Bảng thuật ngữ AI miễn phí
Thuật ngữ AI
Định nghĩa bằng ngôn ngữ đơn giản của các thuật ngữ AI mà bạn thường nghe thấy — dành cho sinh viên, chuyên gia và bất kỳ ai tò mò về cách hoạt động của AI.
- 213điều khoản
- 21chữ cái được bảo hiểm
- A–ZBộ lọc tìm kiếm + bảng chữ cái
- 100%Định nghĩa bằng ngôn ngữ đơn giản
A8 điều khoản
AI hiến pháp
Một phương pháp đào tạo và định hình hành vi trong đó kết quả đầu ra của mô hình được hướng dẫn bởi một bộ nguyên tắc cố định bằng văn bản.AI tạo sinh
Hệ thống AI tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video hoặc mã.AI trên thiết bị
Suy luận AI được thực hiện cục bộ trên phần cứng của người dùng thay vì trên dịch vụ đám mây từ xa.ALiBi
Một phương pháp sai lệch vị trí nhằm xử phạt điểm chú ý dựa trên khoảng cách mã thông báo, giúp các mô hình ngoại suy cho các bối cảnh dài hơn.An toàn AI
Một lĩnh vực tập trung vào việc giảm các hành vi có hại, lỗi và rủi ro lạm dụng trong hệ thống AI.ANN (Hàng xóm gần nhất gần nhất)
Các thuật toán tìm vectơ gần với truy vấn mà không so sánh toàn diện, đánh đổi độ chính xác để lấy tốc độ.API (Giao diện lập trình ứng dụng)
Một cách có cấu trúc để một hệ thống phần mềm gửi yêu cầu và nhận phản hồi từ hệ thống khác.B10 điều khoản
Bẻ khóa
Một kỹ thuật nhanh chóng nhằm mục đích vượt qua các hạn chế về an toàn của mô hình.Bộ đánh giá
Một tập dữ liệu được giữ lại được sử dụng để đo lường chất lượng mô hình sau khi đào tạo.Bộ đệm KV
Các tensor khóa và giá trị được lưu trữ từ các mã thông báo trước đó cho phép bộ chuyển đổi tạo mã thông báo mới mà không cần tính toán lại sự chú ý trong quá khứ.Bộ lọc an toàn
Lớp kiểm duyệt chặn hoặc ghi lại các đầu vào hoặc đầu ra của mô hình không an toàn.Bộ mã hóa
Thành phần của mô hình biến đổi đầu vào thành các biểu diễn tiềm ẩn.Bộ mã hóa chéo
Một mô hình chấm điểm truy vấn và ghi tài liệu cùng lúc để đưa ra các đánh giá về mức độ liên quan có độ chính xác cao.Bộ mã hóa kép
Một mô hình mã hóa các truy vấn và tài liệu thành các vectơ riêng biệt để có thể so sánh chúng nhanh chóng trên quy mô lớn.Bộ nhớ (Bộ nhớ tác nhân)
Bối cảnh được lưu trữ mà tác nhân AI sử dụng qua các bước hoặc phiên để cải thiện tính liên tục.Bộ xác thực
Một tập dữ liệu được sử dụng trong quá trình phát triển để điều chỉnh các mô hình và ngăn chặn việc trang bị quá mức.BPE (Mã hóa cặp byte)
Thuật toán mã thông báo từ phụ hợp nhất các cặp ký tự thường gặp nhất thành các mã thông báo có thể sử dụng lại.C23 điều khoản
Căn chỉnh AI
Công việc làm cho hệ thống AI hoạt động theo ý định, giá trị của con người và các ràng buộc về an toàn.cân nặng
Một giá trị số đã học để chia tỷ lệ các tín hiệu truyền qua mạng nơ-ron.Cắt tỉa
Loại bỏ các trọng số hoặc nơ-ron mô hình ít quan trọng hơn để giảm kích thước và tính toán.câuMảnh
Trình mã thông báo bất khả tri về ngôn ngữ học các đơn vị từ phụ trực tiếp từ văn bản thô mà không cần phân tách trước khoảng trắng.Cây quyết định
Một mô hình đưa ra dự đoán thông qua chuỗi phân chia tính năng if-then.Cây Suy Nghĩ
Một cách tiếp cận lý luận trong đó một mô hình khám phá nhiều đường dẫn giải pháp phân nhánh và chọn ra những đường dẫn có triển vọng nhất.Chắt lọc kiến thức
