Emergencija opisuje svojstva sustava koja nastaju međudjelovanjem mnogih jednostavnih dijelova, ali se ne vide ni u jednom pojedinačnom dijelu. U istraživanju UI-ja sposobnosti se nazivaju emergentnima kada veliki jezični modeli iznad određene veličine znatno bolje od manjih modela rješavaju zadatke poput višekoračnog računanja ili prevođenja. Istraživači raspravljaju jesu li takvi skokovi stvarni ili djelomično ovise o načinu mjerenja.
Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.
Pokrenite demoVeliki jezični model (LLM) neuronska je mreža trenirana na vrlo velikim količinama teksta, zahvaljujući čemu može razumjeti i generirati jezik. Radi tako da korak po korak izračunava najvjerojatniji sljedeći token. LLM-ovi pišu, sažimaju, prevode, odgovaraju na pitanja i generiraju kod; poznati primjeri su Claude, GPT, Gemini i Llama. Bez pristupa aktualnim izvorima znaju samo ono što je bilo u njihovim podacima za treniranje.
Temeljni model (foundation model) velik je UI model unaprijed treniran na vrlo opsežnim, raznovrsnim podacima, koji se zatim može koristiti za mnoge različite zadatke. Pojam je skovan 2021. na Sveučilištu Stanford. Poznati primjeri uključuju velike jezične modele poput Claudea ili GPT-a te modele za slike. Tvrtke svoje aplikacije obično grade na takvim modelima umjesto da treniraju vlastite od nule; Akt EU-a o umjetnoj inteligenciji odnosi se na UI modele opće namjene.
Opća umjetna inteligencija (AGI) označava hipotetski UI sustav koji može obavljati širok raspon intelektualnih zadataka na ljudskoj razini i fleksibilno prenositi naučeno na nova područja. Današnji sustavi dobro rade mnoge zadatke, ali još pokazuju ograničenja, primjerice u pouzdanosti. Ne postoji općeprihvaćena definicija ni način mjerenja, a stručnjaci raspravljaju hoće li se i kada AGI postići.
Višekoračno zaključivanje sposobnost je UI sustava da odgovori na pitanje kroz nekoliko uzastopnih zaključaka, često kombinirajući informacije iz različitih izvora. Primjer: „Koji odjel vodi osoba odgovorna za projekt X?“ najprije zahtijeva utvrđivanje odgovorne osobe, a zatim njezina odjela. Takva su pitanja zahtjevna za sustave pretraživanja i RAG jer se svaki međukorak mora pronaći i ispravno povezati.
