Глоссарий ИИ-терминов

ИИ-система, которая не просто отвечает, а сама выполняет цепочку действий: ищет, кликает, пишет код, вызывает сервисы — до достижения цели. Инструменты категории →

Увеличение разрешения изображения или видео нейросетью с дорисовкой деталей. Инструменты категории →

Хранилище, в котором тексты и картинки лежат в виде числовых векторов — так ИИ ищет по смыслу, а не по точному совпадению слов.

Уверенный, но выдуманный ответ модели. Главная причина перепроверять факты и даты, которые называет ИИ.

Обучение маленькой быстрой модели на ответах большой — так получаются дешёвые модели, почти не уступающие флагманам.

Работа обученной модели: каждый ваш запрос к ChatGPT или GigaChat — это инференс.

Объём текста, который модель «держит в голове» за один диалог. Измеряется в токенах: 128 тысяч токенов — примерно 300 страниц.

Синхронизация губ персонажа на видео с озвучкой. Ключевая технология дубляжа и видео-аватаров. Инструменты категории →

Способность модели работать сразу с текстом, картинками, аудио и видео — и на входе, и на выходе.

Модель с открытыми весами: можно скачать и запустить на своём сервере — данные не покидают компанию. Инструменты категории →

Запрос к нейросети. Чем конкретнее описаны задача, контекст и формат ответа, тем лучше результат.

Модели, которые перед ответом «думают» — строят цепочку промежуточных шагов. Заметно сильнее в математике, коде и логике. Инструменты категории →

Превращение текста в естественно звучащий голос. Лучшие системы передают интонации и эмоции. Инструменты категории →

Единица текста для модели — примерно ¾ слова. В токенах измеряют контекст и тарифицируют API.

Дообучение готовой модели на своих данных: стиле бренда, отраслевых документах, примерах диалогов.

Числовое представление смысла текста или картинки. Близкие по смыслу объекты получают близкие векторы — на этом работает умный поиск.

Нейросеть, обученная на огромных объёмах текста предсказывать следующее слово — основа всех современных чат-ботов. Инструменты категории →

Retrieval-Augmented Generation: модель сначала ищет ответ в вашей базе документов, потом формулирует его своими словами. Так строят ИИ-помощников по внутренним знаниям компании.