Глоссарий ИИ

Большая языковая модель, или LLM, — это нейросеть, обученная на огромных объёмах текста предсказывать, какой фрагмент текста идёт следующим.

Токен — это базовая единица текста, которую читает и пишет языковая модель: целое слово, часть слова, число или знак препинания.

Окно контекста — это максимальный объём текста, измеряемый в токенах, который языковая модель может учитывать одновременно.

Температура — это настройка, которая определяет, насколько случайно языковая модель выбирает следующий токен.

Рассуждающая модель — это языковая модель, обученная решать задачу промежуточными шагами, прежде чем дать окончательный ответ.

В искусственном интеллекте галлюцинация — это ответ, который звучит гладко и уверенно, но оказывается ложным, необоснованным или выдуманным.

Генерация, дополненная поиском, или RAG, — это приём, при котором в коллекции документов ищутся фрагменты, лучше всего подходящие к вопросу, и передаются языковой модели, а она пишет ответ на их основе.

Системный промпт — это набор постоянных инструкций, которые языковая модель получает до начала чата и которые задают её роль, тон, формат и правила.

Top-p, или ядерная выборка, — это настройка, которая ограничивает языковую модель наименьшей группой вероятных токенов, чьи вероятности в сумме достигают выбранной доли, и выбирает следующий токен только из этой группы.

Модель со смесью экспертов — это нейросеть, разделённая на множество специализированных подсетей, называемых экспертами, с маршрутизатором, который направляет каждый токен лишь к нескольким из них.

Квантование — это приём, при котором числа модели хранятся с меньшим числом бит, например 8 или 4 вместо 16, так что модель занимает меньше памяти и работает быстрее.

Эмбеддинги — это наборы чисел, называемые векторами, которые представляют смысл фрагмента текста, изображения или звука.

ИИ-агент — это построенная на языковой модели система, которая добивается цели за несколько шагов: решает, что делать дальше, использует инструменты и проверяет результаты.

Вызов инструментов, он же вызов функций, — это возможность языковой модели попросить твою программу выполнить функцию и использовать результат в ответе.

MCP, Model Context Protocol, — это открытый стандарт, который позволяет приложениям ИИ подключаться к инструментам и источникам данных через единый общий интерфейс.

Модель без цензуры — это языковая модель, которую не настраивали произвольно отказывать в запросах или прятать ответы под горой предупреждений, поэтому она прямо отвечает на то, о чём её спросили.

Отказ — это случай, когда языковая модель отклоняет запрос, обычно короткой фразой о том, что не может или не станет помогать.

Ограничители, или guardrails, — это правила, фильтры и обученные модели поведения, которые разработчик ИИ добавляет, чтобы ограничить то, что модель скажет или сделает.

Модель с открытыми весами — это модель ИИ, у которой обученные параметры, называемые весами, опубликованы, так что любой может их скачать и запустить.

Выравнивание — это работа над тем, чтобы модель ИИ вела себя так, как задумали её создатели и хотят пользователи: следовала инструкциям, была полезной и избегала того, что сочтено вредным.

RLHF, то есть обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей, — это метод обучения, в котором люди ранжируют ответы модели, а затем модель подстраивают так, чтобы она давала такие ответы, какие они предпочли.

Дообучение — это процесс, при котором уже предобученную модель продолжают тренировать на меньшем, специализированном наборе данных, чтобы она приспособилась к задаче, стилю или области.

Диффузионная модель — это генератор изображений, который начинает со случайного шума и шаг за шагом убирает его, пока не проявится картинка, соответствующая текстовому описанию.

Негативный промпт — это второе текстовое описание, которое говорит модели изображений, от чего держаться подальше, например от размытия, лишних пальцев или блёклого вида.

Апскейл изображений увеличивает картинку до более высокого разрешения, стараясь сохранить резкость.

Seed — это целое число, которое фиксирует случайный шум, с которого начинает модель изображений, так что тот же seed с тем же запросом и настройками может снова нарисовать ту же картинку.

Шкала CFG, сокращение от classifier-free guidance, она же guidance, — это настройка, которая определяет, насколько строго модель изображений следует твоему текстовому запросу.

LoRA, сокращение от low-rank adaptation, то есть адаптации низкого ранга, — это небольшой файл-надстройка, который подстраивает большую модель ИИ так, чтобы она усвоила стиль, объект или навык без полного переобучения.

Inpainting — это приём редактирования изображений, при котором модель ИИ перерисовывает только выбранный участок картинки по текстовому запросу, а остальное изображение остаётся как есть.

Удаление фона — это автоматическое отделение главного объекта изображения от заднего плана, чтобы его можно было поместить на прозрачный или другой фон.

Видео из изображения — это способ создать короткий клип: модель ИИ получает неподвижную картинку как отправную точку и фразу о том, как всё должно двигаться.

Local-first-программа хранит твои данные на твоём устройстве как основную копию, а серверы рассматривает лишь как необязательное подспорье.

Анонимизирующий прокси — это посредник, который отправляет запрос от твоего имени, чтобы сервис на другом конце не узнал, кто ты.

Срок хранения данных — это время, в течение которого сервис держит получаемую или создаваемую информацию, прежде чем удалить её.

IndexedDB — это встроенная в веб-браузеры база данных, позволяющая сайту хранить большие объёмы структурированных данных на устройстве посетителя.

Zero-log описывает сервис, который не ведёт журналов того, что ты спрашиваешь или говоришь: никакой сохранённой записи твоих запросов, ответов или действий сверх строго необходимого для работы.

Сквозное шифрование означает, что данные шифруются на устройстве отправителя и могут быть расшифрованы только на устройстве того, кому они предназначены, так что любой сервер между ними передаёт лишь нечитаемый шифртекст.

API, совместимый с OpenAI, принимает те же запросы и возвращает те же ответы, что и API OpenAI, поэтому существующий код и инструменты могут использовать другого провайдера, поменяв немногим больше, чем адрес и ключ.

Rate limit — это потолок числа запросов, которые аккаунт или ключ могут отправить сервису за определённый период.

Кредиты — это предоплаченная единица учёта, в которой сервис выражает стоимость использования: каждый запрос тратит небольшое число кредитов в зависимости от того, сколько ресурсов он потребовал.