Glosar

Emergența

Ce este Emergența?

Emergența descrie proprietăți ale unui sistem care apar din interacțiunea multor părți simple, dar care nu pot fi observate la nicio parte luată separat. În cercetarea IA, abilitățile sunt numite emergente atunci când modelele lingvistice de mari dimensiuni, peste o anumită mărime, rezolvă sarcini precum calculul în mai mulți pași sau traducerea în mod vizibil mai bine decât modelele mai mici. Dacă astfel de salturi sunt reale sau depind parțial de modul în care sunt măsurate este o chestiune dezbătută de cercetători.

Subiecte

modele lingvistice
scalare
cercetare

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Model lingvistic de mari dimensiuni (LLM)

Un model lingvistic de mari dimensiuni (LLM) este o rețea neuronală antrenată pe cantități foarte mari de text, ceea ce îi permite să înțeleagă și să genereze limbaj. Funcționează calculând, pas cu pas, cel mai probabil token următor. LLM-urile scriu, rezumă, traduc, răspund la întrebări și generează cod; exemple cunoscute sunt Claude, GPT, Gemini și Llama. Fără acces la surse actuale, ele știu doar ce se afla în datele lor de antrenare.

modele lingvistice
IA generativă
+1

Model de fundație

Un model de fundație (foundation model) este un model IA de mari dimensiuni, pre-antrenat pe date foarte extinse și variate, care poate fi apoi folosit pentru multe sarcini diferite. Termenul a fost lansat la Universitatea Stanford în 2021. Exemple cunoscute sunt modelele lingvistice de mari dimensiuni, precum Claude sau GPT, dar și modelele de imagine. Companiile își construiesc de obicei aplicațiile pe astfel de modele, în loc să antreneze unul propriu de la zero; Regulamentul UE privind IA (AI Act) se referă la modele IA de uz general.

model de bază
modele lingvistice
+1

Inteligența artificială generală (AGI)

Inteligența artificială generală (AGI) desemnează un sistem IA ipotetic, capabil să facă față unei game largi de sarcini intelectuale la nivel uman și să transfere flexibil ceea ce a învățat în domenii noi. Sistemele actuale se descurcă bine la multe sarcini, dar arată încă limite, de exemplu în privința fiabilității. Nu există o definiție sau o metodă de măsurare general acceptată, iar dacă și când va fi atinsă AGI este disputat între experți.

noțiuni de bază despre IA
Cercetare
+1

Raționament multi-hop

Raționamentul multi-hop este capacitatea unui sistem de IA de a răspunde la o întrebare prin mai multe inferențe succesive, adesea combinând informații din surse diferite. Exemplu: „Ce departament este condus de persoana responsabilă de proiectul X?” cere mai întâi identificarea persoanei responsabile și apoi a departamentului ei. Astfel de întrebări sunt dificile pentru sistemele de căutare și RAG, deoarece fiecare pas intermediar trebuie găsit și legat corect.

raționament
răspuns la întrebări
+1