Huấn luyện một mô hình nhỏ hơn để bắt chước kết quả đầu ra của một mô hình lớn hơn.Chú thích
Các nhãn hoặc siêu dữ liệu do con người thêm vào dùng để đào tạo hoặc đánh giá các mô hình học máy.Chú ý chớp nhoáng
Một thuật toán chú ý được tối ưu hóa giúp giảm mức sử dụng bộ nhớ và tăng tốc quá trình đào tạo và suy luận của máy biến áp.Chú ý nhiều đầu
Một cơ chế biến áp chạy song song một số thao tác chú ý để nắm bắt các loại mối quan hệ khác nhau.Chuẩn hóa
Chuyển đổi các giá trị sang một thang đo nhất quán để cải thiện độ ổn định tối ưu hóa.Chưng cất
Nén kiến thức từ mô hình giáo viên lớn sang mô hình học sinh nhỏ hơn.Chuỗi suy nghĩ
Một phong cách lý luận trong đó mô hình AI phân tích vấn đề thành các bước trung gian.Chuyển tiếp học tập
Áp dụng kiến thức đã học trong một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực này để cải thiện một nhiệm vụ khác.Cơ chế chú ý
Một thành phần mô hình tập trung động vào các phần có liên quan của đầu vào khi tạo ra đầu ra.Cơ quan đăng ký mẫu
Một danh mục trung tâm để lập phiên bản, phê duyệt và theo dõi các mô hình trên các môi trường.Cơ sở dữ liệu vectơ
Cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa để lưu trữ và truy vấn các vectơ nhúng có chiều cao.Cơ sở kiến thức
Một bộ sưu tập tài liệu hoặc hồ sơ được tuyển chọn dùng để truy xuất, hỗ trợ tự động hóa hoặc phản hồi nền tảng.Con người trong vòng lặp
Quy trình làm việc trong đó con người xem xét, hướng dẫn hoặc ghi đè kết quả đầu ra của AI.Con ngườiEval
Điểm chuẩn của các vấn đề lập trình Python được sử dụng để đo lường tính chính xác của việc tạo mã thông qua các bài kiểm tra đơn vị.Cửa hàng tính năng
Một hệ thống được quản lý để lưu trữ và cung cấp các tính năng ML đã được xác thực một cách nhất quán cho hoạt động đào tạo và suy luận.Cửa sổ ngữ cảnh
Số lượng mã thông báo đầu vào tối đa mà một mô hình ngôn ngữ có thể xử lý cùng một lúc.Cửa sổ trượt Chú ý
Một mẫu chú ý trong đó mỗi mã thông báo chỉ tham gia vào một cửa sổ có kích thước cố định của các mã thông báo lân cận để giảm tính toán.D5 điều khoản
Dòng dữ liệu
Bản ghi dữ liệu đến từ đâu, dữ liệu được chuyển đổi như thế nào và nó được sử dụng ở đâu.DPO (Tối ưu hóa tùy chọn trực tiếp)
Một phương pháp đào tạo giúp tinh chỉnh các mô hình trực tiếp trên các cặp ưu tiên mà không cần mô hình phần thưởng riêng.Dữ liệu lớn
Các bộ dữ liệu rất lớn và phức tạp đòi hỏi các kỹ thuật xử lý và lưu trữ có thể mở rộng.Dữ liệu tổng hợp
Dữ liệu được tạo nhân tạo dùng để tăng cường, mô phỏng hoặc bảo vệ dữ liệu đào tạo nhạy cảm.Dương tính giả
Dự đoán không chính xác trong đó mô hình đánh dấu sai trường hợp âm tính thành dương tính.G9 điều khoản
GAN (Mạng đối thủ sáng tạo)
Một thiết lập tổng quát trong đó người tạo và người phân biệt đối xử với nhau.Ghi nhãn dữ liệu
Quá trình gán thẻ hoặc đầu ra mục tiêu cho dữ liệu thô để học có giám sát.Giải mã được bảo vệ
Chiến lược tạo giới hạn mã thông báo đầu ra ở các cấu trúc hợp lệ hoặc các lựa chọn tuân thủ chính sách.Giải mã suy đoán
