Речник

Емерджентност

Какво е Емерджентност?

Емерджентността описва свойства на дадена система, които възникват от взаимодействието на много прости части, но не могат да се видят в нито една отделна част. В изследванията на ИИ способностите се наричат емерджентни, когато големи езикови модели над определен размер решават задачи като многостъпково смятане или превод осезаемо по-добре от по-малките модели. Дали подобни скокове са истински, или отчасти зависят от начина на измерване, е предмет на спор сред изследователите.

Теми

езикови модели
мащабиране
изследвания

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Голям езиков модел (LLM)

Големият езиков модел (large language model, LLM) е невронна мрежа, обучена върху много големи количества текст, която може да разбира и генерира език. Работи, като стъпка по стъпка изчислява най-вероятния следващ токен. LLM пишат, обобщават, превеждат, отговарят на въпроси и генерират код; известни примери са Claude, GPT, Gemini и Llama. Без достъп до актуални източници те знаят само онова, което е било в обучителните им данни.

Езикови модели
Генеративен ИИ
+1

Базов модел (foundation model)

Базовият модел (foundation model) е голям ИИ модел, предварително обучен върху много обширни и разнообразни данни, който след това може да се използва за много различни задачи. Терминът е въведен в Станфордския университет през 2021 г. Известни примери са големите езикови модели като Claude или GPT, както и моделите за изображения. Предприятията обикновено изграждат приложенията си върху такива модели, вместо да обучават собствени от нулата; Актът на ЕС за изкуствения интелект говори за ИИ модели с общо предназначение.

Базов модел
Езикови модели
+1

Изкуствен общ интелект (AGI)

Изкуственият общ интелект (artificial general intelligence, AGI) означава хипотетична ИИ система, която може да се справя с широк кръг интелектуални задачи на човешко равнище и гъвкаво да пренася наученото в нови области. Днешните системи се представят добре при много задачи, но все още показват ограничения, например по отношение на надеждността. Няма общоприета дефиниция или начин за измерване, а дали и кога ще бъде постигнат AGI, е спорно сред експертите.

основи на ИИ
Изследвания
+1

Разсъждение на няколко стъпки (multi-hop)

Разсъждението на няколко стъпки (multi-hop) е способността на дадена система с ИИ да отговори на въпрос чрез няколко последователни извода, като често съчетава информация от различни източници. Пример: „Кой отдел се ръководи от човека, отговорен за проект X?“ изисква първо да се установи отговорното лице, а след това неговият отдел. Такива въпроси са предизвикателство за системите за търсене и RAG, защото всяка междинна стъпка трябва да бъде намерена и свързана правилно.

разсъждение
отговаряне на въпроси
+1