Автор bmlabs 
Простой гид по распространенным терминам в искусственном интеллекте: от больших языковых моделей до галлюцинаций
Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей жизни, но для многих слово «ИИ» все еще остается загадкой. В этой статье мы рассмотрим основные термины, которые помогут вам лучше понять, что такое ИИ и как он работает.
1. Генеративный ИИ
Генеративный ИИ – это тип искусственного интеллекта, который создает новый контент, например, изображения, текст или музыку. Он способен генерировать данные, которые ранее не существовали, что делает его очень полезным для творческих задач.
2. Большие языковые модели (LLMs)
Большие языковые модели, такие как GPT-3, являются типом искусственного интеллекта, которые могут генерировать текст, отвечать на вопросы и даже создавать код. Они используются в чат-ботах и системах обработки естественного языка.
3. Галлюцинации ИИ
Галлюцинации ИИ – это явление, когда модель искусственного интеллекта генерирует данные, которые не соответствуют реальности. Это может произойти, когда ИИ не имеет достаточно информации или работает в некорректной среде.
4. Обнаружение аномалий
Обнаружение аномалий – это метод, используемый в ИИ для выявления отклонений или выбросов в данных. Это может быть полезно для обнаружения мошенничества или дефектов в оборудовании.
5. Генеративно-состязательные сети (GAN)
GAN – это тип нейронных сетей, где одна сеть, «генератор», пытается создать данные, которые неотличимы от реальных, а другая сеть, «дискриминатор», пытается определить, какие данные настоящие. Это помогает в создании реалистичных изображений и других задач.
6. Открытый исходный код
Открытый исходный код (open source) – это принцип, при котором исходный код программы или модели доступен для всех и может быть изменен и улучшен сообществом.
7. Объяснимый ИИ (XAI)
Объяснимый ИИ – это методы, которые позволяют понять, как ИИ принимает решения. Это важно для доверия и прозрачности моделей.
8. Этичный ИИ
Этичный ИИ – это подход, который обеспечивает справедливость и прозрачность в использовании ИИ, чтобы избежать предвзятости и дискриминации.
9. Механизм внимания
Механизм внимания – это способность некоторых моделей ИИ фокусироваться на наиболее важных частях входных данных, что улучшает их производительность.
10. Встраивание
Встраивание – это метод преобразования данных, таких как текст, в числовые представления, пригодные для машинного обучения. Это важно для понимания контекста и обучения моделей.
Заключение
Искусственный интеллект становится все более важным в нашей жизни, и понимание его терминов может помочь нам ориентироваться в этом мире. От больших языковых моделей до галлюцинаций ИИ, эти знания будут полезны для всех, кто хочет понять, как работает ИИ и как его можно использовать в разных задачах.