Agent arbeidsflyt
En flertrinnsprosess der et AI-system planlegger, utfører, sjekker resultater og itererer mot et mål.
Åpne Encyclopedia
AI-ordlisten
Viktig teknisk terminologi forklart på høyeste nivå av klarhet. Designet for forskere, studenter og menneskesentrert utdanning.
213vilkårA–ZSøk + alfabetfilter100%Klarspråksdefinisjoner
A17 vilkår
Agentsløyfe
En iterativ syklus der en AI-agent observerer, planlegger, handler og reflekterer til den fullfører et mål eller treffer en stopptilstand.
AGI (Artificial General Intelligence)
Et hypotetisk AI-system som kan utføre de fleste intellektuelle oppgaver på menneskelig nivå på tvers av mange domener.
AI på enheten
AI-slutning utført lokalt på brukermaskinvare i stedet for i en ekstern skytjeneste.
AI-agent
Et programvaresystem som kan observere, resonnere og iverksette tiltak for å oppnå et mål, ofte ved hjelp av verktøy og minne.
AI-justering
Arbeidet med å få AI-systemer til å oppføre seg i henhold til menneskelige intensjoner, verdier og sikkerhetsbegrensninger.
AI-loven
EUs risikobaserte regelverk for AI-systemer og leverandører.
AI-sikkerhet
Et felt fokusert på å redusere skadelig atferd, feil og misbruksrisikoer i AI-systemer.
AI-styring
Retningslinjer, standarder og tilsynsmekanismer som styrer hvordan AI utvikles og brukes i samfunnet.
Algoritme
Et definert sett med regler eller trinn som en datamaskin følger for å løse et problem eller fullføre en oppgave.
Algoritmisk åpenhet
Hvor tydelig et AI-systems logikk, datakilder og begrensninger er dokumentert og forståelig.
Algoritmisk skjevhet
Systematisk urettferdighet i modellutdata forårsaket av skjeve data, antakelser eller modelleringsvalg.
Alibi
En posisjonell skjevhetsmetode som straffer oppmerksomhetsscore basert på symbolsk avstand, og hjelper modeller med å ekstrapolere til lengre sammenhenger.
Anbefalingssystem
En modellpipeline som forutsier brukerpreferanser for rangering av innhold eller produkter.
ANN (omtrentlig nærmeste nabo)
Algoritmer som finner vektorer nær en spørring uten uttømmende sammenligning, bytter nøyaktighet for hastighet.
API (Application Programming Interface)
En strukturert måte for ett programvaresystem å sende forespørsler til og motta svar fra et annet system.
Autonomt system
Et system som kan ta beslutninger og handle med begrenset eller ingen direkte menneskelig kontroll i sanntid.
B16 vilkår
Belønningsmodell
En modell som skårer utganger basert på preferansesignaler, ofte brukt i RLHF-rørledninger.
Benchmark
En standardisert test eller datasett som brukes til å måle og sammenligne modellytelse.
Benchmark-lekkasje
Når referansetesteksempler eller nære varianter er tilstede i treningsdata, øker rapportert ytelse.
Beregn
Behandlingsressursene som kreves for å trene og kjøre modeller, ofte målt i FLOPS- eller GPU-timer.
Beskjæring
Fjerning av mindre viktige modellvekter eller nevroner for å redusere størrelse og beregne.
Beslutningsgrense
Overflaten i funksjonsrom som skiller klasser forutsagt av en klassifiserer.
Beslutningstre
En modell som gjør spådommer gjennom en sekvens av hvis-da-funksjonsdelinger.
Bevoktet dekoding
En generasjonsstrategi som begrenser utdatatokens til gyldige strukturer eller policy-kompatible valg.
Bi-koder
En modell som koder forespørsler og dokumenter i separate vektorer slik at de kan sammenlignes raskt i skala.
Bias
Et konsekvent mønster av feil eller urettferdighet i data eller modellatferd.
Big Data
Svært store og komplekse datasett som krever skalerbare lagrings- og prosesseringsteknikker.
Black-Box-modell
En modell hvis indre resonnement er vanskelig å tolke direkte av mennesker.
Blanding av eksperter (MoE)
En arkitektur med spesialiserte undernettverk der kun utvalgte eksperter kjører per inngang.
BPE (byteparkoding)
En underordstokeniseringsalgoritme som slår sammen de hyppigste tegnparene til gjenbrukbare tokens.