Một phương pháp tăng tốc suy luận trong đó một mô hình dự thảo nhỏ đề xuất các mã thông báo mà một mô hình lớn hơn sẽ xác minh song song.Giảm dần độ dốc
Một phương pháp tối ưu hóa cập nhật các tham số theo hướng giảm lỗi.Giám sát yếu
Sử dụng nhãn nhiễu, heuristic hoặc một phần để huấn luyện mô hình khi khan hiếm nhãn sạch.Giữa buổi tập
Giai đoạn đào tạo trung gian giữa đào tạo trước và sau đào tạo, thường được sử dụng để điều chỉnh năng lực hoặc lĩnh vực.Gọi hàm
Khả năng mô hình để tạo các cuộc gọi có cấu trúc kích hoạt các công cụ hoặc API bên ngoài.GSM8K
Một chuẩn mực của các bài toán đố toán cấp lớp dùng để đánh giá khả năng suy luận từng bước trong các mô hình ngôn ngữ.H25 điều khoản
Hàm mất mát
Một mục tiêu toán học giúp định lượng lỗi dự đoán trong quá trình đào tạo.Hạn chế kiến thức
Thời điểm mới nhất được phản ánh trong dữ liệu huấn luyện của mô hình.hành động lại
Mẫu gợi ý xen kẽ các bước lý luận với các hành động sử dụng công cụ để giải quyết nhiệm vụ một cách đáng tin cậy hơn.Hệ thống khuyến nghị
Một đường dẫn mô hình dự đoán sở thích của người dùng để xếp hạng nội dung hoặc sản phẩm.Hệ thống tự trị
Một hệ thống có thể đưa ra quyết định và hành động với sự kiểm soát hạn chế hoặc không có sự kiểm soát trực tiếp của con người trong thời gian thực.Hiệu chuẩn
Điểm tin cậy của mô hình phù hợp với xác suất chính xác thực tế như thế nào.Hiệu chuẩn tin cậy
Điều chỉnh niềm tin của người dùng vào kết quả đầu ra AI với độ tin cậy thực tế của hệ thống trong từng tác vụ.Hình mờ
Nhúng tín hiệu có thể phát hiện được vào văn bản hoặc phương tiện do AI tạo ra để sau này có thể xác định tín hiệu đó là do máy tạo ra.Hình phạt hiện diện
Cài đặt giải mã làm giảm khả năng xuất hiện mã thông báo, khuyến khích các chủ đề mới.Hình phạt lặp lại
Cài đặt giải mã làm giảm xác suất của mã thông báo mà mô hình đã tạo để giảm vòng lặp.Hình phạt tần số
Cài đặt giải mã giúp giảm xác suất của mã thông báo tương ứng với tần suất chúng xuất hiện cho đến nay.HNSW
Cấu trúc chỉ mục dựa trên biểu đồ để tìm kiếm lân cận gần nhất nhanh chóng trên các vectơ nhiều chiều.hòa tấu
Kết hợp các dự đoán từ nhiều mô hình để cải thiện độ tin cậy hoặc độ chính xác.Học ít lần
Học hỏi hoặc điều chỉnh hành vi chỉ từ một số ít ví dụ.Học không giám sát
Các mẫu học tập từ dữ liệu chưa được gắn nhãn mà không có kết quả đầu ra mục tiêu rõ ràng.Học máy (ML)
Các phương pháp cho phép hệ thống học các mẫu từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian.Học sâu
Một tập hợp con của học máy sử dụng mạng thần kinh nhiều lớp để học biểu diễn.Học tăng cường
Đào tạo bằng các tín hiệu khen thưởng trong đó nhân viên học các hành động nhằm tối đa hóa lợi nhuận dài hạn.Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)
Một phương pháp đào tạo sử dụng tín hiệu ưu tiên của con người để định hình hành vi của mô hình.Học tập có giám sát
Huấn luyện một mô hình với các ví dụ được gắn nhãn để ánh xạ đầu vào với đầu ra đã biết.Học tập không bắn
Giải quyết các nhiệm vụ không có ví dụ cụ thể bằng cách dựa vào kiến thức chung có sẵn.Học tập liên tục
