BPE (बाइट जोड़ी एन्कोडिंग)
एक सबवर्ड टोकनाइजेशन एल्गोरिदम जो सबसे अधिक बार आने वाले कैरेक्टर जोड़े को पुन: प्रयोज्य टोकन में मर्ज करता है।
Free AI glossary
एआईशब्दावली
Plain-language definitions of the AI terms you keep hearing — for students, professionals, and anyone curious about how AI works.
213शर्तेंA–Zखोज + वर्णमाला फ़िल्टर100%सरल भाषा परिभाषाएँ
B1 term
G2 शर्तें
GAN (जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क)
एक जेनरेटिव सेटअप जहां एक जनरेटर और विवेचक एक दूसरे के खिलाफ प्रशिक्षण लेते हैं।
GSM8K
भाषा मॉडल में चरण-दर-चरण तर्क का मूल्यांकन करने के लिए ग्रेड-स्कूल गणित शब्द समस्याओं का एक बेंचमार्क उपयोग किया जाता है।
P2 शर्तें
Perplexity
एक भाषा-मॉडल मीट्रिक यह मापता है कि मॉडल अगले टोकन के द्वारा कितना आश्चर्यचकित है।
Prompt Engineering
डिज़ाइनिंग आउटपुट गुणवत्ता, विश्वसनीयता और नियंत्रणीयता में सुधार करने का संकेत देती है।
Q1 term
QLoRA
एक फाइन-ट्यूनिंग तकनीक जो मेमोरी आवश्यकताओं को कम करने के लिए LoRA एडेप्टर के साथ 4-बिट वजन परिमाणीकरण को जोड़ती है।
R1 term
RoPE (रोटरी पोजिशनल एंबेडिंग्स)
एक स्थितीय एन्कोडिंग विधि जो सापेक्ष टोकन स्थितियों को एन्कोड करने के लिए क्वेरी और कुंजी वैक्टर को घुमाती है।
अ9 शर्तें
अनुदेश ट्यूनिंग
निम्नलिखित कार्य को बेहतर बनाने के लिए निर्देश-प्रतिक्रिया युग्मों पर एक मॉडल को ठीक करना।
अनुमान
रनटाइम चरण जहां एक प्रशिक्षित मॉडल भविष्यवाणियां या आउटपुट उत्पन्न करता है।
अनुमान समापनबिंदु
एक तैनात एपीआई इंटरफ़ेस जो मॉडल अनुरोध प्राप्त करता है और उत्पादन में पूर्वानुमान देता है।
अनुमान-समय गणना
प्रत्येक प्रतिक्रिया उत्पन्न करते समय उपभोग की गई प्रसंस्करण शक्ति की मात्रा।
अभिभावक-दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति
एक पुनर्प्राप्ति पैटर्न जो छोटे टुकड़ों को खोजता है लेकिन समृद्ध संदर्भ के लिए उनके बड़े मूल दस्तावेज़ लौटाता है।
अर्थ संबंधी खोज
ऐसी खोज जो सटीक कीवर्ड ओवरलैप के बजाय अर्थ से मेल खाती हो, अक्सर एम्बेडिंग का उपयोग करती है।
अलीबी
एक स्थितीय पूर्वाग्रह विधि जो टोकन दूरी के आधार पर ध्यान स्कोर को दंडित करती है, जिससे मॉडलों को लंबे संदर्भों में मदद मिलती है।
अव्यक्त स्थान
एक संपीड़ित प्रतिनिधित्वात्मक स्थान जहां समान अवधारणाएं एक दूसरे के पास वैक्टर के रूप में स्थित होती हैं।
अंशांकन
किसी मॉडल का आत्मविश्वास स्कोर वास्तविक शुद्धता संभावनाओं से कितना मेल खाता है।
आ7 शर्तें
आउटपुट पार्सर
तर्क जो मॉडल आउटपुट को दृढ़ता से टाइप की गई, मशीन-उपयोग योग्य संरचनाओं में मान्य और परिवर्तित करता है।
आत्मविश्वास अंतराल
एक सांख्यिकीय श्रेणी जिसमें संभावित रूप से मापे गए मॉडल मीट्रिक का सही मान शामिल होता है।
आरएजी (पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी)
एक विधि जो बाहरी ज्ञान को पुनः प्राप्त करती है और उसे अनुमान के समय पीढ़ी में फीड करती है।
आरएजी-फ्यूजन
एक पुनर्प्राप्ति विधि जो कई क्वेरी वेरिएंट उत्पन्न करती है, प्रत्येक के लिए परिणाम पुनर्प्राप्त करती है, और रैंकिंग को फ़्यूज़ करती है।
आशय वर्गीकरण
किसी टेक्स्ट क्वेरी से उसे सही ढंग से रूट करने के लिए उपयोगकर्ता के उद्देश्य की भविष्यवाणी करना।
आसवन
एक बड़े शिक्षक मॉडल से ज्ञान को एक छोटे छात्र मॉडल में संपीड़ित करना।
आसुत मॉडल
एक छोटे मॉडल को अनुमान के समय कम गणना का उपयोग करते हुए बड़े मॉडल के व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया गया।
इ2 शर्तें
इनाम मॉडल
एक मॉडल जो वरीयता संकेतों के आधार पर आउटपुट स्कोर करता है, अक्सर आरएलएचएफ पाइपलाइनों में उपयोग किया जाता है।
