TechCrunch опублікував глосарій ключових термінів штучного інтелекту

Видання TechCrunch опублікувало глосарій ключових понять зі сфери штучного інтелекту — від AGI та великих мовних моделей до агентів, галюцинацій і нових методів міркування. Видання зазначає, що словник галузі швидко розширюється разом із розвитком генеративних моделей та інструментів автоматизації. Моделі, агенти та обчислення AGI, або загальний штучний інтелект, зазвичай називають системою, яка здатна виконувати багато завдань на рівні, вищому за середню людину. Водночас єдиного визначення терміна немає: статут OpenAI, генеральний директор компанії Сем Альтман і Google DeepMind описують AGI дещо по-різному. AI-агентом називають інструмент, здатний самостійно виконувати послідовність дій для досягнення мети: наприклад, бронювати квитки, оформлювати витрати або працювати з кодом. Окремою категорією є агенти для програмування, які можуть писати, тестувати та налагоджувати код, хоча результат їхньої роботи потребує людської перевірки. Великі мовні моделі, або LLM, використовують популярні ШІ-помічники, зокрема ChatGPT, Claude, Gemini, Llama, Microsoft Copilot і Le Chat. Це глибокі нейромережі з мільярдами параметрів, що вивчають зв'язки між словами та фразами на великих масивах текстів. Інференсом називають запуск уже навченої моделі для формування прогнозів або відповідей, а compute — обчислювальні ресурси, зокрема GPU, CPU, TPU та іншу інфраструктуру. Більше актуальних новин читайте у Telegram-каналі UA.News. Навчання і контроль відповідей Ланцюжок міркувань, або chain of thought, означає поділ складного завдання на проміжні кроки. Такий підхід може займати більше часу, проте допомагає підвищити точність відповідей, зокрема в логічних задачах і програмуванні. До методів удосконалення моделей також належать донавчання на спеціалізованих даних і дистиляція, коли компактніша модель навчається відтворювати поведінку більшої. Галюцинаціями називають випадки, коли модель генерує неправдиву інформацію. Це може створювати ризики, зокрема коли система дає помилкові поради у чутливих сферах. Серед інших понять у глосарії — дифузійні моделі для створення зображень, музики й текстів, генеративно-змагальні мережі GAN та архітектура Mixture of Experts, де для кожного запиту активується лише частина спеціалізованих підмереж. Непрозоре повторення TechCrunch окремо звертає увагу на opaque recurrence — «непрозоре повторення». За такого підходу модель не формує міркування покроково зрозумілою мовою, а багаторазово пропускає той самий запит через внутрішні шари. Видання пише, що це може бути ефективнішим і давати змогу меншим моделям демонструвати вищу продуктивність за менших обчислювальних витрат, але водночас залишає менше доступних для перевірки слідів міркування. Дослідники безпеки ШІ пов'язують це з ускладненням нагляду за поведінкою моделей. Читай нас у Telegram та Sends Завантажуй наш додаток