Các phương pháp đào tạo cho phép mô hình tiếp tục học hỏi từ dữ liệu mới mà không quên kiến thức trước đó.Học tập trong bối cảnh
Khả năng của mô hình để làm theo các mẫu từ các ví dụ được cung cấp trực tiếp trong lời nhắc.Học tập tự giám sát
Học cách biểu diễn từ dữ liệu chưa được gắn nhãn bằng cách dự đoán các phần bị che hoặc biến đổi.Hỗn hợp các chuyên gia (MoE)
Một kiến trúc với các mạng con chuyên biệt, nơi chỉ các chuyên gia được chọn mới chạy trên mỗi đầu vào.K8 điều khoản
KẸP
Một kiến trúc mô hình đa phương thức học cách biểu diễn chung giữa văn bản và hình ảnh.Khả năng giải thích
Mức độ mà hành vi của một mô hình có thể được diễn giải và giải thích cho con người.Khái quát hóa
Mô hình hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy bên ngoài tập huấn luyện.Khai thác đánh giá
Một khung đánh giá có thể lặp lại chạy các lời nhắc, bộ dữ liệu và logic tính điểm trên các phiên bản mô hình.Khoảng tin cậy
Phạm vi thống kê có khả năng chứa giá trị thực của số liệu mô hình được đo.Không gian tiềm ẩn
Một không gian biểu diễn được nén trong đó các khái niệm tương tự được đặt gần nhau dưới dạng vectơ.Không lưu giữ dữ liệu
Chính sách trong đó tải trọng yêu cầu/phản hồi không được lưu trữ sau khi xử lý ngoài khoảng thời gian hoạt động ngắn hạn.Kỹ thuật tính năng
Thiết kế hoặc chuyển đổi các biến đầu vào để việc học dễ dàng và hiệu quả hơn.L12 điều khoản
Làm mịn nhãn
Một phương pháp chính quy hóa làm mềm các nhãn cứng để cải thiện tính khái quát hóa.Lan can
Các quy tắc, kiểm tra và kiểm soát nhằm hạn chế hành vi không an toàn hoặc không mong muốn của mô hình.Lan truyền ngược
Thuật toán đào tạo cốt lõi cập nhật trọng số mô hình bằng cách truyền ngược các lỗi dự đoán qua mạng.Lấy mẫu Top-k
Chiến lược giải mã chỉ lấy mẫu từ k mã thông báo tiếp theo có khả năng xảy ra nhất.Lấy mẫu Top-p (Hạt nhân)
Chiến lược giải mã lấy mẫu từ tập mã thông báo nhỏ nhất có tổng xác suất là p.LLM-với tư cách là Thẩm phán
Sử dụng mô hình ngôn ngữ để chấm điểm hoặc so sánh kết quả đầu ra từ các mô hình khác trong quá trình đánh giá.Lời nhắc
Các hướng dẫn đầu vào và ngữ cảnh được cung cấp cho một mô hình tổng quát.Lời nhắc hệ thống
Hướng dẫn có mức độ ưu tiên cao đặt ra hành vi, chính sách và kiểu phản hồi cho một mô hình.LoRA (Thích ứng cấp thấp)
Một phương pháp tinh chỉnh tham số hiệu quả bằng cách thêm các ma trận bộ điều hợp cấp thấp.Luật mở rộng quy mô
Một mối quan hệ thực nghiệm cho thấy hiệu suất được cải thiện như thế nào với kích thước mô hình, dữ liệu hoặc tính toán.Lượng tử hóa
Chuyển đổi trọng số mô hình sang các định dạng có độ chính xác thấp hơn như 8 bit hoặc 4 bit.Lượng tử hóa mô hình
Giảm độ chính xác về số của trọng số mô hình để giảm chi phí bộ nhớ và suy luận.M25 điều khoản
Mã hóa vị trí
Thông tin được thêm vào phần nhúng mã thông báo để người biến áp có thể phân biệt thứ tự trình tự.Mã thông báo
Một đoạn văn bản được xử lý bằng mô hình ngôn ngữ, chẳng hạn như một đoạn từ hoặc ký hiệu.Mã thông báo
Quá trình tách văn bản thành các token để nhập vào mô hình.Mạng lưới thần kinh