इवल हार्नेस
एक दोहराने योग्य मूल्यांकन ढांचा जो मॉडल संस्करणों में संकेत, डेटासेट और स्कोरिंग तर्क चलाता है।
उ4 शर्तें
उद्धरण
अपने दावों का समर्थन करने के लिए किसी मॉडल की प्रतिक्रिया में शामिल स्रोत अंशों या दस्तावेज़ों का संदर्भ।
उपकरण का उपयोग
खोज, कैलकुलेटर या एपीआई जैसे बाहरी उपकरणों को कॉल करने की एक मॉडल की क्षमता।
उपयोग-आधारित बिलिंग
मूल्य निर्धारण जहां लागत एपीआई कॉल, टोकन, अनुमान समय या उपभोग गणना के साथ मापी जाती है।
उपस्थिति दंड
एक डिकोडिंग सेटिंग जो टोकन के प्रकट होने की संभावना को कम करती है, नए विषयों को प्रोत्साहित करती है।
ए22 शर्तें
एआई अधिनियम
एआई सिस्टम और प्रदाताओं के लिए यूरोपीय संघ का जोखिम-आधारित नियामक ढांचा।
एआई एजेंट
एक सॉफ़्टवेयर सिस्टम जो किसी लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए अक्सर टूल और मेमोरी का उपयोग करके निरीक्षण कर सकता है, तर्क कर सकता है और कार्रवाई कर सकता है।
एआई शासन
नीतियां, मानक और निरीक्षण तंत्र जो मार्गदर्शन करते हैं कि एआई को समाज में कैसे विकसित और उपयोग किया जाए।
एआई संरेखण
एआई सिस्टम को मानवीय इरादों, मूल्यों और सुरक्षा बाधाओं के अनुसार व्यवहार करने का काम।
एआई सुरक्षा
एआई सिस्टम में हानिकारक व्यवहार, विफलताओं और दुरुपयोग के जोखिमों को कम करने पर केंद्रित क्षेत्र।
एएनएन (अनुमानित निकटतम पड़ोसी)
एल्गोरिदम जो विस्तृत तुलना के बिना क्वेरी के करीब वेक्टर ढूंढते हैं, गति के लिए सटीकता का व्यापार करते हैं।
एक्सएआई (व्याख्या योग्य एआई)
एआई भविष्यवाणियों को अधिक पारदर्शी और समझने योग्य बनाने की तकनीकें और प्रथाएं।
एचएनएसडब्ल्यू
उच्च-आयामी वैक्टर पर तेजी से अनुमानित निकटतम-पड़ोसी खोज के लिए एक ग्राफ-आधारित सूचकांक संरचना।
एजीआई (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस)
एक काल्पनिक एआई प्रणाली जो कई डोमेन में मानवीय स्तर पर अधिकांश बौद्धिक कार्य कर सकती है।
एजेंट वर्कफ़्लो
एक बहु-चरणीय प्रक्रिया जहां एक एआई सिस्टम योजना बनाता है, क्रियान्वित करता है, परिणामों की जांच करता है और एक लक्ष्य की ओर बढ़ता है।
एजेंटिक लूप
एक पुनरावृत्त चक्र जहां एक एआई एजेंट तब तक निरीक्षण करता है, योजना बनाता है, कार्य करता है और प्रतिबिंबित करता है जब तक कि वह एक लक्ष्य पूरा नहीं कर लेता या रुकने की स्थिति में नहीं पहुंच जाता।
एनकोडर
मॉडल का वह घटक जो इनपुट को अव्यक्त अभ्यावेदन में परिवर्तित करता है।
एनोटेशन
मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित या मूल्यांकन करने के लिए मानव-जोड़े गए लेबल या मेटाडेटा का उपयोग किया जाता है।
एपीआई (एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस)
एक सॉफ्टवेयर सिस्टम के लिए दूसरे सिस्टम को अनुरोध भेजने और उससे प्रतिक्रिया प्राप्त करने का एक संरचित तरीका।
एंबेडिंग
एक संख्यात्मक वेक्टर प्रतिनिधित्व जो पाठ, छवियों या अन्य डेटा के अर्थपूर्ण अर्थ को पकड़ता है।
एंबेडिंग मॉडल
सिमेंटिक खोज, क्लस्टरिंग और पुनर्प्राप्ति के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को वैक्टर में परिवर्तित करने के लिए एक विशेष मॉडल।
एमएमएलयू
बहुविकल्पीय प्रश्नों का उपयोग करके 57 शैक्षणिक और व्यावसायिक विषयों में एक बेंचमार्क परीक्षण भाषा मॉडल।
एमसीपी (मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल)
एक खुला प्रोटोकॉल जो एआई अनुप्रयोगों को मानक तरीके से बाहरी टूल, डेटा स्रोतों और संदर्भ प्रदाताओं से कनेक्ट करने देता है।
एलएलएम-जज के रूप में
मूल्यांकन के दौरान अन्य मॉडलों से आउटपुट स्कोर करने या तुलना करने के लिए भाषा मॉडल का उपयोग करना।
