AGI (Yapay Genel İstihbarat)
Birçok alanda insan düzeyinde çoğu entelektüel görevi yerine getirebilen varsayımsal bir yapay zeka sistemi.
Temel teknik terminoloji en yüksek düzeyde netlikle açıklanmıştır. Araştırmacılar, öğrenciler ve insan merkezli eğitim için tasarlanmıştır.
Gösterilen 213 eşleşen terimler.
Birçok alanda insan düzeyinde çoğu entelektüel görevi yerine getirebilen varsayımsal bir yapay zeka sistemi.
Bir hedefe ulaşmak için genellikle araçları ve hafızayı kullanarak gözlemleyebilen, mantık yürütebilen ve harekete geçebilen bir yazılım sistemi.
Yapay zeka sistemlerinin insan niyetlerine, değerlerine ve güvenlik kısıtlamalarına göre davranmasını sağlama işi.
Yapay zekanın toplumda nasıl geliştirilip kullanıldığına rehberlik eden politikalar, standartlar ve gözetim mekanizmaları.
Yapay zeka sistemlerinde zararlı davranışları, arızaları ve kötüye kullanım risklerini azaltmaya odaklanan bir alan.
Bir bilgisayarın bir sorunu çözmek veya bir görevi tamamlamak için izlediği tanımlanmış kurallar veya adımlar dizisi.
Çarpık veriler, varsayımlar veya modelleme seçimlerinden kaynaklanan model çıktılarındaki sistematik adaletsizlik.
Bir yapay zeka sisteminin mantığının, veri kaynaklarının ve sınırlamalarının ne kadar net bir şekilde belgelendiği ve anlaşıldığı.
Makine öğrenimi modellerini eğitmek veya değerlendirmek için kullanılan, insan tarafından eklenen etiketler veya meta veriler.
Bir yazılım sisteminin başka bir sisteme istek göndermesi ve bu sistemden yanıt alması için yapılandırılmış bir yol.
Örüntü tanıma, akıl yürütme, dil veya karar verme gerektiren görevleri yerine getiren sistemlerin geniş alanı.
Bir çıktı üretirken girdinin ilgili kısımlarına dinamik olarak odaklanan bir model bileşeni.
Gerçek zamanlı olarak sınırlı veya doğrudan insan kontrolü olmadan kararlar alabilen ve hareket edebilen bir sistem.
Tahmin hatalarını ağ üzerinden geriye doğru yayarak model ağırlıklarını güncelleyen temel eğitim algoritması.
Daha karmaşık yaklaşımların sonuçları gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini karşılaştırmak için kullanılan basit bir referans modeli.
Model performansını ölçmek ve karşılaştırmak için kullanılan standartlaştırılmış bir test veya veri kümesi.
Verilerde veya model davranışında tutarlı bir hata veya adaletsizlik modeli.
Ölçeklenebilir depolama ve işleme teknikleri gerektiren çok büyük ve karmaşık veri kümeleri.
İçsel akıl yürütmesinin insanlar tarafından doğrudan yorumlanması zor olan bir model.
Bir modelin güven puanlarının gerçek doğruluk olasılıklarıyla ne kadar iyi eşleştiği.
Yapay zeka modelinin bir sorunu ara adımlara ayırdığı bir akıl yürütme tarzı.
Bir modelin bir veya daha fazla önceden tanımlanmış kategoriye girdi atadığı bir görev.
Özellikle sınıflandırma görevleri için tasarlanmış bir model.
Metin ve görüntüler arasındaki paylaşılan temsilleri öğrenen çok modlu bir model mimarisi.
Modelleri eğitmek ve çalıştırmak için gereken işlem kaynakları, genellikle FLOPS veya GPU saatleri cinsinden ölçülür.
Yapay zekanın görüntülerden ve videolardan anlam çıkaran dalı.
Bir dil modelinin aynı anda işleyebileceği maksimum giriş belirteci miktarı.
