Hva er Skaleringslov?

Et oppmerksomhetsmønster der hvert token kun passer på et vindu med fast størrelse av tokens i nærheten for å redusere beregningen.

Et treningsoppsett der en modell forbedres ved å generere data gjennom interaksjoner eller konkurranser med kopier av seg selv.

Hvor tydelig et AI-systems logikk, datakilder og begrensninger er dokumentert og forståelig.

Et skifte i virkelige inputdata over tid som kan forringe modellens ytelse.

Hvor godt en modell presterer på nye, usynlige data utenfor treningssettet.

En vektor som viser hvor mye hver parameter skal endres for å redusere tap.