एल्गोरिथम पारदर्शिता
एआई सिस्टम के तर्क, डेटा स्रोत और सीमाएं कितनी स्पष्ट रूप से प्रलेखित और समझने योग्य हैं।
एल्गोरिथम पूर्वाग्रह
विषम डेटा, मान्यताओं या मॉडलिंग विकल्पों के कारण मॉडल आउटपुट में व्यवस्थित अनुचितता।
एल्गोरिदम
नियमों या चरणों का एक परिभाषित समूह जिसका अनुसरण कंप्यूटर किसी समस्या को हल करने या किसी कार्य को पूरा करने के लिए करता है।
ऑ1 term
ऑन-डिवाइस AI
एआई अनुमान दूरस्थ क्लाउड सेवा के बजाय उपयोगकर्ता हार्डवेयर पर स्थानीय रूप से निष्पादित किया गया।
ओ3 शर्तें
ओपन-सोर्स मॉडल
निरीक्षण, अनुकूलन और पुन: उपयोग के लिए सार्वजनिक भार या कोड के साथ जारी किया गया एक मॉडल।
ओवरफिटिंग
जब कोई मॉडल प्रशिक्षण डेटा को याद रखता है और अदृश्य इनपुट पर खराब प्रदर्शन करता है।
ओसीआर (ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन)
वह तकनीक जो पाठ को छवियों में परिवर्तित करती है या स्कैन करके मशीन-पठनीय पाठ में परिवर्तित करती है।
क11 शर्तें
कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन)
छवियों जैसे ग्रिड-जैसे डेटा को संसाधित करने के लिए अनुकूलित एक तंत्रिका वास्तुकला।
कंप्यूटर विज़न
AI की वह शाखा जो छवियों और वीडियो से अर्थ निकालती है।
कमजोर पर्यवेक्षण
स्वच्छ लेबल दुर्लभ होने पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए शोर, अनुमानी या आंशिक लेबल का उपयोग करना।
कारणात्मक अनुमान
सरल सहसंबंधों के बजाय कारण-और-प्रभाव संबंधों का आकलन करने की विधियाँ।
किरण खोज
एक डिकोडिंग एल्गोरिदम जो उच्च-संभाव्यता आउटपुट खोजने के लिए प्रत्येक चरण पर शीर्ष कई उम्मीदवार अनुक्रम रखता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)
बिल्डिंग सिस्टम का व्यापक क्षेत्र जो पैटर्न पहचान, तर्क, भाषा या निर्णय लेने की आवश्यकता वाले कार्य करता है।
केवी कैश
पिछले टोकन से संग्रहीत कुंजी और मूल्य टेंसर जो ट्रांसफार्मर को पिछले ध्यान की पुनर्गणना किए बिना नए टोकन उत्पन्न करने देते हैं।
क्रमिक अवतरण
एक अनुकूलन विधि जो मापदंडों को उस दिशा में अद्यतन करती है जिससे त्रुटि कम हो जाती है।
क्रॉस-एंट्रॉपी हानि
गलत संभावनाओं को दंडित करके वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक सामान्य उद्देश्य फ़ंक्शन।
क्रॉस-एनकोडर
एक मॉडल जो उच्च सटीकता वाले प्रासंगिक निर्णयों के लिए एक ही पास में क्वेरी और दस्तावेज़ को एक साथ स्कोर करता है।
क्लिप
एक मल्टीमॉडल मॉडल आर्किटेक्चर जो पाठ और छवियों के बीच साझा प्रतिनिधित्व सीखता है।
ग2 शर्तें
गणना करें
मॉडलों को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए आवश्यक प्रसंस्करण संसाधनों को अक्सर फ्लॉप्स या जीपीयू घंटों में मापा जाता है।
गहन शिक्षा
मशीन लर्निंग का एक उपसमूह जो प्रतिनिधित्व सीखने के लिए कई-परत तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है।
छ2 शर्तें
छँटाई
आकार और गणना को कम करने के लिए कम महत्वपूर्ण मॉडल वज़न या न्यूरॉन्स को हटाना।
छाया परिनियोजन
उपयोगकर्ता-सामना वाले निर्णयों को प्रभावित किए बिना उत्पादन ट्रैफ़िक के समानांतर एक मॉडल चलाना।
ज9 शर्तें
ज़मीनी सच्चाई
मॉडल आउटपुट को प्रशिक्षित या मूल्यांकन करने के लिए विश्वसनीय संदर्भ लेबल का उपयोग किया जाता है।
ज़मीनीपन
वह डिग्री जिस तक एआई प्रतिक्रिया स्रोत डेटा या पुनर्प्राप्त साक्ष्य द्वारा समर्थित है।
जीरो-शॉट लर्निंग
पूर्व सामान्य ज्ञान पर भरोसा करके कार्य-विशिष्ट उदाहरणों के बिना कार्यों को हल करना।
जेनरेटिव एआई
एआई सिस्टम जो टेक्स्ट, चित्र, ऑडियो, वीडियो या कोड जैसी नई सामग्री तैयार करते हैं।
जेलब्रेक