Bir modelin önceki bilgileri unutmadan yeni verilerden öğrenmeye devam etmesine olanak tanıyan eğitim yaklaşımları.
Görüntüler gibi ızgara benzeri verileri işlemek için optimize edilmiş bir sinir mimarisi.
Yanlış olasılıkları cezalandırarak sınıflandırma modellerini eğitmek için kullanılan ortak bir amaç fonksiyonu.
Model genellemesini geliştirmek için değiştirilmiş eğitim örnekleri oluşturan teknikler.
Gerçek dünya giriş verilerinde zaman içinde model performansını düşürebilecek bir değişim.
Denetimli öğrenme için ham verilere etiketler veya hedef çıktılar atama süreci.
Eğitim, doğrulama veya test için kullanılan yapılandırılmış veya yapılandırılmamış örneklerden oluşan bir koleksiyon.
Bir sınıflandırıcı tarafından tahmin edilen sınıfları ayıran özellik uzayındaki yüzey.
Bir dizi eğer-o zaman özellik bölümü aracılığıyla tahminlerde bulunan bir model.
Temsil öğrenimi için çok katmanlı sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt kümesi.
Görüntüleri, sesleri veya diğer içerikleri sentezlemek için gürültüyü tersine çevirmeyi öğrenen üretken bir mimari.
Büyük bir öğretmen modelindeki bilgiyi daha küçük bir öğrenci modeline sıkıştırmak.
Bir alanda eğitilmiş bir modeli başka bir alanda daha iyi performans gösterecek şekilde aktaran yöntemler.
Metnin, görüntülerin veya diğer verilerin anlamsal anlamını yakalayan sayısal bir vektör temsili.
Girdiyi gizli temsillere dönüştüren bir modelin bileşeni.
Sağlamlığı veya doğruluğu artırmak için birden fazla modelden gelen tahminleri birleştirmek.
Eğitimden sonra model kalitesini ölçmek için kullanılan uzatılmış bir veri kümesi.
Bir modelin davranışının insanlara yorumlanıp açıklanabilme derecesi.
Bir modelin gerçek bir pozitif durumu kaçırdığı yanlış tahmin.
Bir modelin negatif bir durumu hatalı bir şekilde pozitif olarak işaretlediği hatalı bir tahmin.
Bir model tarafından tahminlerde bulunmak için kullanılan bir girdi değişkeni.
Öğrenmeyi daha kolay ve daha etkili hale getirmek için girdi değişkenlerini tasarlamak veya dönüştürmek.
Ham verileri bir modelin kullanabileceği bilgilendirici özelliklere dönüştürme.
Davranışı yalnızca az sayıda örnekten öğrenmek veya uyarlamak.
Önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir göreve uyarlamak için alana özgü veriler üzerinde sürekli eğitim.
Birçok alt göreve uyarlanabilen, önceden eğitilmiş büyük bir model.
Harici araçları veya API'leri tetikleyen yapılandırılmış çağrılar oluşturmaya yönelik bir model yeteneği.
Bir oluşturucunun ve ayırıcının birbirine karşı eğitildiği üretken bir kurulum.
Bir modelin eğitim seti dışındaki yeni, görülmemiş veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiği.
Metin, resim, ses, video veya kod gibi yeni içerikler üreten yapay zeka sistemleri.
Kaybı azaltmak için her parametrenin ne kadar değişmesi gerektiğini gösteren bir vektör.
Parametreleri hatayı azaltacak yönde güncelleyen bir optimizasyon yöntemi.
Model çıktılarını eğitmek veya değerlendirmek için kullanılan güvenilir referans etiketleri.
Güvenli olmayan veya istenmeyen model davranışını sınırlayan kurallar, kontroller ve kontroller.
Bir model akıcı ancak yanlış veya desteklenmeyen bilgiler ürettiğinde.