Bruk av verktøy
En modells evne til å kalle eksterne verktøy som søk, kalkulatorer eller APIer.
Bruksbasert fakturering
Prissetting der kostnadene skaleres med API-kall, tokens, slutningstid eller forbrukt databehandling.
C1 vilkår
Convolutional Neural Network (CNN)
En nevral arkitektur optimalisert for å behandle rutenettlignende data som bilder.
D14 vilkår
Dataavstamning
En oversikt over hvor data kom fra, hvordan de ble transformert og hvor de brukes.
Datadrift
Et skifte i virkelige inputdata over tid som kan forringe modellens ytelse.
Dataforsterkning
Teknikker som lager modifiserte treningseksempler for å forbedre modellgeneralisering.
Datamerking
Prosessen med å tilordne tagger eller målutganger til rådata for overvåket læring.
Dataopprinnelse
Den dokumenterte opprinnelsen, eierskapet og historien til et datasett eller modellartefakt.
Datasett
En samling av strukturerte eller ustrukturerte eksempler som brukes til opplæring, validering eller testing.
Datasyn
Grenen av AI som trekker ut mening fra bilder og video.
Deep Learning
En undergruppe av maskinlæring som bruker mangelags nevrale nettverk for representasjonslæring.
Destillasjon
Komprimering av kunnskap fra en stor lærermodell til en mindre elevmodell.
Destillert modell
En mindre modell trent til å imitere en større modells oppførsel mens du bruker mindre beregning ved inferens.
Differensielt personvern
En personvernteknikk som legger til statistisk støy slik at individuelle poster ikke kan utledes pålitelig fra utdata.
Diffusjonsmodell
En generativ arkitektur som lærer å reversere støy for å syntetisere bilder, lyd eller annet innhold.
Domenetilpasning
Metoder som overfører en modell som er trent i ett domene for å yte bedre i et annet domene.
DPO (direkte preferanseoptimalisering)
En treningsmetode som finjusterer modeller direkte på preferansepar uten å trenge en egen belønningsmodell.
E6 vilkår
Enkoder
Komponenten i en modell som transformerer input til latente representasjoner.
Ensemble
Kombinere spådommer fra flere modeller for å forbedre robusthet eller nøyaktighet.
Etikettutjevning
En regulariseringsmetode som myker opp harde etiketter for å forbedre generaliseringen.
Etter trening
Treningstrinn brukt etter forhåndstrening, for eksempel instruksjonsinnstilling, preferanseoptimalisering og sikkerhetsinnstilling.
Eval sele
Et repeterbart evalueringsrammeverk som kjører forespørsler, datasett og scoringslogikk på tvers av modellversjoner.
Evalueringssett
Et holdt ut datasett som brukes til å måle modellkvalitet etter trening.
F17 vilkår
Få-skudd læring
Lære eller tilpasse atferd fra bare et lite antall eksempler.
Fakta
Hvor nøyaktig en modells påstander samsvarer med verifiserbar informasjon fra den virkelige verden.
Falsk negativ
En feil prediksjon der en modell går glipp av en sann positiv sak.
Falsk positiv
En feil prediksjon der en modell feilaktig flagger en negativ sak som positiv.
Feature Store
Et administrert system for lagring og servering av validerte ML-funksjoner konsekvent for trening og slutninger.
Finjustering
Fortsatt opplæring på domenespesifikke data for å tilpasse en forhåndstrent modell til en spesifikk oppgave.
Flash oppmerksomhet
En optimalisert oppmerksomhetsalgoritme som reduserer minnebruk og øker hastigheten på transformatortrening og slutninger.
Forklarbarhet
I hvilken grad en modells atferd kan tolkes og forklares for mennesker.
Foropplæring
Innledende modelltrening i stor skala på brede data før nedstrøms tilpasning.
Forsterkende læring
Trening med belønningssignaler der en agent lærer handlinger som maksimerer langsiktig avkastning.
Forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding (RLHF)
En treningsmetode som bruker menneskelige preferansesignaler for å forme modellatferd.
Frekvensstraff
En dekodingsinnstilling som reduserer sannsynligheten for tokens proporsjonalt med hvor ofte de har dukket opp så langt.
Fundamentmodell
En stor ferdigtrent modell som kan tilpasses mange nedstrømsoppgaver.
Funksjon
En inngangsvariabel som brukes av en modell for å lage spådommer.
Funksjonsanrop
En modellfunksjon for å generere strukturerte anrop som utløser eksterne verktøy eller APIer.
