Glossary
links
AI Mindset Глоссарий
A
- Alignment: Процесс обеспечения того, чтобы ИИ-системы действовали в соответствии с человеческими ценностями и намерениями. Ключевой аспект безопасности и надежности AI. Anthropic уделяет этому особое внимание. Различные подходы: экзистенциальное, целенаправленное, кодифицированное выравнивание.
- Anthropic: Исследовательская компания, разрабатывающая безопасные и этичные AI-системы, создатели Claude. Известны своим фокусом на безопасности AI и разработкой "конституционного AI".
- Agent: Автономная программная сущность, воспринимающая окружающую среду, обрабатывающая информацию и выполняющая действия для достижения целей. Подробнее: Software agent - Wikipedia
- AI Art: Искусство, созданное с помощью искусственного интеллекта. Вызывает дискуссии о творчестве и роли художника.
- AI Assistant: Программа, помогающая пользователю в выполнении задач (реактивна). Подробнее: Virtual assistant - Wikipedia
- Automation: Автоматизация задач и процессов с помощью AI. Подробнее: Robotic process automation - Wikipedia
- Augmented Reality (AR): Дополненная реальность, технология, совмещающая виртуальные объекты с реальным миром.
- Agile: Методология гибкой разработки ПО, принципы которой применимы и к промпт-инжинирингу.
B
- Bias: Предвзятость AI-моделей, обусловленная предвзятостью данных, на которых они обучены. Подробнее: Algorithmic bias - Wikipedia
C
- Context Window: Объем текста, который модель AI может обработать за одно взаимодействие. Влияет на способность учитывать контекст.
- Chain-of-thought prompting: Техника промпт-инжиниринга, при которой модель генерирует промежуточные шаги рассуждений.
- Computer Vision: Область AI, занимающаяся обработкой и анализом изображений.
- Capturing: Процесс фиксации, сохранения и организации знаний и информации. Подробнее: Knowledge capture - Wikipedia
- Collaboration: Совместная работа, взаимодействие в команде.
- Creativity: Способность генерировать новые идеи и решения.
- Codified Alignment: Подход к выравниванию AI с помощью набора правил.
- Copyright: Авторское право, актуально в контексте AI-генерации.
- Conversation Design: Проектирование диалогов с чат-ботами.
- Custom Instructions: Функция в ChatGPT для персонализации модели.
| Модель | Размер контекстного окна | Приблизительное количество слов | Эквивалент в средних книгах | Детали |
|---|---|---|---|---|
| Claude 3.5 | 200,000 токенов | ~150,000 слов | ~2 средних романа | Поддерживает обширные входы, что позволяет обрабатывать большие документы и сохранять долговременный контекст. |
| GPT-4 Turbo | 128,000 токенов | ~96,000 слов | ~1.2 средних романа | Улучшенный размер контекстного окна позволяет обрабатывать расширенные разговоры и сложные задачи. |
| Gemini 1.5 Pro | 2,000,000 токенов | ~1,500,000 слов | ~18.75 средних романа | Позволяет обрабатывать большие документы и сложные задачи. |
| Llama 3.2 | 128,000 токенов | ~96,000 слов | ~1.2 средних романа | Новейшая версия Llama, выпущенная в октябре 2024 года, включает в себя многомодальные возможности и поддерживает контекстное окно до 128,000 токенов. |
D
- Deepfakes: Видео, созданные с помощью AI, имитирующие реальных людей.
- DOOM (Technological Pessimism): Философское течение, видящее в развитии AI экзистенциальную угрозу.
- Data Collection: Сбор и подготовка данных для обучения AI-моделей.
E
- Embedding: Числовое представление текста, отражающее его семантическое значение.
- Ethics (of AI): Этические проблемы, связанные с разработкой и применением AI.
- Existential Alignment: Выравнивание AI, направленное на обеспечение долгосрочного выживания и благополучия человечества.
- Emergent Capabilities: Непредвиденные способности AI, возникающие в результате обучения на больших данных.