एक त्वरित तकनीक जिसका उद्देश्य किसी मॉडल की सुरक्षा बाधाओं को दूर करना है।
ज्ञान आसवन
बड़े मॉडल के आउटपुट की नकल करने के लिए छोटे मॉडल को प्रशिक्षित करना।
ज्ञान कटऑफ
समय का नवीनतम बिंदु मॉडल के प्रशिक्षण डेटा में प्रतिबिंबित होता है।
ज्ञान ग्राफ
तर्क या पुनर्प्राप्ति के लिए उपयोग की जाने वाली संस्थाओं और संबंधों की एक ग्राफ़ संरचना।
ज्ञानकोष
पुनर्प्राप्ति, समर्थन स्वचालन, या ग्राउंडिंग प्रतिक्रियाओं के लिए उपयोग किए जाने वाले दस्तावेज़ों या रिकॉर्ड का एक क्यूरेटेड संग्रह।
ट5 शर्तें
टॉप-के नमूनाकरण
एक डिकोडिंग रणनीति जो केवल k के सबसे संभावित अगले टोकन से नमूने लेती है।
टॉप-पी (नाभिक) नमूनाकरण
एक डिकोडिंग रणनीति जो सबसे छोटे टोकन सेट से नमूने लेती है जिनकी संभावनाओं का योग पी होता है।
टोकन
भाषा मॉडल द्वारा संसाधित पाठ का एक टुकड़ा, जैसे शब्द टुकड़ा या प्रतीक।
टोकनीकरण
मॉडल इनपुट के लिए टेक्स्ट को टोकन में विभाजित करने की प्रक्रिया।
ट्रांसफार्मर
एक तंत्रिका वास्तुकला जो समानांतर अनुक्रमों में मॉडल संबंधों पर ध्यान का उपयोग करती है।
ड8 शर्तें
डीपीओ (प्रत्यक्ष वरीयता अनुकूलन)
एक प्रशिक्षण पद्धति जो अलग-अलग पुरस्कार मॉडल की आवश्यकता के बिना सीधे वरीयता जोड़े पर मॉडल को ठीक करती है।
डेटा उद्गम
किसी डेटासेट या मॉडल आर्टिफैक्ट का प्रलेखित मूल, स्वामित्व और इतिहास।
डेटा बहाव
समय के साथ वास्तविक दुनिया के इनपुट डेटा में बदलाव जो मॉडल के प्रदर्शन को ख़राब कर सकता है।
डेटा लेबलिंग
पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए कच्चे डेटा को टैग या लक्ष्य आउटपुट निर्दिष्ट करने की प्रक्रिया।
डेटा वंश
डेटा कहां से आया, इसे कैसे रूपांतरित किया गया और इसका उपयोग कहां किया जाता है, इसका रिकॉर्ड।
डेटा संवर्धन
तकनीकें जो मॉडल सामान्यीकरण को बेहतर बनाने के लिए संशोधित प्रशिक्षण उदाहरण बनाती हैं।
डेटासेट
प्रशिक्षण, सत्यापन या परीक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले संरचित या असंरचित उदाहरणों का संग्रह।
डोमेन अनुकूलन
वे विधियाँ जो एक डोमेन में प्रशिक्षित मॉडल को दूसरे डोमेन में बेहतर प्रदर्शन करने के लिए स्थानांतरित करती हैं।
ढ1 term
ढाल
एक वेक्टर जो दर्शाता है कि हानि को कम करने के लिए प्रत्येक पैरामीटर को कितना बदलना चाहिए।
त3 शर्तें
तंत्रिका नेटवर्क
जैविक न्यूरॉन्स और सिनैप्स से प्रेरित एक स्तरित कम्प्यूटेशनल मॉडल।
तथ्यात्मकता
किसी मॉडल के दावे सत्यापन योग्य वास्तविक दुनिया की जानकारी से कितने सटीक रूप से मेल खाते हैं।
तापमान
उत्पन्न आउटपुट में यादृच्छिकता को नियंत्रित करने वाली एक नमूना सेटिंग।
द2 शर्तें
दृष्टि-भाषा मॉडल (वीएलएम)
एक मल्टीमॉडल मॉडल जो दृश्य और पाठ्य सूचना को संयुक्त रूप से संसाधित करता है।
द्वि-एनकोडर
एक मॉडल जो प्रश्नों और दस्तावेज़ों को अलग-अलग वैक्टर में एन्कोड करता है ताकि उनकी तुलना बड़े पैमाने पर जल्दी से की जा सके।
ध1 term
ध्यान तंत्र
एक मॉडल घटक जो आउटपुट उत्पन्न करते समय इनपुट के प्रासंगिक भागों पर गतिशील रूप से ध्यान केंद्रित करता है।
न3 शर्तें
नामित इकाई मान्यता (एनईआर)
एक एनएलपी कार्य जो लोगों, स्थानों, तिथियों या संगठनों जैसी संस्थाओं की पहचान करता है।
निर्णय वृक्ष
एक मॉडल जो यदि-तब फीचर विभाजन के अनुक्रम के माध्यम से भविष्यवाणियां करता है।
निर्णय सीमा
फ़ीचर स्पेस में सतह जो एक क्लासिफायरियर द्वारा अनुमानित कक्षाओं को अलग करती है।
प22 शर्तें
परिमाणीकरण
मॉडल भार को 8-बिट या 4-बिट जैसे कम परिशुद्धता प्रारूपों में परिवर्तित करना।
परिशुद्धता
पूर्वानुमानित सकारात्मकताओं का अनुपात जो वास्तव में सही है।
परीक्षण-समय गणना