Funksjonsteknikk
Utforme eller transformere inputvariabler for å gjøre læring enklere og mer effektiv.
Funksjonsutvinning
Konvertering av rådata til informative funksjoner som en modell kan bruke.
G9 vilkår
GAN (Generative Adversarial Network)
Et generativt oppsett hvor en generator og diskriminator trener mot hverandre.
Generalisering
Hvor godt en modell presterer på nye, usynlige data utenfor treningssettet.
Generativ KI
AI-systemer som produserer nytt innhold som tekst, bilder, lyd, video eller kode.
Gjentakelsesstraff
En dekodingsinnstilling som senker sannsynligheten for tokens modellen allerede har produsert for å redusere løkker.
Gradient
En vektor som viser hvor mye hver parameter skal endres for å redusere tap.
Gradient Nedstigning
En optimaliseringsmetode som oppdaterer parametere i retningen som reduserer feil.
Grunnlinjemodell
En enkel referansemodell som brukes til å sammenligne om mer komplekse tilnærminger faktisk forbedrer resultatene.
Grunnsannhet
Pålitelige referanseetiketter som brukes til å trene eller evaluere modellutdata.
GSM8K
En målestokk for matematikkordproblemer på grunnskolen som brukes til å evaluere trinnvise resonnementer i språkmodeller.
H10 vilkår
Hallusinasjon
Når en modell genererer flytende, men falsk eller ikke-støttet informasjon.
Hensiktsklassifisering
Forutsi brukerens formål fra en tekstspørring for å rute den riktig.
Henting
Finne relevante dokumenter eller poster fra en kunnskapskilde for en spørring.
Henting av flere spørringer
En gjenfinningsteknikk som omskriver brukersøket til flere varianter for å forbedre tilbakekallingen.
Henting av foreldre-dokument
Et gjenfinningsmønster som søker i små biter, men returnerer de større overordnede dokumentene for rikere kontekst.
Hentingpresisjon
Andelen av hentede elementer som er relevante for brukerens forespørsel.
HNSW
En grafbasert indeksstruktur for raskt, tilnærmet nærmeste nabosøk over høydimensjonale vektorer.
HumanEval
En benchmark av Python-programmeringsproblemer som brukes til å måle kodegenereringskorrekthet via enhetstester.
Hybrid søk
En gjenfinningstilnærming som kombinerer nøkkelord (leksikalsk) søk med vektor (semantisk) søk for bedre gjenkalling og presisjon.
Hyperparameter
En konfigurasjonsverdi satt før trening, for eksempel læringshastighet, batchstørrelse eller dybde.
I5 vilkår
Inferens
Kjøretidsfasen der en trent modell genererer spådommer eller utdata.
Inferens-tidsberegning
Mengden prosessorkraft som forbrukes mens du produserer hver respons.
Innebygging
En numerisk vektorrepresentasjon som fanger den semantiske betydningen av tekst, bilder eller andre data.
Innebyggingsmodell
En modell spesialisert for å konvertere data til vektorer som brukes til semantisk søk, gruppering og gjenfinning.
Instruksjon Tuning
Finjustere en modell på instruksjon-svar-par for å forbedre oppgavefølgen.
J3 vilkår
Jailbreak
En rask teknikk beregnet på å omgå en modells sikkerhetsbegrensninger.
Jordethet
I hvilken grad en AI-respons støttes av kildedata eller hentet bevis.
Justeringsavgift
Den ekstra kostnaden i tid, beregning eller produkthastighet som kreves for å gjøre systemene tryggere og mer kontrollerbare.
K17 vilkår
Kalibrering
Hvor godt en modells konfidensscore samsvarer med faktiske sannsynlighetssannsynligheter.
Klassifikasjon
En oppgave der en modell tilordner en inngang til én eller flere forhåndsdefinerte kategorier.
Klassifiserer
En modell designet spesielt for klassifiseringsoppgaver.
KLIPP
En multimodal modellarkitektur som lærer delte representasjoner mellom tekst og bilder.
Konfidensintervall
Et statistisk område som sannsynligvis inneholder den sanne verdien av en målt modellberegning.
Konstitusjonell AI
En trenings- og atferdsformende tilnærming der modellutdata styres av et fast sett med skriftlige prinsipper.
Kontekstlæring
En modells evne til å følge mønstre fra eksempler gitt direkte i ledeteksten.
Kontekstvindu
Maksimal mengde input-tokens en språkmodell kan behandle på en gang.
