15 ключевых AI-терминов, которые нужно знать

Что надо понимать чтобы не путаться при работе с нейросетями?

Все важные термины собрал в одном читлисте.

LLM Большая языковая модель, обученная предсказывать и создавать текст.

Transformers Архитектура, которая фокусируется на важных словах в тексте.

Prompt engineering Искусство точного составления запросов для получения нужного ответа.

Fine tuning Дообучение модели на своих данных для решения специфичных задач. Embeddings Векторные представления слов и фраз. Retrieval-Augmented Generation Генерация текста с подстановкой фактов из внешней базы.

Tokens Минимальные единицы текста. Cлова или части слов.

Hallucination Ситуация, когда модель выдумывает факты.

Zero-shot Решение задачи без примеров. Chain-of-Thought Метод пошагового рассуждения модели.

Context Window Объём текста, который модель видит за один раз.

Temperature Параметр креативности ответа. Низкая температура = более консервативные ответы Высокая = больше вариативности.

Few-shot Решение задачи с несколькими примерами в запросе.

Reinforcement Learning from Human Feedback Обучение через отзывы людей.

LoRA (Low-Rank Adaptation) Лёгкая адаптация модели с малым числом дополнительных параметров.

В PDF формате можно весь читлист скачать здесь: https://podbiratel.gumroad.com/l/ai-terms

Все читлисты (20+ штук) и карта навыков продакта - бесплатно: https://podbiratel.gumroad.com/