AI ლექსიკონი

ხელოვნური ინტელექტისა და პრომპტინგის ძირითადი ტერმინები, მარტივი ახსნით.

აზრთა ჯაჭვი Chain of Thought: პრომპტინგის ტექნიკა, როცა მოდელს სთხოვენ, საბოლოო პასუხამდე ნაბიჯ-ნაბიჯ გაიაზროს ამოცანა. დაწვრილებით.
გენერაციული AI Generative AI: ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ქმნის ახალ კონტენტს: ტექსტს, სურათს, ხმას, ვიდეოს ან კოდს.
დამატებითი სწავლება Fine-tuning: უკვე გაწვრთნილი მოდელის დამატებითი სწავლება კონკრეტულ მონაცემებზე, რომ კონკრეტულ ამოცანაში უკეთ იმუშაოს.
დიდი ენობრივი მოდელი Large Language Model, LLM: ნეირონული ქსელი, რომელიც უზარმაზარ ტექსტურ მონაცემებზეა გაწვრთნილი და ტექსტის გაგება და წერა შეუძლია. ChatGPT, Claude და Gemini სწორედ ასეთ მოდელებზე მუშაობს.
ემბედინგი Embedding: ტექსტის რიცხვითი წარმოდგენა (ვექტორი), რომელიც მის მნიშვნელობას ასახავს. გამოიყენება მსგავსი ტექსტების მოსაძებნად.
კონტექსტის ფანჯარა Context Window: ტექსტის მაქსიმალური მოცულობა, რომლის „დანახვაც“ მოდელს ერთდროულად შეუძლია: პრომპტი, საუბრის ისტორია და მიმაგრებული ფაილები ერთად.
მაგალითებით სწავლება Few-shot Prompting: პრომპტში რამდენიმე მაგალითის ჩართვა, რომ მოდელმა სასურველი ფორმატი და სტილი გაიმეოროს. დაწვრილებით.
მაგალითების გარეშე Zero-shot Prompting: როცა მოდელს დავალებას აძლევთ მხოლოდ ინსტრუქციით, მაგალითების გარეშე.
მიკერძოება Bias: მოდელის ტენდენცია, აჩვენოს სწავლების მონაცემებში არსებული სტერეოტიპები ან ცალმხრივი ხედვა.
მულტიმოდალური მოდელი Multimodal Model: მოდელი, რომელიც მუშაობს რამდენიმე ტიპის მონაცემთან: ტექსტთან, სურათთან, აუდიოსთან ან ვიდეოსთან.
ნეირონული ქსელი Neural Network: გამოთვლითი მოდელი, რომელიც შედგება ურთიერთდაკავშირებული „ნეირონების“ ფენებისგან და მონაცემებიდან სწავლობს კანონზომიერებებს.
პრომპტ-ინექცია Prompt Injection: შეტევის სახეობა, როცა ტექსტში (მაგალითად, ვებგვერდზე ან დოკუმენტში) დამალულია ინსტრუქციები, რომლებიც AI-ს თავდაპირველი დავალებიდან გადახვევას აიძულებს.
პრომპტ-ინჟინერია Prompt Engineering: პრომპტების წერისა და გაუმჯობესების უნარი და პრაქტიკა, რომ AI-მ სასურველი შედეგი მოგვცეს.
პრომპტი Prompt: ტექსტი (კითხვა, დავალება ან ინსტრუქცია), რომელსაც AI-ს უგზავნით. დაწვრილებით.
როლის მითითება Role Prompting: პრომპტინგის ტექნიკა, როცა AI-ს ეუბნებით, რა როლში იმოქმედოს. დაწვრილებით.
სისტემური პრომპტი System Prompt: ინსტრუქციები, რომლებიც მოდელს საუბრის დაწყებამდე ეძლევა და განსაზღვრავს მის ქცევას, სტილსა და შეზღუდვებს.
ტემპერატურა Temperature: პარამეტრი, რომელიც არეგულირებს პასუხის შემთხვევითობას: დაბალი ტემპერატურა უფრო პროგნოზირებად, მაღალი კი უფრო კრეატიულ პასუხს იძლევა.
ტოკენი Token: ტექსტის ერთეული, რომლითაც მოდელი „კითხულობს“ და წერს: სიტყვა, სიტყვის ნაწილი ან სიმბოლო. ქართული ტექსტი, როგორც წესი, ინგლისურზე მეტ ტოკენად იყოფა.
ტრანსფორმერი Transformer: ნეირონული ქსელის არქიტექტურა, რომელზეც თანამედროვე ენობრივი მოდელების უმეტესობაა აგებული.
ჩატბოტი Chatbot: პროგრამა, რომელიც მომხმარებელს ბუნებრივ ენაზე ესაუბრება. თანამედროვე ჩატბოტები, მაგალითად ChatGPT, Claude და Gemini, დიდ ენობრივ მოდელებზეა აგებული.
ჰალუცინაცია Hallucination: როცა მოდელი დამაჯერებლად წერს არასწორ ან გამოგონილ ინფორმაციას: არარსებულ წყაროებს, ციფრებს ან ფაქტებს. ამიტომ მნიშვნელოვანი ფაქტები ყოველთვის უნდა გადამოწმდეს.
AI აგენტი AI Agent: AI სისტემა, რომელიც არა მხოლოდ პასუხობს, არამედ დამოუკიდებლად ასრულებს მრავალსაფეხურიან ამოცანებს: ეძებს ინფორმაციას, იყენებს ხელსაწყოებს, ქმნის ფაილებს.
API Application Programming Interface: ინტერფეისი, რომლის საშუალებითაც პროგრამები ერთმანეთს უკავშირდება. დეველოპერები ენობრივ მოდელებს API-ით აერთებენ საკუთარ აპლიკაციებსა და საიტებში.
RAG Retrieval-Augmented Generation: მიდგომა, როცა მოდელი პასუხის დაწერამდე ეძებს რელევანტურ ინფორმაციას გარე წყაროში (დოკუმენტებში, მონაცემთა ბაზაში) და პასუხს მასზე აფუძნებს.