Emergentsus kirjeldab süsteemi omadusi, mis tekivad paljude lihtsate osade koostoimes, kuid mida pole näha ühegi üksiku osa juures. TI-uuringutes nimetatakse võimeid emergentseteks, kui teatud suuruse ületavad suured keelemudelid lahendavad ülesandeid, nagu mitmeastmeline aritmeetika või tõlkimine, märgatavalt paremini kui väiksemad mudelid. Teadlaste hulgas vaieldakse, kas sellised hüpped on päriselt olemas või sõltuvad osaliselt sellest, kuidas neid mõõdetakse.
Suur keelemudel (large language model, LLM) on närvivõrk, mis on treenitud väga suurte tekstihulkadega, mis võimaldab sellel keelest aru saada ja keelt luua. See töötab, arvutades samm-sammult kõige tõenäolisema järgmise tokeni. LLM-id kirjutavad, võtavad kokku, tõlgivad, vastavad küsimustele ja genereerivad koodi; tuntud näited on Claude, GPT, Gemini ja Llama. Ilma juurdepääsuta värsketele allikatele teavad nad ainult seda, mis oli nende treeningandmetes.
Alusmudel (foundation model) on suur TI-mudel, mis on eeltreenitud väga mahukate ja mitmekesiste andmetega ning mida saab seejärel kasutada paljudeks erinevateks ülesanneteks. Termini võttis 2021. aastal kasutusele Stanfordi ülikool. Tuntud näited on suured keelemudelid, nagu Claude või GPT, ning pildimudelid. Ettevõtted ehitavad oma rakendused tavaliselt selliste mudelite peale, selle asemel et nullist oma mudelit treenida; ELi tehisintellekti määrus räägib üldotstarbelistest TI-mudelitest.
Üldine tehisintellekt (artificial general intelligence, AGI) tähistab hüpoteetilist TI-süsteemi, mis suudab inimtasemel hakkama saada laia intellektuaalsete ülesannete valikuga ja kanda õpitu paindlikult üle uutesse valdkondadesse. Tänapäeva süsteemid toimivad paljudes ülesannetes hästi, kuid neil on endiselt piirangud, näiteks usaldusväärsuses. Üldtunnustatud määratlust ega mõõtmisviisi pole ning see, kas ja millal AGI saavutatakse, on ekspertide seas vaidlusalune.
Mitmeastmeline arutlus (multi-hop reasoning) on TI-süsteemi võime vastata küsimusele mitme järjestikuse järelduse kaudu, sageli kombineerides teavet eri allikatest. Näide: „Millist osakonda juhib projekti X eest vastutav isik?“ nõuab kõigepealt vastutava isiku ja seejärel tema osakonna väljaselgitamist. Sellised küsimused on otsingu- ja RAG-süsteemidele nõudlikud, sest iga vaheetapp tuleb õigesti leida ja siduda.
