Sõnastik

Teadmiste piirdaatum

Mis on Teadmiste piirdaatum?

Teadmiste piirdaatum (knowledge cutoff) on ajahetk, milleni keelemudeli treeningandmed ulatuvad. Mudelil puuduvad omased teadmised sündmustest, hindadest, seadustest või toodetest, mis tekkisid hiljem, ning ta võib anda aegunud teavet, kui talle ei anta värskeid andmeid. Seda saab lahendada meetoditega, mis toovad käitusajal kasutusse teie enda dokumendid või värske veebisisu.

Kuidas KI.ordo aitab

KI.ordo agendid kompenseerivad piirdaatumit, kasutades teie salvestatud teadmisi ja tuues tööriistaga „Loe veebilehte“ kätte värskeid avalikke lehti.

Loe lähemalt

Teemad

LLM
ajakohasus
Põhivõimalused

Proovi KI.ordot

Agendid, töövood ja mallid ühes tööruumis – tasuta 24-tunnine demo.

Alusta demot

← Kõik terminid

Seotud terminid

Suur keelemudel (LLM)

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.

Keelemudelid
Generatiivne TI
+1

Hallutsinatsioon

Hallutsinatsioon on TI-mudeli väljund, mis kõlab veenvalt, kuid on vale või täiesti väljamõeldud – näiteks olematu kohtuotsus, vale arv või väljamõeldud allikas. Põhjus: keelemudelid loovad tõenäolisi sõnastusi; nad ei otsi fakte automaatselt üles. Risk väheneb, kui vastused põhinevad kontrollitud allikatel, tõendid on viidatud ja inimesed kontrollivad olulisi tulemusi.

Keelemudelid
Usaldusväärsus
+1

Mall

Otsinguga täiendatud genereerimine (RAG)

Otsinguga täiendatud genereerimine (retrieval-augmented generation) ühendab otsingu ja tekstigenereerimise: enne vastamist otsib süsteem teadmiste kogumikust – näiteks käsiraamatutest, reeglitest või KKK-st – asjakohaseid lõike ja annab need keelemudelile kontekstina. Vastus põhineb seega ajakohasel, ettevõttespetsiifilisel sisul, mitte ainult mudeli treeningteadmistel. See vähendab väljamõeldud väiteid, muudab allikad jälgitavaks ja võimaldab värskendusi ilma ümberõppeta.

RAG
teadmiste otsing
+1

Treeningandmed

Treeningandmed on näited, millest TI-mudel mustreid õpib: suured tekstikogud keelemudelite jaoks, märgendatud pildid pildimudelite jaoks. Nende kvaliteet, mitmekesisus ja värskus määravad suuresti, kui usaldusväärne ja õiglane mudel on ning kui ajakohased on selle teadmised. Organisatsioonide jaoks on oluline ka see, kas pakkuja kasutab nende sisestatud kliendiandmeid edasiseks treenimiseks.

Andmed
Training
+1