Kontinuerlig læring
Opplæringsmetoder som lar en modell fortsette å lære av nye data uten å glemme forkunnskaper.
Krysskoder
En modell som skårer en spørring og et dokument sammen i ett pass for høy nøyaktige relevansvurderinger.
Kunnskapsavskjæring
Det siste tidspunktet gjenspeiles i en modells treningsdata.
Kunnskapsbase
En kurert samling av dokumenter eller poster som brukes til henting, støtteautomatisering eller jordingssvar.
Kunnskapsdestillasjon
Trene en mindre modell for å imitere utgangene til en større modell.
Kunnskapsgraf
En grafstruktur av enheter og relasjoner som brukes til resonnement eller gjenfinning.
Kunstig intelligens (AI)
Det brede feltet av byggesystemer som utfører oppgaver som krever mønstergjenkjenning, resonnement, språk eller beslutningstaking.
KV Cache
Lagrede nøkkel- og verditensorer fra tidligere tokens som lar transformatorer generere nye tokens uten å omberegne tidligere oppmerksomhet.
Kvantisering
Konvertering av modellvekter til formater med lavere presisjon som 8-bit eller 4-bit.
L5 vilkår
Læringsrate
En treningshyperparameter som kontrollerer hvor mye parametere endrer hvert oppdateringstrinn.
Latens
Tiden mellom sending av en forespørsel og mottak av modellens utdata.
Latent plass
Et komprimert representasjonsrom hvor lignende konsepter er plassert nær hverandre som vektorer.
LLM-som-dommer
Bruke en språkmodell for å score eller sammenligne resultater fra andre modeller under evaluering.
LoRA (Low-Rank Adaptation)
En parametereffektiv finjusteringsmetode som legger til lavrangerte adaptermatriser.
M14 vilkår
Maskinlæring (ML)
Metoder som lar systemer lære mønstre fra data og forbedre seg over tid.
MCP (Model Context Protocol)
En åpen protokoll som lar AI-applikasjoner koble til eksterne verktøy, datakilder og kontekstleverandører på en standard måte.
Menneske-i-løkken
En arbeidsflyt der mennesker gjennomgår, veileder eller overstyrer AI-utdata.
Menneskelig preferansemodell
En modell trent på menneskelige rangeringer for å forutsi hvilke svar brukere sannsynligvis foretrekker.
Merknad
Etiketter eller metadata som er lagt til mennesker, brukes til å trene eller evaluere maskinlæringsmodeller.
Midt i trening
En mellomopplæringsfase mellom førtrening og ettertrening, ofte brukt til kapasitets- eller domenejusteringer.
Minne (agentminne)
Lagret kontekst en AI-agent bruker på tvers av trinn eller økter for å forbedre kontinuiteten.
MMLU
En benchmark som tester språkmodeller på tvers av 57 akademiske og profesjonelle fag ved hjelp av flervalgsspørsmål.
Modell Drift
Ytelsesforringelse over tid ettersom forhold i den virkelige verden avviker fra treningsforutsetninger.
Modellkort
Dokumentasjon som beskriver en modells tiltenkte bruk, beregninger, begrensninger og risikoer.
Modellkvantisering
Reduserer numerisk presisjon av modellvekter for å redusere minne- og slutningskostnadene.
Modellregister
En sentral katalog for versjonering, godkjenning og sporing av modeller på tvers av miljøer.
Multi-hode oppmerksomhet
En transformatormekanisme som kjører flere oppmerksomhetsoperasjoner parallelt for å fange opp ulike typer relasjoner.
Multimodal modell
En modell som kan behandle eller generere flere datatyper som tekst, bilde og lyd.
N5 vilkår
Natural Language Processing (NLP)
Grenen til AI fokuserte på å forstå og generere menneskelig språk.
Navngitt enhetsgjenkjenning (NER)
En NLP-oppgave som identifiserer enheter som personer, steder, datoer eller organisasjoner.
Nevralt nettverk
En lagdelt beregningsmodell inspirert av biologiske nevroner og synapser.
Normalisering
Transformere verdier til en konsistent skala for å forbedre optimaliseringsstabiliteten.
Null dataoppbevaring
En policy der nyttelaster for forespørsel/svar ikke lagres etter behandling utover kortvarige driftsvinduer.
O5 vilkår
OCR (Optical Character Recognition)
Teknologi som konverterer tekst i bilder eller skanner til maskinlesbar tekst.