İnsanların yapay zeka çıktılarını incelediği, yönlendirdiği veya geçersiz kıldığı bir iş akışı.
Öğrenme oranı, toplu iş boyutu veya derinlik gibi eğitimden önce belirlenen bir yapılandırma değeri.
Bir modelin doğrudan bilgi isteminde sağlanan örneklerden kalıpları takip etme yeteneği.
Eğitilmiş bir modelin tahminler veya çıktılar ürettiği çalışma zamanı aşaması.
Her yanıt üretilirken tüketilen işlem gücü miktarı.
Görev takibini geliştirmek için talimat-yanıt çiftleri üzerinde bir modele ince ayar yapılması.
Kullanıcının amacını bir metin sorgusundan doğru şekilde yönlendirmek için tahmin etmek.
Bir modelin güvenlik kısıtlamalarını atlamayı amaçlayan hızlı bir teknik.
Bir modelin eğitim verilerine yansıyan zamandaki en son nokta.
Daha büyük bir modelin çıktılarını taklit etmek için daha küçük bir modelin eğitilmesi.
Akıl yürütme veya erişim için kullanılan varlıkların ve ilişkilerin grafik yapısı.
Genellemeyi geliştirmek için sert etiketleri yumuşatan bir düzenleme yöntemi.
Bir isteğin gönderilmesi ile modelin çıktısının alınması arasındaki süre.
Metin oluşturmak ve analiz etmek için çok büyük metin toplulukları üzerinde eğitilmiş bir dil modeli.
Her güncelleme adımında ne kadar parametrenin değiştiğini kontrol eden bir eğitim hiperparametresi.
Düşük dereceli bağdaştırıcı matrisleri ekleyen, parametre açısından verimli bir ince ayar yöntemi.
Eğitim sırasında tahmin hatasını ölçen matematiksel bir amaç.
Sistemlerin verilerden kalıpları öğrenmesine ve zaman içinde iyileşmesine olanak tanıyan yöntemler.
Bir AI aracısının sürekliliği artırmak için adımlar veya oturumlar boyunca kullandığı kayıtlı bağlam.
Giriş başına yalnızca seçilen uzmanların çalıştığı, özel alt ağlara sahip bir mimari.
Bir modelin kullanım amacını, ölçümlerini, sınırlamalarını ve risklerini açıklayan belgeler.
Gerçek dünya koşulları eğitim varsayımlarından farklılaştıkça zaman içinde performans düşüşü.
Bellek ve çıkarım maliyetini azaltmak için model ağırlıklarının sayısal hassasiyetinin azaltılması.
Metin, resim ve ses gibi birden fazla veri türünü işleyebilen veya üretebilen bir model.
Kişiler, yerler, tarihler veya kuruluşlar gibi varlıkları tanımlayan bir NLP görevi.
Yapay zekanın dalı insan dilini anlamaya ve üretmeye odaklandı.
Biyolojik nöronlardan ve sinapslardan ilham alan katmanlı bir hesaplama modeli.
Optimizasyon kararlılığını artırmak için değerleri tutarlı bir ölçeğe dönüştürme.
Görüntülerdeki veya taramalardaki metni makine tarafından okunabilir metne dönüştüren teknoloji.
İnceleme, uyarlama ve yeniden kullanım için genel ağırlıklar veya kodlarla birlikte piyasaya sürülen bir model.
Bir model eğitim verilerini ezberlediğinde ve görünmeyen girdilerde kötü performans gösterdiğinde.
Bir modelin içindeki, çıktılarını etkileyen öğrenilmiş bir ağırlık.
Eklenen parametrelerin küçük bir alt kümesini eğiterek modelleri uyarlayan yöntemler.
Modelin gerçek sonraki belirteçlere göre ne kadar şaşırdığını ölçen bir dil modeli metriği.
Ön işleme, model adımları ve son işleme aşamalarından oluşan düzenli bir iş akışı.
Gerçekte doğru olan tahmin edilen pozitiflerin oranı.
