Fogalomtár

Emergencia

Mi a(z) Emergencia?

Az emergencia egy rendszernek azokat a tulajdonságait jelenti, amelyek sok egyszerű elem kölcsönhatásából jönnek létre, de egyetlen elemben sem láthatók. Az MI-kutatásban akkor nevezik emergensnek a képességeket, ha a nagy nyelvi modellek egy bizonyos méret felett olyan feladatokat – például többlépéses számolást vagy fordítást – érezhetően jobban oldanak meg, mint a kisebb modellek. A kutatók vitatják, hogy az ilyen ugrások valódiak-e, vagy részben a mérés módjától függenek.

Témák

nyelvi modellek
skálázás
kutatás

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

Nagy nyelvi modell (LLM)

A nagy nyelvi modell (LLM) egy nagyon nagy szövegmennyiségen betanított neurális háló, amely képes a nyelv megértésére és előállítására. Úgy működik, hogy lépésről lépésre kiszámítja a legvalószínűbb következő tokent. Az LLM-ek írnak, összefoglalnak, fordítanak, kérdésekre válaszolnak és kódot generálnak; ismert példák a Claude, a GPT, a Gemini és a Llama. Aktuális források elérése nélkül csak azt tudják, ami a tanítóadataikban szerepelt.

nyelvi modellek
generatív MI
+1

Alapmodell

Az alapmodell (foundation model) egy nagyon kiterjedt, sokrétű adatokon előre betanított nagy MI-modell, amely aztán sokféle feladatra felhasználható. A kifejezést a Stanford Egyetemen alkották 2021-ben. Ismert példák a nagy nyelvi modellek, mint a Claude vagy a GPT, valamint a képmodellek. A vállalkozások alkalmazásaikat általában ilyen modellekre építik, ahelyett hogy a nulláról saját modellt tanítanának; az EU MI-rendelete az általános célú MI-modellekre hivatkozik.

bázismodell
nyelvi modellek
+1

Általános mesterséges intelligencia (AGI)

Az általános mesterséges intelligencia (AGI) egy hipotetikus MI-rendszert jelent, amely emberi szinten képes kezelni az intellektuális feladatok széles körét, és a megtanultakat rugalmasan átviszi új területekre. A mai rendszerek sok feladatban jól teljesítenek, de még mindig mutatnak korlátokat, például a megbízhatóság terén. Nincs általánosan elfogadott meghatározása vagy mérési módja, és a szakértők vitatják, hogy az AGI megvalósul-e, és mikor.

MI-alapok
Kutatás
+1

Többlépéses következtetés

A többlépéses következtetés (multi-hop reasoning) az MI-rendszer azon képessége, hogy egy kérdést több egymást követő következtetéssel válaszoljon meg, gyakran különböző forrásokból származó információkat egyesítve. Példa: a „Melyik részleget vezeti az X projekt felelőse?” kérdés először a felelős személy, majd az ő részlegének azonosítását igényli. Az ilyen kérdések a keresőrendszerek és a RAG-rendszerek számára nehezek, mert minden köztes lépést helyesen kell megtalálni és összekapcsolni.

következtetés
kérdés-felelet
+1