गुणवत्ता या तर्क में सुधार के लिए प्रतिक्रिया निर्माण के दौरान अतिरिक्त अनुमान गणना का उपयोग किया जाता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण
लेबल किए गए उदाहरणों के साथ एक मॉडल को प्रशिक्षित करना जो इनपुट को ज्ञात आउटपुट में मैप करता है।
पश्चप्रचार
मुख्य प्रशिक्षण एल्गोरिदम जो नेटवर्क के माध्यम से भविष्यवाणी त्रुटियों को पीछे की ओर प्रचारित करके मॉडल भार को अद्यतन करता है।
पहनावा
मजबूती या सटीकता में सुधार के लिए कई मॉडलों से भविष्यवाणियों का संयोजन।
पाइपलाइन
प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल चरणों और पोस्टप्रोसेसिंग चरणों का एक क्रमबद्ध वर्कफ़्लो।
पास@k
एक कोड-मूल्यांकन मीट्रिक इस संभावना को मापता है कि k उत्पन्न नमूनों में से कम से कम एक परीक्षण में उत्तीर्ण होता है।
पुनरावर्तक
एक मॉडल जो सबसे अधिक प्रासंगिक वस्तुओं को शीर्ष पर रखने के लिए पुनर्प्राप्त परिणामों के प्रारंभिक सेट को पुन: व्यवस्थित करता है।
पुनरावृत्ति दंड
एक डिकोडिंग सेटिंग जो लूप को कम करने के लिए मॉडल द्वारा पहले ही उत्पादित टोकन की संभावना को कम कर देती है।
पुनर्प्राप्ति
किसी प्रश्न के लिए ज्ञान स्रोत से प्रासंगिक दस्तावेज़ या रिकॉर्ड ढूँढना।
पुनर्प्राप्ति परिशुद्धता
पुनर्प्राप्त आइटम का अनुपात जो उपयोगकर्ता की क्वेरी के लिए प्रासंगिक है।
पूर्व प्रशिक्षण
डाउनस्ट्रीम अनुकूलन से पहले व्यापक डेटा पर प्रारंभिक बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण।
पूर्वाग्रह
डेटा या मॉडल व्यवहार में त्रुटि या अनुचितता का एक सुसंगत पैटर्न।
पैरामीटर
एक मॉडल के अंदर सीखा गया वजन जो उसके आउटपुट को प्रभावित करता है।
पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग (PEFT)
वे विधियाँ जो अतिरिक्त मापदंडों के एक छोटे उपसमूह को प्रशिक्षित करके मॉडल को अनुकूलित करती हैं।
प्रतिक्रिया करें
एक संकेत देने वाला पैटर्न जो कार्यों को अधिक विश्वसनीय ढंग से हल करने के लिए तर्कपूर्ण चरणों को उपकरण-उपयोग क्रियाओं के साथ जोड़ता है।
प्रशिक्षण के बाद
प्रशिक्षण चरण पूर्व-प्रशिक्षण के बाद लागू किए जाते हैं, जैसे अनुदेश ट्यूनिंग, वरीयता अनुकूलन और सुरक्षा ट्यूनिंग।
प्रशिक्षण हानि
प्रशिक्षण के दौरान मॉडल त्रुटि मान की गणना की गई और समय के साथ इसे नीचे की ओर अनुकूलित किया गया।
प्रसंग विंडो
एक भाषा मॉडल एक बार में इनपुट टोकन की अधिकतम मात्रा संसाधित कर सकता है।
प्रसार मॉडल
एक जेनरेटिव आर्किटेक्चर जो छवियों, ऑडियो या अन्य सामग्री को संश्लेषित करने के लिए शोर को उलटना सीखता है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी)
एआई की शाखा मानव भाषा को समझने और उत्पन्न करने पर केंद्रित है।
फ8 शर्तें
फ़ंक्शन कॉलिंग
संरचित कॉल उत्पन्न करने की एक मॉडल क्षमता जो बाहरी उपकरण या एपीआई को ट्रिगर करती है।
फ़ाइन ट्यूनिंग
किसी पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को किसी विशिष्ट कार्य के लिए अनुकूलित करने के लिए डोमेन-विशिष्ट डेटा पर निरंतर प्रशिक्षण।
फाउंडेशन मॉडल
एक बड़ा पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल जिसे कई डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
फ़ीचर इंजीनियरिंग
सीखने को आसान और अधिक प्रभावी बनाने के लिए इनपुट वेरिएबल्स को डिज़ाइन करना या बदलना।
फ़ीचर निष्कर्षण
कच्चे डेटा को सूचनात्मक सुविधाओं में परिवर्तित करना जो एक मॉडल उपयोग कर सकता है।
फ़ीचर स्टोर
प्रशिक्षण और अनुमान के लिए मान्य एमएल सुविधाओं को लगातार संग्रहीत करने और परोसने के लिए एक प्रबंधित प्रणाली।
फ्यू-शॉट लर्निंग
केवल कुछ उदाहरणों से व्यवहार सीखना या अपनाना।
फ़्लैश ध्यान