Aşağı yönlü adaptasyondan önce geniş veriler üzerinde ilk büyük ölçekli model eğitimi.
Üretken bir modele sağlanan girdi talimatları ve bağlam.
Çıktı kalitesini, güvenilirliğini ve kontrol edilebilirliğini iyileştirmeye yönelik istemlerin tasarlanması.
Model girdilerine veya alınan içeriğe kötü amaçlı talimatların eklendiği bir saldırı modeli.
Boyutu ve hesaplamayı azaltmak için daha az önemli model ağırlıklarının veya nöronların kaldırılması.
Model ağırlıklarını 8 bit veya 4 bit gibi daha düşük hassasiyetli formatlara dönüştürme.
Dış bilgiyi alan ve onu çıkarım anında nesile aktaran bir yöntem.
Bir modelin doğru şekilde tanımladığı gerçek pozitiflerin oranı.
İçerik veya ürünleri sıralamak için kullanıcı tercihlerini tahmin eden bir model hattı.
Başarısızlıkları ve riskleri ortaya çıkarmak için bir yapay zeka sistemini rakip yönlendirmelerle stres testine tabi tutmak.
Bir aracının uzun vadeli getiriyi en üst düzeye çıkaracak eylemleri öğrendiği ödül sinyalleriyle eğitim.
Model davranışını şekillendirmek için insan tercih sinyallerini kullanan bir eğitim yöntemi.
Bir sorgu için bir bilgi kaynağından ilgili belgeleri veya kayıtları bulma.
Genellikle RLHF boru hatlarında kullanılan, tercih sinyallerine göre çıktıları puanlayan bir model.
Bir modelin gürültü, kayma veya olumsuz girdiler altında performansını sürdürme yeteneği.
Güvenli olmayan model girişlerini veya çıkışlarını engelleyen veya yeniden yazan bir denetleme katmanı.
Performansın model boyutu, veriler veya bilgi işlemle nasıl arttığını gösteren ampirik bir ilişki.
Anahtar kelimenin tam olarak örtüşmesi yerine anlamla eşleşen arama, genellikle yerleştirmeler kullanılarak yapılır.
Maskelenmiş veya dönüştürülmüş parçaları tahmin ederek etiketlenmemiş verilerden gösterimleri öğrenme.
Metindeki duygusal tonu veya görüşü sınıflandıran bir NLP görevi.
Daha düşük gecikme süresi, maliyet veya cihaz içi kullanım için optimize edilmiş kompakt bir dil modeli.
Hesaplamayı azaltmak için birçok parametrenin sıfır olduğu veya etkin olmadığı bir model.
Girdileri bilinen çıktılarla eşleyen etiketli örneklerle bir modelin eğitilmesi.
Hassas eğitim verilerini artırmak, simüle etmek veya korumak için kullanılan yapay olarak oluşturulmuş veriler.
Bir model için davranışı, politikayı ve yanıt stilini belirleyen yüksek öncelikli talimat.
Oluşturulan çıktılardaki rastgeleliği kontrol eden bir örnekleme ayarı.
Bir sözcük parçası veya sembol gibi dil modelleri tarafından işlenen bir metin yığını.
Model girişi için metni belirteçlere bölme işlemi.
Bir modelin arama, hesap makineleri veya API'ler gibi harici araçları çağırma yeteneği.
Yalnızca büyük olasılıkla sonraki k jetondan örnek alan bir kod çözme stratejisi.
Olasılıkları toplamı p olan en küçük jeton kümesinden örnek alan bir kod çözme stratejisi.
Bir görevde veya alanda öğrenilen bilgiyi başka bir görevi geliştirmek için uygulamak.
Paralel olarak diziler arasındaki ilişkileri modellemek için dikkati kullanan bir sinir mimarisi.
Eğitim sırasında hesaplanan ve zamanla aşağıya doğru optimize edilen model hata değeri.