Một mô hình tính toán phân lớp lấy cảm hứng từ các tế bào thần kinh sinh học và các khớp thần kinh.Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN)
Kiến trúc thần kinh được tối ưu hóa để xử lý dữ liệu dạng lưới như hình ảnh.Mất Entropy chéo
Một hàm mục tiêu chung được sử dụng để huấn luyện các mô hình phân loại bằng cách xử phạt các xác suất không chính xác.Mất huấn luyện
Giá trị lỗi mô hình được tính toán trong quá trình đào tạo và được tối ưu hóa giảm dần theo thời gian.Mẫu chưng cất
Một mô hình nhỏ hơn được đào tạo để bắt chước hành vi của mô hình lớn hơn trong khi sử dụng ít tính toán hơn khi suy luận.Mẫu nhắc nhở
Mẫu lời nhắc có thể sử dụng lại với các biến, quy tắc định dạng và hướng dẫn dành riêng cho nhiệm vụ.Máy biến áp
Một kiến trúc thần kinh sử dụng sự chú ý để mô hình hóa các mối quan hệ song song giữa các chuỗi.MCP (Giao thức bối cảnh mô hình)
Một giao thức mở cho phép các ứng dụng AI kết nối với các công cụ, nguồn dữ liệu và nhà cung cấp bối cảnh bên ngoài theo cách tiêu chuẩn.MMLU
Một mô hình ngôn ngữ kiểm tra điểm chuẩn trên 57 môn học thuật và chuyên môn bằng cách sử dụng các câu hỏi trắc nghiệm.Mô hình cơ sở
Một mô hình tham chiếu đơn giản được sử dụng để so sánh xem liệu các phương pháp phức tạp hơn có thực sự cải thiện kết quả hay không.Mô hình đa phương thức
Một mô hình có thể xử lý hoặc tạo ra nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh và âm thanh.Mô hình hộp đen
Một mô hình mà lý luận bên trong của nó khó được con người giải thích trực tiếp.Mô hình khuếch tán
Một kiến trúc tổng quát học cách đảo ngược tiếng ồn để tổng hợp hình ảnh, âm thanh hoặc nội dung khác.Mô hình nền móng
Một mô hình được đào tạo trước lớn có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ tiếp theo.Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trên kho văn bản lớn để tạo và phân tích văn bản.Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM)
Một mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn được tối ưu hóa để giảm độ trễ, chi phí hoặc mức sử dụng trên thiết bị.Mô hình ngôn ngữ tầm nhìn (VLM)
Một mô hình đa phương thức cùng xử lý thông tin hình ảnh và văn bản.Mô hình nguồn mở
Một mô hình được phát hành với trọng lượng hoặc mã công khai để kiểm tra, điều chỉnh và tái sử dụng.Mô hình phần thưởng
Một mô hình chấm điểm đầu ra dựa trên các tín hiệu ưu tiên, thường được sử dụng trong đường ống RLHF.Mô hình sở thích của con người
Một mô hình được đào tạo về bảng xếp hạng con người để dự đoán phản hồi nào mà người dùng có thể thích.Mô hình thưa thớt
Một mô hình có nhiều tham số bằng 0 hoặc không hoạt động để giảm tính toán.Mô hình trôi dạt
Suy giảm hiệu suất theo thời gian khi điều kiện thực tế khác với các giả định về đào tạo.N6 điều khoản
Người sắp xếp lại
Một mô hình sắp xếp lại tập hợp kết quả được truy xuất ban đầu để đặt các mục phù hợp nhất lên trên cùng.Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)
Nhiệm vụ NLP xác định các thực thể như con người, địa điểm, ngày tháng hoặc tổ chức.Nhiệt độ
Cài đặt lấy mẫu kiểm soát tính ngẫu nhiên trong kết quả đầu ra được tạo.Nhúng
Biểu diễn vectơ số nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản, hình ảnh hoặc dữ liệu khác.Nhúng mô hình
