ხელოვნური ინტელექტი (AI) პოპულარული თემა ტექნოლოგიური ინდუსტრიისთვის არის, მაგრამ ტერმინოლოგია შეიძლება დამაბნეველი იყოს. აი რამდენიმე საერთო AI ტერმინის შეჯამება: 1. AI: კომპიუტერული მეცნიერების დისციპლინა, რომელიც ეძღვნება კომპიუტერული სისტემების შექმნას, რომლებიც ადამიანივით ფიქრობენ. 2. მანქანური სწავლება: AI სისტემები, რომლებიც ტრეინინგდება მონაცემებზე, რათა მიიღონ პროგნოზები და ისწავლონ ახალი ინფორმაციის საფუძველზე. 3. ხელოვნური გენერალური ინტელექტი (AGI): AI, რომელიც ადამიანზე ჭკვიანია ან ჭკვიანია. 4. გენერირებული AI: ტექნოლოგია, რომელსაც შეუძლია შექმნას ახალი ტექსტი, სურათები, კოდი და ა. შ. 5. ჰალუცინაციები: როდესაც გენერირებული AI ინსტრუმენტი კონფიდენციურად ქმნის პასუხებს მისი ტრეინინგ მონაცემების საფუძველზე, რაც იწვევს შეცდომებს ან არასწორ ინფორმაციას. 6. მიკერძოება: AI სისტემებმა შეიძლება აჩვენონ მიკერძოება მათი ტრეინინგ მონაცემების საფუძველზე. 7. AI მოდელი: ტრეინინგმდებარეობა მონაცემებით, რომ შეასრულოს დავალებები ან მიიღოს გადაწყვეტილებები. 8. დიდი ენების მოდელები (LLMs): AI მოდელები, რომლებიც ამუშავებენ და ქმნის ბუნებრივი ენის ტექსტს. 9. დიფუზიის მოდელები: AI მოდელები, რომლებიც გამოიყენება ტექსტის ფარგლებში სურათების გენერირებისთვის. 10.

ფუნდამენტური მოდელები: გენერირებული AI მოდელები, რომლებიც ტრეინინგდებიან უზარმაზარი რაოდენობით მონაცემებზე და გამოიყენება მრავალფეროვანი აპლიკაციებისთვის. 11. საზღვრების მოდელები: დაუმთავრებელი მომავალი მოდელები, რომლებსაც მეტი შესაძლებლობები აქვს მაგრამ შესაძლოა რისკები მოჰყვეს. 12. ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP): მანქანების უნარი გაიგონ ადამიანური ენა. 13. შეფასება: როდესაც გენერირებული AI პროგრამა გენერირებს პასუხს. 14. ტოკენები: ტექსტის ფრაგმენტები, რომლებიც გამოიყენება ანალიზისა და გენერირებისთვის AI მოდელების მიერ. 15. ნეიროკავშირი: კომპიუტერული არქიტექტურა, რომელიც ეხმარება მონაცემების დამუშავებას კვანძების გამოყენებით. 16. ტრანსფორმერი: ნეიროკავშირის ტიპი, რომელიც იყენებს ყურადღების მექანიზმებს, რომ გაიგოს ურთიერთობები სექვენციაში. 17. RAG (მოგზაურობდა-გააქტიურებული გენერირება): AI მოდელები, რომლებიც შეუძლია ნახონ და ჩართონ გარე კონტექსტი, რათა გააუმჯობესოს სიზუსტე. 18. Nvidia's H100 ჩიპი: პოპულარული GPU, რომელიც გამოიყენება AI ტრეინინგისთვის. 19. ნეიროპროცესინგის ერთეულები (NPUs): დისკრეტული პროცესორები მოწყობილობებში, რომლებიც ასრულებენ AI შეფასებას. 20. TOPS (ტრიალიონი ოპერაცია წამში): მასშტაბი, რომელიც გამოიყენება ჩიპების AI შესაძლებლობების ტუნიკისთვის. ეს ტერმინები დაგეხმარებათ უკეთ გაიგოთ AI და მისი აპლიკაციები.