Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
ReAct (Reasoning + Acting) – подход, сочетающий рассуждения и действия. Модель формулирует «мысли» (сокращённые Chain-of-Thought) и «действия» (например, запрашивает информацию из внешнего источника), затем снова размышляет.
Few-shot prompting (Фью-шот) – когда в запросе даётся несколько примеров (обычно 2–10) задач с правильными ответами. Модель учится на этих образцах и затем решает новую
One-shot prompting (Ван-шейп) – к модели добавляется ровно один пример задачи. Например: «Пример: Переведи фразу “Bonjour” с французского на английский – ответ “Hello”. Теперь переведи: “Au
Zero-shot prompting (Нуль-шот) – подход, когда модель удаётся только само задание без примеров нужного вывода. Модель опирается на общие знания из предобучения, чтобы решить задачу сразу.
Промпт-инженерия – это процесс структурирования или составления запроса (промпта) к языковой модели для получения от неё наиболее точного и полезного ответа. Например, вместо простого «Расскажи о
Распознавание символов — оцифровка напечатанных текстов, с распознаванием и переводом в цифровой вид отдельных символов, а также слов, иероглифов и пр. [Альманах «Искусственный интеллект» (№1)]
Список следующий — это компиляция важных терминов машинного обучения, которые полезны при создании пользовательских моделей в ML.NET. [Глоссарий машинного обучения — ML.NET (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›Learn›.net/,
Потеря журнала — в классификации метрика оценки, характеризующая точность классификатора. Чем меньше потеря журнала, тем точнее классификатор. [Глоссарий машинного обучения — ML.NET (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›Learn›.net/, свободный.]
Вариация остатков — вариация переменной, которая остаётся после того, как удалена вариабельность, относящаяся к интересующим нас факторам. Это вариация, не объяснимая моделью, также называется «ошибочная,
Вероятность условная — вероятность наступления события А при условии, что наступило событие В: P {A|B} = P{A∩B}/P(B), P(B) > 0. [Глоссарий распространенных терминов машинного обучения, статистики и науки