Açık hedef çıktıları olmayan etiketlenmemiş verilerden öğrenme kalıpları.
Modelleri ayarlamak ve aşırı uyumu önlemek için geliştirme sırasında kullanılan bir veri kümesi.
Yüksek boyutlu gömme vektörlerini depolamak ve sorgulamak için optimize edilmiş bir veritabanı.
Görsel ve metinsel bilgileri ortaklaşa işleyen çok modlu bir model.
Temiz etiketlerin az olduğu durumlarda modelleri eğitmek için gürültülü, buluşsal veya kısmi etiketlerin kullanılması.
Bir sinir ağından geçen sinyalleri ölçeklendiren öğrenilmiş bir sayısal değer.
Anlamsal ilişkileri yakalayan kelimelerin yoğun bir vektör temsili.
Yapay zeka tahminlerini daha şeffaf ve anlaşılır hale getirmeye yönelik teknikler ve uygulamalar.
Göreve özgü örnekler olmadan görevleri önceden genel bilgilere dayanarak çözme.
Bir yapay zeka sisteminin planladığı, yürüttüğü, sonuçları kontrol ettiği ve bir hedefe doğru yinelediği çok adımlı bir süreç.
Avrupa Birliği'nin yapay zeka sistemleri ve sağlayıcıları için risk temelli düzenleyici çerçevesi.
Sistemleri daha güvenli ve daha kontrol edilebilir hale getirmek için gereken ekstra zaman, bilgi işlem veya ürün hızı maliyeti.
Eğitim verilerinde kıyaslama testi örnekleri veya yakın değişkenler mevcut olduğunda, raporlanan performans şişirilir.
Basit korelasyonlar yerine neden-sonuç ilişkilerini tahmin etmeye yönelik yöntemler.
Ölçülen bir model metriğinin gerçek değerini muhtemelen içeren istatistiksel aralık.
Model çıktılarının sabit bir dizi yazılı prensip tarafından yönlendirildiği bir eğitim ve davranış şekillendirme yaklaşımı.
Verinin nereden geldiğine, nasıl dönüştürüldüğüne ve nerede kullanıldığına ilişkin kayıt.
Bir veri kümesinin veya model yapısının belgelenmiş kaynağı, mülkiyeti ve geçmişi.
Bireysel kayıtların çıktılardan güvenilir bir şekilde çıkarılamaması için istatistiksel gürültü ekleyen bir gizlilik tekniği.
Çıkarımda daha az işlem kullanırken daha büyük bir modelin davranışını taklit etmek üzere eğitilmiş daha küçük bir model.
Verileri anlamsal arama, kümeleme ve erişim için kullanılan vektörlere dönüştürmek için uzmanlaşmış bir model.
Model sürümleri genelinde istemleri, veri kümelerini ve puanlama mantığını çalıştıran tekrarlanabilir bir değerlendirme çerçevesi.
Eğitim ve çıkarım amacıyla doğrulanmış makine öğrenimi özelliklerini tutarlı bir şekilde depolamak ve sunmak için yönetilen bir sistem.
Bir yapay zeka yanıtının kaynak veriler veya alınan kanıtlarla ne ölçüde desteklendiği.
Çıktı belirteçlerini geçerli yapılara veya politikaya uygun seçimlere sınırlayan bir üretim stratejisi.
Kullanıcıların hangi yanıtları tercih edeceğini tahmin etmek için insan sıralamaları üzerine eğitilmiş bir model.
Üretimde model isteklerini alan ve tahminleri döndüren konuşlandırılmış bir API arayüzü.
Alma, destek otomasyonu veya temel yanıtlar için kullanılan, seçilmiş bir belge veya kayıt koleksiyonu.
Benzer kavramların vektörler halinde birbirine yakın konumlandırıldığı sıkıştırılmış bir temsil alanı.
Modellerin ortamlar arasında sürümlendirilmesi, onaylanması ve izlenmesi için merkezi bir katalog.
