Glosārijs

Zināšanu robeža

Kas ir Zināšanu robeža?

Zināšanu robeža ir laika punkts, līdz kuram sniedzas valodas modeļa apmācības dati. Modelim nav iedzimtu zināšanu par notikumiem, cenām, likumiem vai produktiem, kas radušies pēc tam, un tas var sniegt novecojušu informāciju, ja netiek apgādāts ar aktuāliem datiem. To var risināt ar metodēm, kas izpildes laikā piesaista jūsu pašu dokumentus vai aktuālu tīmekļa saturu.

Kā palīdz KI.ordo

KI.ordo aģenti kompensē zināšanu robežu, izmantojot jūsu saglabātās zināšanas un ar rīku „Nolasīt tīmekļa lapu” izgūstot aktuālas publiskas lapas.

Uzzināt vairāk

Tēmas

LLM
Aktualitāte
Pamati

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo

← Visi termini

Saistītie termini

Lielais valodas modelis (LLM)

Lielais valodas modelis (LLM) ir neironu tīkls, kas apmācīts ar ļoti lieliem teksta apjomiem, tāpēc spēj saprast un ģenerēt valodu. Tas darbojas, soli pa solim aprēķinot visticamāko nākamo tokenu. LLM raksta, apkopo, tulko, atbild uz jautājumiem un ģenerē kodu; plaši zināmi piemēri ir Claude, GPT, Gemini un Llama. Bez piekļuves aktuāliem avotiem tie zina tikai to, kas bija to apmācības datos.

Valodas modeļi
Ģeneratīvais MI
+1

Halucinācija

Halucinācija ir MI modeļa izvade, kas izklausās pārliecinoši, bet ir nepareiza vai pilnīgi izdomāta — piemēram, neesošs tiesas spriedums, nepareizs skaitlis vai izdomāts avots. Cēlonis: valodas modeļi rada ticamus formulējumus; tie automātiski nemeklē faktus. Risks samazinās, ja atbildes balstās uz pārbaudītiem avotiem, tiek norādīti pierādījumi un cilvēki pārbauda svarīgus rezultātus.

Valodas modeļi
Uzticamība
+1

Veidne

Ar izgūšanu papildināta ģenerēšana (RAG)

Ar izgūšanu papildināta ģenerēšana apvieno meklēšanu ar teksta ģenerēšanu: pirms atbildes sniegšanas sistēma zināšanu krājumā — piemēram, rokasgrāmatās, politikās vai BUJ — meklē atbilstošus fragmentus un nodod tos valodas modelim kā kontekstu. Tādējādi atbilde balstās uz aktuālu, uzņēmumam raksturīgu saturu, nevis tikai uz modeļa apmācības zināšanām. Tas samazina izdomātus apgalvojumus, padara avotus izsekojamus un ļauj atjaunināt bez atkārtotas apmācības.

RAG
zināšanu meklēšana
+1

Apmācības dati

Apmācības dati ir piemēri, no kuriem MI modelis apgūst likumsakarības: lielas teksta kolekcijas valodas modeļiem, marķēti attēli attēlu modeļiem. To kvalitāte, daudzveidība un aktualitāte lielā mērā nosaka, cik uzticams un taisnīgs ir modelis un cik aktuālas ir tā zināšanas. Organizācijām ir svarīgi arī tas, vai pakalpojumu sniedzējs ievadītos klientu datus izmanto tālākai apmācībai.

Dati
Training
+1