Một mô hình chuyên dùng để chuyển đổi dữ liệu thành các vectơ được sử dụng để tìm kiếm, phân cụm và truy xuất ngữ nghĩa.Nhúng từ
Một biểu diễn vector dày đặc của các từ nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa.O1 kỳ hạn
P5 điều khoản
Perplexity
Một thước đo mô hình ngôn ngữ đo lường mức độ ngạc nhiên của mô hình đối với các mã thông báo tiếp theo thực sự.Phân loại
Nhiệm vụ trong đó mô hình gán đầu vào cho một hoặc nhiều danh mục được xác định trước.Phân loại ý định
Dự đoán mục đích của người dùng từ một truy vấn văn bản để định tuyến chính xác.Phân tích tình cảm
Một nhiệm vụ NLP phân loại giai điệu hoặc quan điểm cảm xúc trong văn bản.Prompt Engineering
Thiết kế lời nhắc để cải thiện chất lượng đầu ra, độ tin cậy và khả năng kiểm soát.Q4 điều khoản
QLoRA
Một kỹ thuật tinh chỉnh kết hợp lượng tử hóa trọng lượng 4 bit với bộ điều hợp LoRA để giảm nhu cầu bộ nhớ.Quản trị AI
Các chính sách, tiêu chuẩn và cơ chế giám sát hướng dẫn cách phát triển và sử dụng AI trong xã hội.Quy trình làm việc đại lý
Một quy trình gồm nhiều bước trong đó hệ thống AI lập kế hoạch, thực thi, kiểm tra kết quả và lặp lại để đạt được mục tiêu.Quyền riêng tư khác biệt
Một kỹ thuật bảo mật bổ sung nhiễu thống kê để không thể suy ra các bản ghi riêng lẻ một cách đáng tin cậy từ kết quả đầu ra.R5 điều khoản
RAG (Thế hệ tăng cường truy xuất)
Một phương pháp truy xuất kiến thức bên ngoài và đưa nó vào thế hệ tại thời điểm suy luận.RAG-Fusion
Một phương pháp truy xuất tạo ra nhiều biến thể truy vấn, truy xuất kết quả cho từng biến thể và hợp nhất thứ hạng.Ranh giới quyết định
Bề mặt trong không gian đặc trưng phân tách các lớp được dự đoán bởi bộ phân loại.Rò rỉ điểm chuẩn
Khi các ví dụ kiểm tra điểm chuẩn hoặc các biến thể gần giống có trong dữ liệu đào tạo, hiệu suất được báo cáo sẽ tăng cao.RoPE (Nhúng vị trí quay)
Phương pháp mã hóa vị trí xoay vòng truy vấn và vectơ khóa để mã hóa các vị trí mã thông báo tương đối.S7 điều khoản
Sau đào tạo
Các bước đào tạo được áp dụng sau khi đào tạo trước, chẳng hạn như điều chỉnh hướng dẫn, tối ưu hóa tùy chọn và điều chỉnh an toàn.Siêu tham số
Giá trị cấu hình được đặt trước khi đào tạo, chẳng hạn như tốc độ học, kích thước lô hoặc độ sâu.Sơ đồ tri thức
Cấu trúc biểu đồ của các thực thể và mối quan hệ được sử dụng để suy luận hoặc truy xuất.Sử dụng công cụ
Khả năng của mô hình để gọi các công cụ bên ngoài như tìm kiếm, máy tính hoặc API.Sự thật mặt đất
Nhãn tham chiếu đáng tin cậy được sử dụng để đào tạo hoặc đánh giá kết quả đầu ra của mô hình.suy luận
Giai đoạn chạy trong đó mô hình được đào tạo tạo ra dự đoán hoặc kết quả đầu ra.Suy luận nhân quả
Các phương pháp ước tính mối quan hệ nhân quả thay vì các mối tương quan đơn giản.T38 điều khoản
Tăng cường dữ liệu
Các kỹ thuật tạo ra các ví dụ đào tạo đã được sửa đổi để cải thiện việc khái quát hóa mô hình.Tập dữ liệu
Một tập hợp các ví dụ có cấu trúc hoặc phi cấu trúc được sử dụng để đào tạo, xác nhận hoặc kiểm tra.tham số