F
- Fine-tuning: Процесс дообучения модели AI на дополнительных данных для конкретной задачи.
- Few-shot prompting: Техника промпт-инжиниринга, при которой в промпте предоставляется несколько примеров.
G
- Generative AI: AI, способный генерировать различный контент (текст, изображения, аудио, видео).
- Generative Models: Модели, лежащие в основе генеративного AI.
- Grounding: Связь AI-моделей с реальным миром и фактическими данными.
H
- Hallucination (AI): Ситуация, когда AI генерирует несуществующую или неверную информацию, выдавая ее за факт.
I
- Inference: Процесс, в котором обученная AI-модель используется для генерации вывода на основе новых входных данных.
- Infrastructure: Аппаратное и программное обеспечение, необходимое для работы AI.
- Implicit Knowledge: Знания, которые сложно формализовать и передать явно.
- Integration: Встраивание AI в другие системы и инструменты.
- Interactive Content: Контент, который динамически адаптируется к действиям пользователя.
- Iterative Refinement: Поэтапное улучшение промтов и моделей на основе анализа результатов.
K
- Knowledge Graph: Способ представления знаний в виде графа, где узлы - сущности, а ребра - отношения между ними.
- Kaizen: Японская философия постоянного совершенствования.
L
- LLM (Large Language Model): Большие языковые модели, обученные на массивных текстовых данных.
- Multimodal prompting: Использование различных модальностей (текст, изображения, аудио) в промптах.
- Mindset: Установки и убеждения, влияющие на восприятие и использование AI.
- Metaphor: Образное сравнение, используемое для понимания сложных концепций AI.
N
- NLP (Natural Language Processing): Раздел AI, занимающийся взаимодействием компьютеров и человеческого языка.
O
P
- Prompt Engineering: Наука и искусство создания эффективных промтов для AI.
- Prompt: Текст или другие данные, которые подаются на вход AI-модели.
- Purposeful Alignment: Выравнивание AI с целями, заданными разработчиками.
R
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Техника, которая позволяет AI использовать информацию из внешних источников для генерации более точных и релевантных ответов.
- Robots: Автоматические устройства, которые могут быть программируемы для выполнения различных задач. В сочетании с AI позволяют создавать более сложные и адаптивные системы.
- Reverse Prompt Engineering: Метод, используемый для понимания того, как работает AI-модель, путем анализа ее ответов и попытки восстановить исходный промпт.
- Role-playing: Техника промпт-инжиниринга, где AI задается определенная роль для генерации более релевантного ответа.
S
- Summarization: Автоматическое создание краткого изложения текста с помощью AI. Позволяет быстро ознакомиться с основным содержанием больших документов.
- SuperWhisper: Улучшенная версия модели Whisper для транскрипции аудио, которая обеспечивает более высокую точность и качество распознавания речи.
T
- Transcription: Преобразование аудио в текст с помощью AI. Используется для создания транскриптов встреч, лекций, интервью и т.д.
- Training: Процесс обучения моделей AI на данных. Во время обучения модель настраивает свои параметры, чтобы научиться выполнять заданную задачу (например, генерировать текст, распознавать изображения).
- Token: Минимальная единица текста, используемая моделями AI. Может быть словом, символом или подсловом. Количество токенов используется для оценки объема текста и стоимости использования AI-моделей.
V
- Vector Database: База данных, специализированная для хранения и поиска векторных представлений данных (эмбеддингов). Используется для поиска похожих текстов, изображений и других данных.
- Voice AI: AI-системы, специализирующиеся на обработке и генерации речи. Примеры: системы распознавания речи, синтеза речи, голосовые ассистенты. В контексте платформы знаний, голосовой AI может быть использован для ввода информации (диктовка, транскрипция), обработки (анализ смысла, выделение ключевых тем) и доступа к знаниям (голосовой поиск).
W
- Whisper: Модель распознавания речи с открытым исходным кодом от OpenAI. Используется для транскрибации аудио в текст.