AI-szójegyzék
Átfogó útmutató az MI-eszközökhöz és az oktatáshoz.
25 / 25 megjelenítve
A
Agentic AI
Az Agentic AI olyan AI-rendszereket ír le, amelyeket úgy terveztek, hogy célokat kövessenek tervezés, eszközhasználat, döntéshozatal, memória, visszajelzés és különböző szintű autonómiával rendelkező cselekvéssorozatok révén.
AI-ügynök
Más néven: AI Agent System
Az AI-ügynök egy olyan szoftverrendszer, amely egy MI-modellt használ célok értelmezésére, döntéshozatalra, eszközök használatára, műveletek végrehajtására, és adott esetben lépések ismétlésére egy feladat elvégzése érdekében.
Alapmodell (Foundation Model)
Az alapmodell egy széles körben képzett MI-modell, amely számos későbbi feladatot támogathat, és gyakran adaptálható promptolással, lekéréssel, finomhangolással vagy további eszközökkel.
API
Más néven: Alkalmazásprogramozási felület
Az API, vagyis az alkalmazásprogramozási felület, egy meghatározott mód arra, hogy a szoftverrendszerek kommunikáljanak egymással, és kéréseket, adatokat vagy funkciókat cseréljenek.
B
F
Few-Shot Prompting
A Few-Shot Prompting egy olyan technika, amely során egy MI-modellnek kis számú példát mutatnak be a kívánt feladatról vagy kimeneti mintáról, mielőtt az feldolgozna egy új bemenetet.
Finomhangolás (Fine-Tuning)
A finomhangolás egy meglévő MI-modell további képzésének folyamata kiegészítő, feladatspecifikus vagy tartományspecifikus adatokon, a viselkedésének vagy képességeinek módosítása érdekében.
G
Generatív MI
Más néven: GenAI, Generatív mesterséges intelligencia
A generatív MI olyan mesterséges intelligencia rendszerekre utal, amelyeket új tartalom, például szöveg, képek, hang, videó, szoftverkód vagy strukturált adatok létrehozására terveztek.
Gépi tanulás (Machine Learning)
Más néven: ML
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy ága, amelyben a számítógépes rendszerek mintákat tanulnak az adatokból, és ezeket a mintákat használják előrejelzések, osztályozások, ajánlások vagy egyéb kimenetek készítésére.
K
Kontextusablak
A kontextusablak az az információmennyiség, amelyet egy MI-modell egyetlen interakció vagy feldolgozási folyamat során figyelembe tud venni, jellemzően tokenekben mérve.
Következtetés (Inference)
A következtetés az a folyamat, amely során egy képzett MI- vagy gépi tanulási modellt használnak kimenet előállítására új bemeneti adatokból.
M
Mesterséges intelligencia (MI)
Más néven: MI, Mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia az olyan számítógépes rendszerek létrehozásának területe, amelyek képesek az emberi intelligenciához kapcsolódó feladatok elvégzésére, mint például a nyelv megértése, mintafelismerés, előrejelzések készítése, tartalomgenerálás és döntéstámogatás.
MI-automatizáció
Az MI-automatizáció a mesterséges intelligenciát ötvözi az automatizált munkafolyamatokkal, így a rendszerek képesek információkat elemezni, kimeneteket generálni, adatokat osztályozni, korlátozott döntéseket hozni vagy műveleteket elindítani, csökkentve a manuális beavatkozást.
MI-hallucináció
Más néven: LLM-hallucináció, Modell-hallucináció
Az MI-hallucináció akkor következik be, amikor egy MI-rendszer olyan információt generál, amely hihetőnek tűnik, de nem támasztják alá bizonyítékok, helytelen, kitalált vagy ellentmond a megbízható adatoknak.
MI-modell
Más néven: Mesterséges intelligencia modell
Az MI-modell egy olyan számítási rendszer, amelyet arra képeztek ki vagy konfiguráltak, hogy a bemeneteket előrejelzésekké, osztályozásokká, generált tartalmakká, döntésekké vagy egyéb kimenetekké alakítsa át.
Multimodális MI
A multimodális MI olyan rendszerekre utal, amelyek egynél több típusú információt képesek feldolgozni, megérteni vagy generálni, például szöveget, képeket, hangot, videót vagy strukturált adatokat.
N
Nagy nyelvi modell (LLM)
Más néven: LLM, Large Language Model
A nagy nyelvi modell egy olyan MI-modell, amelyet nagy mennyiségű szövegen és egyéb adatokon képeztek ki a nyelv megértésére és generálására token-sorozatok előrejelzésével és előállításával.
Neurális hálózat
Más néven: Mesterséges neurális hálózat, ANN
A neurális hálózat egy olyan gépi tanulási modell, amely rétegekbe rendezett, egymással összekapcsolt számítási egységekből áll, és adatokból tanul mintákat és reprezentációkat.
P
R
Rendszer-prompt (System Prompt)
A rendszer-prompt egy AI-modellnek adott magas szintű utasítás, amely meghatározza a viselkedést, a szerepkört, a korlátokat, a prioritásokat vagy az interakció működési szabályait.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Más néven: RAG
A Retrieval-Augmented Generation (RAG) egy olyan AI-architektúra, amely külső forrásokból kér le releváns információkat, és azokat egy generatív modell rendelkezésére bocsátja a válasz előállítása során.
T
Token
A token a szöveg vagy egyéb bemenet egy olyan egysége, amelyet egy AI-modell feldolgoz, például egy szó része, egy egész szó, írásjel vagy más kódolt elem.
Transformer
A Transformer egy olyan neurális hálózati architektúra, amely figyelmi mechanizmusok segítségével dolgozza fel a sorozat elemei közötti kapcsolatokat, és számos modern nyelvi és multimodális AI-modell alapját képezi.