एक अनुकूलित ध्यान एल्गोरिथ्म जो मेमोरी उपयोग को कम करता है और ट्रांसफार्मर प्रशिक्षण और अनुमान को गति देता है।
ब10 शर्तें
बड़ा डेटा
बहुत बड़े और जटिल डेटासेट जिनके लिए स्केलेबल भंडारण और प्रसंस्करण तकनीकों की आवश्यकता होती है।
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)
पाठ उत्पन्न करने और उसका विश्लेषण करने के लिए विशाल पाठ निगम पर प्रशिक्षित एक भाषा मॉडल।
बहु-क्वेरी पुनर्प्राप्ति
एक पुनर्प्राप्ति तकनीक जो रिकॉल को बेहतर बनाने के लिए उपयोगकर्ता क्वेरी को कई प्रकारों में फिर से लिखती है।
बहु-प्रमुख ध्यान
एक ट्रांसफार्मर तंत्र जो विभिन्न प्रकार के रिश्तों को पकड़ने के लिए समानांतर में कई ध्यान संचालन चलाता है।
बारंबारता दंड
एक डिकोडिंग सेटिंग जो टोकन की संभावना को आनुपातिक रूप से कम कर देती है कि वे अब तक कितनी बार दिखाई दिए हैं।
बिना पर्यवेक्षण के सीखना
स्पष्ट लक्ष्य आउटपुट के बिना लेबल रहित डेटा से सीखने के पैटर्न।
बेंचमार्क
मॉडल प्रदर्शन को मापने और तुलना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक मानकीकृत परीक्षण या डेटासेट।
बेंचमार्क रिसाव
जब बेंचमार्क परीक्षण उदाहरण या करीबी वेरिएंट प्रशिक्षण डेटा में मौजूद होते हैं, तो रिपोर्ट किए गए प्रदर्शन को बढ़ा दिया जाता है।
बेसलाइन मॉडल
एक सरल संदर्भ मॉडल का उपयोग यह तुलना करने के लिए किया जाता है कि क्या अधिक जटिल दृष्टिकोण वास्तव में परिणामों में सुधार करते हैं।
ब्लैक-बॉक्स मॉडल
एक मॉडल जिसके आंतरिक तर्क की मनुष्यों द्वारा सीधे व्याख्या करना कठिन है।
भ1 term
भावना विश्लेषण
एक एनएलपी कार्य जो पाठ में भावनात्मक स्वर या राय को वर्गीकृत करता है।
म15 शर्तें
मजबूती
शोर, बदलाव, या प्रतिकूल इनपुट के तहत प्रदर्शन को बनाए रखने की एक मॉडल की क्षमता।
मतिभ्रम
जब कोई मॉडल धाराप्रवाह लेकिन गलत या असमर्थित जानकारी उत्पन्न करता है।
मध्य प्रशिक्षण
प्रीट्रेनिंग और पोस्ट-ट्रेनिंग के बीच एक मध्यवर्ती प्रशिक्षण चरण, जिसका उपयोग अक्सर क्षमता या डोमेन समायोजन के लिए किया जाता है।
मल्टीमॉडल मॉडल
एक मॉडल जो टेक्स्ट, छवि और ऑडियो जैसे कई डेटा प्रकारों को संसाधित या उत्पन्न कर सकता है।
मशीन लर्निंग (एमएल)
वे विधियाँ जो सिस्टम को डेटा से पैटर्न सीखने और समय के साथ सुधार करने की अनुमति देती हैं।
मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (आरएलएचएफ)
एक प्रशिक्षण पद्धति जो मॉडल व्यवहार को आकार देने के लिए मानव प्राथमिकता संकेतों का उपयोग करती है।
मानव प्राथमिकता मॉडल
एक मॉडल को मानव रैंकिंग पर प्रशिक्षित किया गया है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि उपयोगकर्ता किन प्रतिक्रियाओं को पसंद करेंगे।
मिथ्या नकारात्मक
एक गलत भविष्यवाणी जहां एक मॉडल एक सच्चे सकारात्मक मामले को चूक जाता है।
मिथ्या सकारात्मक
एक गलत भविष्यवाणी जहां एक मॉडल गलत तरीके से एक नकारात्मक मामले को सकारात्मक के रूप में चिह्नित करता है।
मूल्यांकन सेट
प्रशिक्षण के बाद मॉडल की गुणवत्ता को मापने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक आयोजित डेटासेट।
मेमोरी (एजेंट मेमोरी)
संग्रहीत संदर्भ एक एआई एजेंट निरंतरता में सुधार के लिए चरणों या सत्रों में उपयोग करता है।
मॉडल कार्ड
किसी मॉडल के इच्छित उपयोग, मेट्रिक्स, सीमाओं और जोखिमों का वर्णन करने वाला दस्तावेज़ीकरण।
मॉडल परिमाणीकरण
स्मृति और अनुमान लागत को कम करने के लिए मॉडल भार की संख्यात्मक सटीकता को कम करना।
मॉडल बहाव
वास्तविक दुनिया की स्थितियाँ प्रशिक्षण मान्यताओं से भिन्न होने के कारण समय के साथ प्रदर्शन में गिरावट आती है।
मॉडल रजिस्ट्री
विभिन्न परिवेशों में मॉडलों के संस्करणीकरण, अनुमोदन और ट्रैकिंग के लिए एक केंद्रीय कैटलॉग।
