Мультимодальный ИИ

Инференс

Процесс использования уже обученной модели для получения ответа на новый запрос — в отличие от обучения (training), когда модель настраивает свои параметры. Именно инференс происходит каждый раз, когда вы отправляете сообщение чат-боту.

Эмбеддинг

Числовое представление текста, изображения или другого объекта в виде вектора, где смысловая близость объектов отражается в близости их векторов. Используется для поиска похожих документов и лежит в основе RAG и векторных баз данных.

ИИ-агент

Система на основе LLM, которая может не только отвечать на вопросы, но и самостоятельно планировать шаги, вызывать внешние инструменты (поиск, код, API) и выполнять многошаговые задачи для достижения цели с минимальным участием человека.

RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи людей)

Метод дообучения модели, при котором люди оценивают качество её ответов, а модель корректируется так, чтобы чаще выдавать ответы, которые люди оценивают выше. Ключевой этап в том, чтобы сделать ИИ-модель полезной и безопасной, а не только технически рабочей.

Диффузионная модель

Тип генеративной модели, которая учится создавать изображения (или другой контент), постепенно «очищая» случайный шум до тех пор, пока не получится осмысленная картинка. Лежит в основе большинства генераторов изображений — Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E.

Foundation model (базовая модель)

Крупная модель, обученная на широком массиве данных, которая служит основой для множества более узких приложений через дообучение или промптинг — вместо того чтобы обучать отдельную модель под каждую задачу с нуля.