- Генеративен AIGenerative AI
- AI системи, които създават ново съдържание — текст, изображения, музика, код или видео. Примери: ChatGPT, Midjourney, DALL-E.
- Голям езиков моделLarge Language Model (LLM)
- Огромна невронна мрежа, обучена на милиарди текстове, която може да разбира и генерира текст на естествен език. GPT-4, Claude и Gemini са примери за LLM.
- Дифузионен моделDiffusion Model
- Тип генеративен AI модел, който създава изображения чрез постепенно премахване на шум. Използва се в Stable Diffusion, DALL-E 3 и Midjourney.
- Дълбоко обучениеDeep Learning
- Вид машинно обучение с многослойни невронни мрежи. Използва се за разпознаване на изображения, превод, генериране на текст и много други.
- Етика на AIAI Ethics
- Област, занимаваща се с моралните и социалните въпроси около AI — предразсъдъци, поверителност, влияние върху работни места, отговорно използване.
- Изкуствен интелектArtificial Intelligence (AI)
- Технология, която позволява на компютрите да изпълняват задачи, изискващи човешко мислене — разпознаване на образи, разбиране на реч, вземане на решения и превод на езици.
- Компютърно зрениеComputer Vision
- Област на AI, занимаваща се с разбирането на изображения и видео от компютри. Използва се за разпознаване на лица, обекти, текст и медицинска диагностика.
- Машинно обучениеMachine Learning (ML)
- Подход в AI, при който програмите се учат от данни, вместо да бъдат програмирани с точни правила. Колкото повече данни виждат, толкова по-добри стават.
- Мултимодален AIMultimodal AI
- AI модел, който работи с няколко типа данни едновременно — текст, изображения, аудио, видео. GPT-4o и Gemini са примери за мултимодални модели.
- Невронна мрежаNeural Network
- Модел, вдъхновен от човешкия мозък, състоящ се от слоеве „неврони“ (математически функции), които обработват информация. Основата на съвременното дълбоко обучение.
- Обработка на естествен езикNatural Language Processing (NLP)
- Област на AI, фокусирана върху взаимодействието между компютри и човешки езици — превод, анализ на настроения, обобщаване на текст и чатботове.
- Отворен кодOpen Source
- Софтуер, чийто код е публично достъпен и може да бъде използван, модифициран и споделян свободно. Примери за open source AI: LLaMA, Mistral, Stable Diffusion.
- ПромптPrompt
- Инструкцията или въпросът, който даваш на AI модел. Качеството на промпта директно влияе на качеството на отговора.
- Промпт инженерствоPrompt Engineering
- Изкуството и науката за писане на ефективни промптове, за да получиш най-добрите резултати от AI модели.
- ТокенToken
- Най-малката единица текст, която AI моделът обработва. Може да е дума, част от дума или символ. Моделите имат лимит на токени за вход и изход.
- ТрансформерTransformer
- Архитектура на невронна мрежа, създадена от Google през 2017. Основата на GPT, BERT, Claude и почти всички съвременни езикови модели.
- Фина настройкаFine-tuning
- Процес на допълнително обучение на вече обучен AI модел с нови, специализирани данни, за да се подобри представянето му в конкретна област.
- ХалюцинацияHallucination
- Когато AI моделът генерира информация, която звучи убедително, но е фактически невярна. Сериозен проблем при LLM, който изисква проверка на фактите.
- ЧатботChatbot
- Програма, която комуникира с потребители чрез текст или реч. Съвременните AI чатботове използват LLM за по-естествени разговори.
- AGIArtificial General Intelligence
- Хипотетичен AI, който може да изпълнява всяка интелектуална задача, която човек може. Все още не съществува, но е цел на много AI изследователи.
- AI агентAI Agent
- AI система, която може самостоятелно да планира, взема решения и изпълнява задачи стъпка по стъпка, без постоянна човешка намеса.
- APIApplication Programming Interface
- Начин за свързване на различни програми помежду им. AI компании предоставят API-та, за да може всеки да използва техните модели в своите приложения.
- ChatGPT
- Чатбот от OpenAI, базиран на GPT модели. Може да отговаря на въпроси, пише текстове, код, помага с анализ и много други задачи.
- RAGRetrieval-Augmented Generation
- Техника, при която AI моделът първо търси релевантна информация в база данни, а после генерира отговор на базата на нея. Намалява халюцинациите.