र1 term
रेलिंग
नियम, जांच और नियंत्रण जो असुरक्षित या अवांछित मॉडल व्यवहार को सीमित करते हैं।
ल5 शर्तें
लघु भाषा मॉडल (एसएलएम)
कम विलंबता, लागत या ऑन-डिवाइस उपयोग के लिए अनुकूलित एक कॉम्पैक्ट भाषा मॉडल।
लाल टीमिंग
विफलताओं और जोखिमों को प्रकट करने के लिए प्रतिकूल संकेतों के साथ एआई प्रणाली का तनाव-परीक्षण करना।
लूप में मानव
एक वर्कफ़्लो जहां मनुष्य एआई आउटपुट की समीक्षा, मार्गदर्शन या ओवरराइड करते हैं।
लेबल स्मूथिंग
एक नियमितीकरण विधि जो सामान्यीकरण में सुधार के लिए कठोर लेबल को नरम करती है।
लोरा (निम्न-रैंक अनुकूलन)
एक पैरामीटर-कुशल फ़ाइन-ट्यूनिंग विधि जो निम्न-रैंक एडाप्टर मैट्रिसेस जोड़ती है।
व15 शर्तें
वज़न
एक सीखा हुआ संख्यात्मक मान जो तंत्रिका नेटवर्क से गुजरने वाले संकेतों को मापता है।
वर्गीकरण
एक कार्य जहां एक मॉडल एक या अधिक पूर्वनिर्धारित श्रेणियों के लिए इनपुट निर्दिष्ट करता है।
वर्गीकरणकर्ता
वर्गीकरण कार्यों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक मॉडल।
वाक्य टुकड़ा
एक भाषा-अज्ञेयवादी टोकननाइज़र जो रिक्त स्थान पर पूर्व-विभाजन के बिना कच्चे पाठ से सीधे सबवर्ड इकाइयों को सीखता है।
विचार की शृंखला
एक तर्क शैली जहां एक एआई मॉडल किसी समस्या को मध्यवर्ती चरणों में विघटित करता है।
विचारों का वृक्ष
एक तर्कपूर्ण दृष्टिकोण जहां एक मॉडल कई शाखा समाधान पथों की खोज करता है और सबसे आशाजनक लोगों का चयन करता है।
विभेदक गोपनीयता
एक गोपनीयता तकनीक जो सांख्यिकीय शोर जोड़ती है ताकि आउटपुट से व्यक्तिगत रिकॉर्ड का विश्वसनीय अनुमान न लगाया जा सके।
विरल मॉडल
एक मॉडल जहां गणना को कम करने के लिए कई पैरामीटर शून्य या निष्क्रिय हैं।
विलंबता
अनुरोध भेजने और मॉडल का आउटपुट प्राप्त करने के बीच का समय।
विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई)
विशेष उप-नेटवर्क वाला एक आर्किटेक्चर जहां प्रति इनपुट केवल चयनित विशेषज्ञ ही चलते हैं।
विशेषता
एक इनपुट वैरिएबल जिसका उपयोग मॉडल द्वारा पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है।
विश्वास अंशांकन
प्रत्येक कार्य में सिस्टम की वास्तविक विश्वसनीयता के साथ एआई आउटपुट में उपयोगकर्ता के विश्वास को संरेखित करना।
वेक्टर डेटाबेस
उच्च-आयामी एम्बेडिंग वैक्टर को संग्रहीत और क्वेरी करने के लिए अनुकूलित डेटाबेस।
वॉटरमार्किंग
एआई-जनरेटेड टेक्स्ट या मीडिया में एक पता लगाने योग्य सिग्नल एम्बेड करना ताकि बाद में इसे मशीन-निर्मित के रूप में पहचाना जा सके।
व्याख्यात्मकता
किसी मॉडल के व्यवहार की किस हद तक व्याख्या की जा सकती है और मनुष्यों को समझाया जा सकता है।
श5 शर्तें
शब्द एम्बेडिंग
शब्दार्थ संबंधों को पकड़ने वाले शब्दों का एक सघन वेक्टर प्रतिनिधित्व।
शीघ्र
जनरेटिव मॉडल को प्रदान किए गए इनपुट निर्देश और संदर्भ।
शीघ्र इंजेक्शन
एक आक्रमण पैटर्न जहां दुर्भावनापूर्ण निर्देश मॉडल इनपुट या पुनर्प्राप्त सामग्री में डाले जाते हैं।
शीघ्र टेम्पलेट
चर, स्वरूपण नियम और कार्य-विशिष्ट निर्देशों के साथ एक पुन: प्रयोज्य संकेत पैटर्न।
शून्य डेटा प्रतिधारण
एक नीति जहां अनुरोध/प्रतिक्रिया पेलोड को अल्पकालिक परिचालन विंडो से परे प्रसंस्करण के बाद संग्रहीत नहीं किया जाता है।
स25 शर्तें
सट्टा डिकोडिंग
एक अनुमान त्वरण विधि जहां एक छोटा ड्राफ्ट मॉडल टोकन प्रस्तावित करता है जिसे एक बड़ा मॉडल समानांतर में सत्यापित करता है।
सतत सीखना
प्रशिक्षण दृष्टिकोण जो एक मॉडल को पूर्व ज्ञान को भूले बिना नए डेटा से सीखते रहने देते हैं।
सत्यापन सेट
मॉडल को ट्यून करने और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए विकास के दौरान उपयोग किया जाने वाला डेटासेट।
