Razumijevanje uobičajenih AI pojmova: sveobuhvatan vodič
Brief news summary
Evo nekoliko ključnih pojmova koji će vam pomoći shvatiti osnove umjetne inteligencije (AI): 1. AI: Sustavi koji oponašaju ljudsko razmišljanje. 2. Strojno učenje: Pravljenje predikcija analiziranjem podataka. 3. Opća umjetna inteligencija: Postizanje ili nadmašivanje razine ljudske inteligencije. 4. Generativna AI: Korištenje trening podataka za stvaranje teksta, slika ili koda. 5. Halucinacije: Pogreške koje generativna AI pravi zbog ograničenih ili pristranih podataka. 6. Pristranost: Predrasude u AI alatima uzrokovane podacima na kojima su obučeni. 7. AI modeli: Obučeni sustavi sposobni samostalno obavljati zadatke ili donositi odluke. 8. Veliki jezični modeli: Specijalizirani za obradu i generiranje prirodnog jezičnog teksta. 9. Difuzijski modeli: Stvaranje slika, audio ili video zapisa na temelju tekstualnih promptova. 10. Temeljni modeli: AI modeli intenzivno obučeni na raznolikim podacima za različite svrhe. 11. Frontierski modeli: Novi AI modeli s poboljšanim sposobnostima. 12. Obrada prirodnog jezika: Sposobnost AI-a da razumije ljudski jezik koristeći strojno učenje. 13. Inference: Odgovor koji generira generativna AI. 14. Tokeni: Jedinice teksta koje analizira i generira AI model. 15. Neuronske mreže: Omogućuju strojevima obradu podataka poput ljudskog mozga. 16. Transformeri: Neuronske mreže koje koriste mehanizme pažnje za obradu informacija. 17. RAG modeli: Koriste vanjski kontekst za točniju generaciju. 18. Oprema: Visokoučinkovita oprema, poput Nvidia H100 čipova i jedinica za neuronsku obradu (NPUs), ključna je za učinkovit AI inference. Upoznavanjem s ovim pojmovima, razvit ćete bolje razumijevanje AI koncepata i primjena.Umjetna inteligencija (AI) popularna je tema u tehnološkoj industriji, ali terminologija može biti zbunjujuća. Evo sažetka nekih uobičajenih AI pojmova: 1. AI: Disciplina računalnih znanosti posvećena stvaranju računalnih sustava koji mogu razmišljati poput ljudi. 2. Strojno učenje: AI sustavi obučeni na podacima kako bi pravili predikcije i učili iz novih informacija. 3. Opća umjetna inteligencija (AGI): AI koja je jednako pametna ili pametnija od ljudi. 4. Generativna AI: Tehnologija sposobna generirati novi tekst, slike, kod itd. 5. Halucinacije: Kada generativni AI alati samouvjereno izmišljaju odgovore zbog svojih trening podataka, što dovodi do pogrešaka ili besmislica. 6. Pristranost: AI sustavi mogu pokazivati pristranost na temelju svojih trening podataka. 7. AI model: Obučen na podacima za obavljanje zadataka ili donošenje odluka. 8. Veliki jezični modeli (LLMs): AI modeli koji obrađuju i generiraju prirodni jezični tekst. 9. Difuzijski modeli: AI modeli korišteni za generiranje slika iz tekstualnih promptova. 10.
Temeljni modeli: Generativni AI modeli obučeni na velikim količinama podataka i korišteni kao osnova za različite aplikacije. 11. Frontierski modeli: Neobjavljeni budući modeli koji bi mogli biti snažniji, ali dolaze s potencijalnim rizicima. 12. Obrada prirodnog jezika (NLP): Sposobnost strojeva da razumiju ljudski jezik. 13. Inference: Kada generativna AI aplikacija generira odgovor. 14. Tokeni: Dijelovi teksta korišteni za analizu i generaciju od strane AI modela. 15. Neuronska mreža: Računalna arhitektura koja pomaže obrađivati podatke koristeći čvorove. 16. Transformer: Vrsta neuronske mreže koja koristi mehanizme pažnje za razumijevanje odnosa unutar sekvence. 17. RAG (generacija uz potpomognuto pretraživanje): AI modeli koji mogu pronaći i uključiti vanjski kontekst za poboljšanje točnosti. 18. Nvidia H100 čip: Popularan GPU korišten za AI treniranje. 19. Jedinice za neuronsku obradu (NPUs): Namjenski procesori u uređajima koji izvode AI inference. 20. TOPS (trilijun operacija u sekundi): Mjera korištena za prikazivanje AI sposobnosti čipova. Ovi termini će vam pomoći bolje razumjeti AI i njegove primjene.
Watch video about
Razumijevanje uobičajenih AI pojmova: sveobuhvatan vodič
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