Trọng số đã học được bên trong một mô hình ảnh hưởng đến kết quả đầu ra của nó.Thanh toán dựa trên việc sử dụng
Định giá khi chi phí tăng theo lệnh gọi API, mã thông báo, thời gian suy luận hoặc điện toán tiêu thụ.Thẻ mẫu
Tài liệu mô tả mục đích sử dụng, số liệu, hạn chế và rủi ro của mô hình.Thị giác máy tính
Nhánh AI trích xuất ý nghĩa từ hình ảnh và video.Thích ứng tên miền
Các phương pháp chuyển một mô hình được đào tạo trong một lĩnh vực sang hoạt động tốt hơn trong một lĩnh vực khác.thiên vị
Một dạng lỗi hoặc sự không công bằng nhất quán trong dữ liệu hoặc hành vi của mô hình.thu hồi
Tỷ lệ tích cực thực tế mà một mô hình xác định chính xác.Thuật toán
Một bộ quy tắc hoặc các bước xác định mà máy tính tuân theo để giải quyết vấn đề hoặc hoàn thành một nhiệm vụ.Thực tế
Mức độ chính xác của các tuyên bố của mô hình khớp với thông tin có thể kiểm chứng được trong thế giới thực.Thuế liên kết
Chi phí tăng thêm về thời gian, tính toán hoặc tốc độ sản phẩm cần thiết để làm cho hệ thống an toàn hơn và dễ kiểm soát hơn.tiêm nhắc nhở
Một kiểu tấn công trong đó các lệnh độc hại được chèn vào đầu vào của mô hình hoặc nội dung được truy xuất.Tìm kiếm kết hợp
Một cách tiếp cận truy xuất kết hợp tìm kiếm từ khóa (từ vựng) với tìm kiếm vectơ (ngữ nghĩa) để thu hồi và chính xác hơn.Tìm kiếm ngữ nghĩa
Tìm kiếm phù hợp với ý nghĩa thay vì trùng lặp từ khóa chính xác, thường sử dụng các từ khóa nhúng.Tìm kiếm tia
Thuật toán giải mã giữ lại một số chuỗi ứng cử viên hàng đầu ở mỗi bước để tìm kết quả đầu ra có xác suất cao hơn.Tính căn cứ
Mức độ mà phản hồi AI được hỗ trợ bởi dữ liệu nguồn hoặc bằng chứng được truy xuất.Tinh chỉnh
Tiếp tục đào tạo về dữ liệu theo miền cụ thể để điều chỉnh mô hình được đào tạo trước cho phù hợp với một nhiệm vụ cụ thể.Tinh chỉnh tham số hiệu quả (PEFT)
Các phương pháp điều chỉnh mô hình bằng cách huấn luyện một tập hợp con các tham số được thêm vào.Tính minh bạch của thuật toán
Logic, nguồn dữ liệu và các giới hạn của hệ thống AI được ghi lại và hiểu rõ ràng như thế nào.tính năng
Một biến đầu vào được mô hình sử dụng để đưa ra dự đoán.Tính toán
Các tài nguyên xử lý cần thiết để đào tạo và chạy các mô hình, thường được đo bằng FLOPS hoặc số giờ GPU.Tính toán thời gian suy luận
Lượng năng lượng xử lý tiêu thụ trong khi tạo ra mỗi phản hồi.Tính toán thời gian thử nghiệm
Tính toán suy luận bổ sung được sử dụng trong quá trình tạo phản hồi để cải thiện chất lượng hoặc lý luận.Trang bị quá mức
Khi một mô hình ghi nhớ dữ liệu huấn luyện và hoạt động kém với các dữ liệu đầu vào không nhìn thấy được.Trí tuệ nhân tạo (AI)
Lĩnh vực rộng lớn của việc xây dựng các hệ thống thực hiện các nhiệm vụ yêu cầu nhận dạng mẫu, lý luận, ngôn ngữ hoặc ra quyết định.Trích dẫn
Tham chiếu đến các đoạn nguồn hoặc tài liệu có trong phản hồi của mô hình để hỗ trợ cho tuyên bố của mô hình đó.Trích xuất tính năng
Chuyển đổi dữ liệu thô thành các tính năng thông tin mà mô hình có thể sử dụng.Triển khai bóng
Chạy một mô hình song song với lưu lượng sản xuất mà không ảnh hưởng đến các quyết định của người dùng.Trình phân loại
Một mô hình được thiết kế đặc biệt cho nhiệm vụ phân loại.Trình phân tích cú pháp đầu ra