Yapay zeka çıkarımı, uzak bir bulut hizmeti yerine yerel olarak kullanıcı donanımı üzerinde gerçekleştirildi.
Model çıktısını doğrulayan ve güçlü bir şekilde yazılmış, makine tarafından kullanılabilen yapılara dönüştüren mantık.
Değişkenler, biçimlendirme kuralları ve göreve özel talimatlar içeren yeniden kullanılabilir bir bilgi istemi modeli.
Kullanıcının sorgusuyla alakalı alınan öğelerin oranı.
Bir yapay zeka sisteminin tanımlanmış bir kullanım bağlamı için güvenli olduğuna dair kanıtlarla desteklenen yapılandırılmış bir argüman.
Kullanıcının karşılaştığı kararları etkilemeden bir modeli üretim trafiğine paralel olarak çalıştırmak.
Model çıktısı, JSON, araç bağımsız değişkenleri veya yazılan alanlar gibi tanımlanmış bir şemayla sınırlandırılmıştır.
Kaliteyi veya muhakemeyi geliştirmek için yanıt oluşturma sırasında kullanılan ek çıkarım hesaplaması.
Kullanıcının yapay zeka çıktılarına olan güvenini, her görevde sistemin gerçek güvenilirliğiyle uyumlu hale getirmek.
Maliyetlerin API çağrıları, belirteçler, çıkarım süresi veya tüketilen bilgi işlem ile ölçeklendiği fiyatlandırma.
İstek/yanıt yüklerinin kısa ömürlü operasyonel pencerelerin ötesinde işlendikten sonra saklanmadığı bir politika.
Küçük bir taslak modelin, daha büyük bir modelin paralel olarak doğruladığı belirteçleri önerdiği bir çıkarım hızlandırma yöntemi.
Transformatörlerin geçmiş dikkati yeniden hesaplamadan yeni jetonlar oluşturmasına olanak tanıyan, önceki jetonlardan depolanan anahtar ve değer tensörleri.
Yapay zeka uygulamalarının harici araçlara, veri kaynaklarına ve içerik sağlayıcılara standart bir şekilde bağlanmasını sağlayan açık bir protokol.
Bir yapay zeka aracısının, bir hedefi tamamlayana veya bir durma koşuluna ulaşana kadar gözlemlediği, planladığı, harekete geçtiği ve yansıttığı yinelenen bir döngü.
Görevleri daha güvenilir bir şekilde çözmek için akıl yürütme adımlarını araç kullanım eylemleriyle birleştiren teşvik edici bir model.
Bir modelin birden çok dallanma çözüm yolunu araştırdığı ve en umut verici olanları seçtiği bir akıl yürütme yaklaşımı.
Ayrı bir ödül modeline ihtiyaç duymadan modellere doğrudan tercih çiftlerine göre ince ayar yapan bir eğitim yöntemi.
Bellek ihtiyaçlarını azaltmak için 4 bitlik ağırlık nicelemesini LoRA bağdaştırıcılarıyla birleştiren bir ince ayar tekniği.
Bellek kullanımını azaltan ve transformatör eğitimini ve çıkarımını hızlandıran optimize edilmiş bir dikkat algoritması.
Farklı ilişki türlerini yakalamak için çeşitli dikkat operasyonlarını paralel olarak yürüten bir dönüştürücü mekanizma.
Transformatörlerin sıra sırasını ayırt edebilmesi için belirteç yerleştirmelerine bilgi eklendi.
Göreli belirteç konumlarını kodlamak için sorgu ve anahtar vektörlerini döndüren konumsal bir kodlama yöntemi.
Dikkat puanlarını simge mesafesine göre cezalandıran ve modellerin daha uzun bağlamlara göre tahmin yapmasına yardımcı olan konumsal bir önyargı yöntemi.
