dei diversi modelli. Tuttavia, abbiamo prestato attenzione alla selezione dei modelli migliori e più interessanti per le aziende.
Procedura di elaborazione
La seguente procedura viene seguita per generare una risposta:
- L'utente crea un prompt.
- L'applicazione web frontend collega questo prompt alla chat attiva e aggiunge un messaggio di chat con stato "Inizializzazione".
- Nei server di AI-Corporate viene scatenata una funzione tramite l'aggiunta di un messaggio di chat.
- Lo stato del messaggio di chat viene impostato su "In Elaborazione".
- Se si seleziona una chat con documenti, il server invia prima una richiesta al Firestore vector database per selezionare i testi dai documenti.
- Il server invia quindi la richiesta tramite un collegamento API al modello linguistico selezionato.
- Se l'impostazione Streaming è attiva, conserviamo il messaggio ogni 10 chunk ricevuti e ogni 25 chunk dopo aver ricevuto 100 chunk.
- Una volta ricevuta l'intera risposta, lo stato viene impostato su "Completato".
- L'applicazione frontend viene aggiornata dopo ogni aggiornamento del database.
- In caso di errori riscontrati, lo stato viene impostato su "Error" e viene mostrato un messaggio di errore.
Non inviamo Dati personali con ogni richiesta API. Tuttavia, l'utente potrebbe includere dati personali nel prompt o nei documenti caricati.
Estrazione PDF e consumo
Per l’elaborazione europea in background, Mistral OCR estrae testo e tabelle dai PDF. L’altro percorso usa Google Document AI. La pagina dei modelli mostra il servizio utilizzato. L’elaborazione PDF comporta costi per pagina, oltre agli eventuali costi di chat, riepiloghi ed embedding. Verificare sempre numeri importanti, immagini e riferimenti nel documento originale.