Logic xác nhận và chuyển đổi đầu ra của mô hình thành các cấu trúc được gõ mạnh, có thể sử dụng được bằng máy.Trôi dữ liệu
Sự thay đổi dữ liệu đầu vào trong thế giới thực theo thời gian có thể làm giảm hiệu suất của mô hình.Trường hợp an toàn
Một lập luận có cấu trúc, được hỗ trợ bởi bằng chứng, rằng hệ thống AI an toàn cho bối cảnh sử dụng xác định.Truy xuất
Tìm tài liệu hoặc bản ghi có liên quan từ nguồn kiến thức cho một truy vấn.Truy xuất nhiều truy vấn
Một kỹ thuật truy xuất viết lại truy vấn của người dùng thành nhiều biến thể để cải thiện khả năng thu hồi.Truy xuất tài liệu dành cho phụ huynh
Một mẫu truy xuất tìm kiếm các phần nhỏ nhưng trả về các tài liệu gốc lớn hơn để có ngữ cảnh phong phú hơn.Tự chơi
Một thiết lập đào tạo trong đó một mô hình được cải thiện bằng cách tạo ra dữ liệu thông qua tương tác hoặc cạnh tranh với các bản sao của chính nó.Tỷ lệ học tập
Siêu tham số huấn luyện kiểm soát số lượng tham số thay đổi trong mỗi bước cập nhật.V2 điều khoản
X4 điều khoản
XAI (AI có thể giải thích)
Các kỹ thuật và thực tiễn giúp dự đoán AI trở nên minh bạch và dễ hiểu hơn.Xu hướng thuật toán
Sự không công bằng có hệ thống trong kết quả đầu ra của mô hình do dữ liệu, giả định hoặc lựa chọn mô hình bị sai lệch.Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Nhánh AI tập trung vào việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.Xuất xứ dữ liệu
Nguồn gốc, quyền sở hữu và lịch sử của tập dữ liệu hoặc tạo phẩm mô hình được ghi lại.Â1 kỳ hạn
Đ14 điều khoản
Đặc vụ AI
Một hệ thống phần mềm có thể quan sát, suy luận và thực hiện các hành động để đạt được mục tiêu, thường sử dụng các công cụ và bộ nhớ.Đạo luật AI
Khung pháp lý dựa trên rủi ro của Liên minh Châu Âu dành cho các hệ thống và nhà cung cấp AI.Đào tạo trước
Đào tạo mô hình quy mô lớn ban đầu trên dữ liệu rộng trước khi thích ứng ở hạ lưu.Đầu ra có cấu trúc
Đầu ra của mô hình bị ràng buộc ở một lược đồ đã xác định, chẳng hạn như JSON, đối số công cụ hoặc các trường đã nhập.Điểm chuẩn
Một bài kiểm tra hoặc tập dữ liệu được tiêu chuẩn hóa dùng để đo lường và so sánh hiệu suất của mô hình.Điểm cuối suy luận
Giao diện API được triển khai nhận các yêu cầu mô hình và trả về dự đoán trong quá trình sản xuất.Điều chỉnh hướng dẫn
Tinh chỉnh mô hình trên các cặp lệnh-phản hồi để cải thiện việc thực hiện nhiệm vụ.Độ bền
Khả năng của một mô hình để duy trì hiệu suất dưới tác động của tiếng ồn, sự dịch chuyển hoặc các yếu tố đầu vào đối nghịch.Độ chính xác
Tỷ lệ các kết quả dương tính được dự đoán thực sự đúng.Độ chính xác truy xuất
Tỷ lệ các mục được truy xuất có liên quan đến truy vấn của người dùng.Độ dốc
Một vectơ hiển thị mức độ thay đổi của mỗi tham số để giảm tổn thất.Độ trễ
Khoảng thời gian từ khi gửi yêu cầu đến khi nhận được đầu ra của mô hình.Đội đỏ
Kiểm tra căng thẳng hệ thống AI với các lời nhắc đối nghịch để phát hiện những thất bại và rủi ro.Đường ống
Một quy trình công việc được sắp xếp gồm các bước tiền xử lý, các bước mô hình và các giai đoạn hậu xử lý.Ả1 kỳ hạn
Bảng thuật ngữ AI miễn phí