İşlemi azaltmak için her belirtecin yalnızca yakındaki belirteçlerin sabit boyutlu bir penceresine katıldığı bir dikkat modeli.
En sık görülen karakter çiftlerini yeniden kullanılabilir belirteçler halinde birleştiren bir alt sözcük belirleme algoritması.
Alt kelime birimlerini, boşlukları önceden bölmeden doğrudan ham metinden öğrenen, dilden bağımsız bir simgeleştirici.
Kapsamlı bir karşılaştırma yapmadan bir sorguya yakın vektörleri bulan, kesinliği hızla değiştiren algoritmalar.
Yüksek boyutlu vektörler üzerinde hızlı yaklaşık en yakın komşu araması için grafik tabanlı bir dizin yapısı.
En alakalı öğeleri en üste koymak için başlangıçta alınan sonuçlar kümesini yeniden sıralayan bir model.
Daha iyi hatırlama ve kesinlik için anahtar kelime (sözcüksel) aramayı vektör (anlamsal) aramayla birleştiren bir erişim yaklaşımı.
Yüksek doğruluklu alaka düzeyi kararları için bir sorguyu ve belgeyi tek geçişte birlikte puanlayan bir model.
Sorguları ve belgeleri ayrı vektörler halinde kodlayarak bunların ölçekte hızlı bir şekilde karşılaştırılabilmesini sağlayan bir model.
Değerlendirme sırasında diğer modellerin çıktılarını puanlamak veya karşılaştırmak için bir dil modelinin kullanılması.
Oluşturulan k örnekten en az birinin testleri geçme şansını ölçen bir kod değerlendirme ölçüsü.
Çoktan seçmeli sorular kullanarak 57 akademik ve profesyonel konu genelinde dil modellerini test eden bir kıyaslama.
Birim testleri aracılığıyla kod oluşturma doğruluğunu ölçmek için kullanılan Python programlama problemlerinin bir karşılaştırması.
Dil modellerinde adım adım akıl yürütmeyi değerlendirmek için kullanılan ilkokul matematik kelime problemlerinin bir ölçütü.
Bir modelin iddialarının doğrulanabilir gerçek dünya bilgileriyle ne kadar doğru eşleştiği.
Bir modelin iddialarını desteklemek için yanıtında yer alan kaynak pasajlara veya belgelere yapılan atıflar.
Daha sonra makine tarafından üretilmiş olarak tanımlanabilmesi için yapay zeka tarafından oluşturulan metin veya ortama tespit edilebilir bir sinyalin yerleştirilmesi.
Genellikle yetenek veya etki alanı ayarlamaları için kullanılan, eğitim öncesi ve eğitim sonrası arasındaki bir ara eğitim aşaması.
Talimat ayarlama, tercih optimizasyonu ve güvenlik ayarı gibi ön eğitimden sonra uygulanan eğitim adımları.
Bir modelin kendi kopyalarıyla etkileşimler veya yarışmalar yoluyla veri üreterek geliştiği bir eğitim düzeni.
Birden fazla sorgu çeşidi oluşturan, her biri için sonuçları alan ve sıralamaları birleştiren bir alma yöntemi.
Hatırlamayı geliştirmek için kullanıcı sorgusunu çeşitli değişkenlere yeniden yazan bir alma tekniği.
Küçük parçaları arayan ancak daha zengin bağlam için bunların daha büyük ana belgelerini döndüren bir alma modeli.
Daha yüksek olasılıklı çıktılar bulmak için her adımda en üstteki birkaç aday diziyi tutan bir kod çözme algoritması.
Döngüleri azaltmak için modelin halihazırda ürettiği belirteçlerin olasılığını azaltan bir kod çözme ayarı.
Belirteçlerin olasılığını, o ana kadar ne sıklıkta göründükleriyle orantılı olarak azaltan bir kod çözme ayarı.
Belirteçlerin ortaya çıkma olasılığını azaltan ve yeni konuları teşvik eden bir kod çözme ayarı.