Oppmerksomhetsmekanisme
En modellkomponent som dynamisk fokuserer på relevante deler av en input når den produserer en output.
Ordinnbygging
En tett vektorrepresentasjon av ord som fanger semantiske relasjoner.
Overfør læring
Bruke kunnskap lært i én oppgave eller domene for å forbedre en annen oppgave.
Overmontering
Når en modell husker treningsdata og yter dårlig på usynlige innganger.
P7 vilkår
Parameter
En lært vekt inne i en modell som påvirker dens utganger.
Parameter-effektiv finjustering (PEFT)
Metoder som tilpasser modeller ved å trene opp en liten delmengde av ekstra parametere.
Pass@k
En kodeevalueringsmetrikk som måler sjansen for at minst én av k genererte sampler består testene.
Perplexity
En språkmodellmåling som måler hvor overrasket modellen er over sanne neste tokens.
Posisjonell koding
Informasjon lagt til token-innbygging slik at transformatorer kan skille rekkefølgen.
Presisjon
Andelen predikerte positive som faktisk er riktige.
Prompt Engineering
Utforme spørsmål for å forbedre utskriftskvalitet, pålitelighet og kontrollerbarhet.
Q1 vilkår
QLoRA
En finjusteringsteknikk som kombinerer 4-bits vektkvantisering med LoRA-adaptere for å redusere minnebehov.
R10 vilkår
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
En metode som henter ekstern kunnskap og mater den inn i generering på slutningstidspunkt.
RAG-Fusion
En gjenfinningsmetode som genererer flere søkevarianter, henter resultater for hver og slår sammen rangeringene.
Rask injeksjon
Et angrepsmønster der ondsinnede instruksjoner settes inn i modellinndata eller hentet innhold.
ReAct
Et oppfordringsmønster som blander resonnementtrinn med handlinger for bruk av verktøy for å løse oppgaver mer pålitelig.
Red Teaming
Stresstesting av et AI-system med motstridende meldinger for å avsløre feil og risikoer.
Rekkverk
Regler, kontroller og kontroller som begrenser usikker eller uønsket modelladferd.
Reranker
En modell som omorganiserer et innledende sett med hentede resultater for å plassere de mest relevante elementene øverst.
Robusthet
En modells evne til å opprettholde ytelsen under støy, skift eller motstridende innganger.
RoPE (Rotary Positional Embeddings)
En posisjonell kodingsmetode som roterer spørrings- og nøkkelvektorer for å kode relative tokenposisjoner.
Rørledning
En ordnet arbeidsflyt av forbehandling, modelltrinn og etterbehandlingstrinn.
S23 vilkår
Selvspill
Et treningsoppsett der en modell forbedres ved å generere data gjennom interaksjoner eller konkurranser med kopier av seg selv.
Selvstyrt læring
Lære representasjoner fra umerkede data ved å forutsi maskerte eller transformerte deler.
Semantisk søk
Søk som samsvarer med betydning i stedet for eksakt søkeordoverlapping, ofte ved hjelp av innebygginger.
Sentimentanalyse
En NLP-oppgave som klassifiserer emosjonell tone eller mening i tekst.
Setningsstykke
En språkagnostisk tokenizer som lærer underordenheter direkte fra rå tekst uten å forhåndssplitte på mellomrom.
Shadow Deployment
Å kjøre en modell parallelt med produksjonstrafikk uten å påvirke brukervendte beslutninger.
Sikkerhetsfilter
Et modereringslag som blokkerer eller omskriver usikre modellinndata eller utganger.
Sikkerhetsveske
Et strukturert argument, støttet av bevis, for at et AI-system er trygt for en definert brukskontekst.
Sitater
Referanser til kildepassasjer eller dokumenter inkludert i en modells svar for å støtte påstandene.
Skaleringslov
Et empirisk forhold som viser hvordan ytelsen forbedres med modellstørrelse, data eller beregning.
Skyvevindu oppmerksomhet
Et oppmerksomhetsmønster der hvert token kun passer på et vindu med fast størrelse av tokens i nærheten for å redusere beregningen.
Sluttpunkt for slutning
Et distribuert API-grensesnitt som mottar modellforespørsler og returnerer spådommer i produksjon.
Small Language Model (SLM)
En kompakt språkmodell optimalisert for lavere ventetid, kostnader eller bruk på enheten.
Sparsom modell
En modell hvor mange parametere er null eller inaktive for å redusere beregningen.
