ТК 022 Информационные технологии

Модель (чекпойнт) —  представляет собой зафиксированный этап в развитии искусственного интеллекта или нейронной сети, который можно использовать для возобновления процесса обучения или его восстановления. К

Токены  волшебные —  это токены, предлагаемые сервисами, которые перепродают услуги крупных организаций, включая OpenAi. Нередко такие сервисы искажают истинное значение слова «токен», вводя своих потребителей

Промпт  негативный — это инструкция, направленная на ограничение определённых действий или ответов со стороны искусственного интеллекта. К примеру, если в отрицательный промпт для нейросети Stable

Промпт —  термин в нейросетях представляет собой текстовый запрос или указание, задача которого заключается в том, чтобы вызвать определенное действие или ответ со стороны искусственного интеллекта.

Нейросеть  генеративная —  представляет собой разновидность искусственных нейронных сетей, способных создавать новые образцы данных на основе изучения и обработки предоставленных ей обучающих материалов. К примеру,

NLP (Natural Language Processing) — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза текстов на естественных языках. [Азбука искусственного интеллекта. (Электронный ресурс).

Обучение нейросетей — процесс обучения нейронной сети решению задачи. Нейронные сети обучаются путем первичной обработки больших наборов размеченных или неразмеченных данных. На основе этих примеров сети

Промт — запрос для ИИ, который помогает запустить генерацию необходимых данных. Без качественного запроса искусственный интеллект не сможет сформулировать четкий и понятный ответ. С развитием технологии

Файнтюнинг — процесс дообучения нейросети под конкретную задачу. Процесс выстроен следующим образом: разработчики, например, обучают нейросеть классифицировать миллиарды изображений на тысячу общих классов, а затем точечно дообучают

Функция ошибки — функция, определяющая, насколько сильно ошиблась модель. Чем точнее модель угадывает ответ, тем меньше значение функции ошибки. Сигнал об ошибке подается на вход методу обучения,