संदर्भ में सीखना
प्रॉम्प्ट में सीधे दिए गए उदाहरणों से पैटर्न का पालन करने की एक मॉडल की क्षमता।
संरक्षित डिकोडिंग
एक पीढ़ी की रणनीति जो आउटपुट टोकन को वैध संरचनाओं या नीति-अनुपालक विकल्पों तक सीमित करती है।
संरचित आउटपुट
मॉडल आउटपुट एक परिभाषित स्कीमा जैसे JSON, टूल तर्क, या टाइप किए गए फ़ील्ड तक सीमित है।
संरेखण कर
सिस्टम को सुरक्षित और अधिक नियंत्रणीय बनाने के लिए आवश्यक समय, गणना या उत्पाद वेग की अतिरिक्त लागत।
संवैधानिक ए.आई
एक प्रशिक्षण और व्यवहार-आकार देने वाला दृष्टिकोण जहां मॉडल आउटपुट लिखित सिद्धांतों के एक निश्चित सेट द्वारा निर्देशित होते हैं।
सामान्यीकरण
कोई मॉडल प्रशिक्षण सेट के बाहर नए, अनदेखे डेटा पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।
सामान्यीकरण
अनुकूलन स्थिरता में सुधार के लिए मूल्यों को एक सुसंगत पैमाने पर बदलना।
सिंथेटिक डेटा
संवेदनशील प्रशिक्षण डेटा को बढ़ाने, अनुकरण करने या संरक्षित करने के लिए कृत्रिम रूप से उत्पन्न डेटा का उपयोग किया जाता है।
सिफ़ारिश प्रणाली
एक मॉडल पाइपलाइन जो सामग्री या उत्पादों की रैंकिंग के लिए उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं की भविष्यवाणी करती है।
सिस्टम प्रॉम्प्ट
एक उच्च प्राथमिकता वाला निर्देश जो किसी मॉडल के लिए व्यवहार, नीति और प्रतिक्रिया शैली निर्धारित करता है।
सीखने की दर
एक प्रशिक्षण हाइपरपैरामीटर यह नियंत्रित करता है कि प्रत्येक अद्यतन चरण में कितने पैरामीटर बदलते हैं।
सुदृढीकरण सीखना
इनाम संकेतों द्वारा प्रशिक्षण जहां एक एजेंट ऐसे कार्य सीखता है जो दीर्घकालिक रिटर्न को अधिकतम करते हैं।
सुरक्षा फ़िल्टर
एक मॉडरेशन परत जो असुरक्षित मॉडल इनपुट या आउटपुट को ब्लॉक या फिर से लिखती है।
सुरक्षा मामला
साक्ष्य द्वारा समर्थित एक संरचित तर्क, कि एक एआई प्रणाली उपयोग के परिभाषित संदर्भ के लिए सुरक्षित है।
स्केलिंग कानून
एक अनुभवजन्य संबंध जो दर्शाता है कि मॉडल आकार, डेटा या गणना के साथ प्रदर्शन में कैसे सुधार होता है।
स्थानांतरण सीखना
एक कार्य या डोमेन में सीखे गए ज्ञान को दूसरे कार्य को बेहतर बनाने के लिए लागू करना।
स्थितीय एन्कोडिंग
टोकन एम्बेडिंग में जानकारी जोड़ी गई ताकि ट्रांसफार्मर अनुक्रम क्रम को अलग कर सकें।
स्मरण करो
वास्तविक सकारात्मकताओं का वह अनुपात जिसे एक मॉडल सही ढंग से पहचानता है।
स्लाइडिंग विंडो ध्यान
एक ध्यान पैटर्न जहां प्रत्येक टोकन गणना को कम करने के लिए केवल पास के टोकन की एक निश्चित आकार की विंडो पर ध्यान केंद्रित करता है।
स्व-खेल
एक प्रशिक्षण सेटअप जहां एक मॉडल स्वयं की प्रतियों के साथ बातचीत या प्रतियोगिताओं के माध्यम से डेटा उत्पन्न करके सुधार करता है।
स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण
छिपे हुए या रूपांतरित भागों की भविष्यवाणी करके बिना लेबल वाले डेटा से अभ्यावेदन सीखना।
स्वायत्त प्रणाली
एक ऐसी प्रणाली जो वास्तविक समय में सीमित या बिना किसी प्रत्यक्ष मानव नियंत्रण के निर्णय ले सकती है और कार्य कर सकती है।
ह4 शर्तें
हाइपरपैरामीटर
प्रशिक्षण से पहले निर्धारित कॉन्फ़िगरेशन मान, जैसे सीखने की दर, बैच आकार, या गहराई।
हाइब्रिड खोज
एक पुनर्प्राप्ति दृष्टिकोण जो बेहतर स्मरण और सटीकता के लिए कीवर्ड (लेक्सिकल) खोज को वेक्टर (सिमेंटिक) खोज के साथ जोड़ता है।
हानि समारोह
एक गणितीय उद्देश्य जो प्रशिक्षण के दौरान भविष्यवाणी त्रुटि की मात्रा निर्धारित करता है।
ह्यूमनएवल
यूनिट परीक्षणों के माध्यम से कोड-जनरेशन की शुद्धता को मापने के लिए उपयोग की जाने वाली पायथन प्रोग्रामिंग समस्याओं का एक बेंचमार्क।