Spekulativ dekoding
En inferensakselerasjonsmetode der et lite utkast til modell foreslår tokens som en større modell verifiserer parallelt.
Spør
Inndatainstruksjonene og konteksten gitt til en generativ modell.
Spørmal
Et gjenbrukbart ledetekstmønster med variabler, formateringsregler og oppgavespesifikke instruksjoner.
Stor språkmodell (LLM)
En språkmodell trent på massive tekstkorpus for å generere og analysere tekst.
Strålesøk
En dekodingsalgoritme som holder de øverste flere kandidatsekvensene ved hvert trinn for å finne utganger med høyere sannsynlighet.
Strukturert utgang
Modellutdata begrenset til et definert skjema som JSON, verktøyargumenter eller innskrevne felt.
Svak tilsyn
Bruke støyende, heuristiske eller delvise etiketter for å trene modeller når rene etiketter er knappe.
Syntetiske data
Kunstig genererte data som brukes til å utvide, simulere eller beskytte sensitive treningsdata.
Systemmelding
En høyprioritet instruksjon som angir atferd, policy og responsstil for en modell.
T16 vilkår
Tankekjede
En resonneringsstil der en AI-modell dekomponerer et problem i mellomtrinn.
Tankenes tre
En resonnerende tilnærming der en modell utforsker flere forgreningsløsninger og velger de mest lovende.
Tapsfunksjon
Et matematisk mål som kvantifiserer prediksjonsfeil under trening.
Temperatur
En samplingsinnstilling som kontrollerer tilfeldighet i genererte utdata.
Test-Time Compute
Ytterligere slutningsberegning brukt under generering av respons for å forbedre kvalitet eller resonnement.
Tilbakekalling
Andelen faktiske positive som en modell identifiserer korrekt.
Tilbakepropagering
Kjernetreningsalgoritmen som oppdaterer modellvekter ved å spre prediksjonsfeil bakover gjennom nettverket.
Tilstedeværelsesstraff
En dekodingsinnstilling som reduserer sannsynligheten for at tokens i det hele tatt har dukket opp, og oppmuntrer til nye emner.
Token
En tekstbit behandlet av språkmodeller, for eksempel et ordstykke eller symbol.
Tokenisering
Prosessen med å dele opp tekst i tokens for modellinndata.
Top-k Sampling
En dekodingsstrategi som prøver bare fra de k mest sannsynlig neste tokene.
Topp-p (kjerne) prøvetaking
En dekodingsstrategi som sampler fra det minste tokensettet hvis sannsynligheter summerer til p.
Transformator
En nevral arkitektur som bruker oppmerksomhet til å modellere forhold på tvers av sekvenser parallelt.
Treningstap
Modellfeilverdien beregnet under trening og optimalisert nedover over tid.
Trust Calibration
Justere brukertilliten til AI-utdata med systemets faktiske pålitelighet i hver oppgave.
Tverr-entropitap
En vanlig objektiv funksjon som brukes til å trene klassifikasjonsmodeller ved å straffe feil sannsynligheter.
U2 vilkår
Uovervåket læring
Lære mønstre fra umerkede data uten eksplisitte målutganger.
Utdataparser
Logikk som validerer og konverterer modellutdata til sterkt maskinskrevne, maskinbrukbare strukturer.
V6 vilkår
Valideringssett
Et datasett som brukes under utvikling for å justere modeller og forhindre overtilpasning.
Vannmerking
Innbygging av et detekterbart signal i AI-generert tekst eller media slik at det senere kan identifiseres som maskinprodusert.
Veiledet læring
Trening av en modell med merkede eksempler som kartlegger innganger til kjente utganger.
Vekt
En lært numerisk verdi som skalerer signaler som passerer gjennom et nevralt nettverk.
Vektordatabase
En database optimalisert for lagring og spørring av høydimensjonale innebyggingsvektorer.
Visjon-språkmodell (VLM)
En multimodal modell som i fellesskap behandler visuell og tekstlig informasjon.
X1 vilkår
XAI (Explainable AI)
Teknikker og praksis for å gjøre AI-spådommer mer transparente og forståelige.
Z1 vilkår
Zero-Shot læring
Løse oppgaver uten oppgavespesifikke eksempler ved å stole på forkunnskaper.
Å2 vilkår
Åpen kildekode-modell
En modell utgitt med offentlige vekter eller kode for inspeksjon, tilpasning og gjenbruk.
Årsaksslutning
Metoder for å estimere årsak-virkning-sammenhenger fremfor enkle sammenhenger.