Глоссарий терминов

Мультиагентный подход в ИИ — использование множества автономных агентов, взаимодействующих для решения сложных задач.

Смещение и справедливость — это изучение систематических ошибок в данных или моделях ИИ и их влияние на объективность и равноправие.

Переранжирование — это процесс улучшения порядка элементов в списке на основе более точных критериев.

Согласование модели — это настройка ИИ для соответствия заданным целям и ценностям.

RLHF — метод улучшения ИИ-моделей путём корректировки их поведения на основе оценок людей.

Генеративно-состязательная сеть — это архитектура машинного обучения, состоящая из двух нейронных сетей, которые соревнуются для создания реалистичных данных.

LoRA — метод адаптации крупных языковых моделей с минимальными вычислительными затратами.

Вычислительные ресурсы на этапе тестирования — это объём вычислений, которые модель ИИ выполняет во время работы, а не в процессе обучения.

Многоголовое внимание — механизм в нейросетях, обрабатывающий данные параллельно через несколько независимых модулей для выявления сложных паттернов.

MCP — стандарт передачи контекстной информации между моделями ИИ, включая метаданные и ограничения.

Способность модели ИИ адаптировать ответы на основе контекста без изменения внутренних параметров.

Вариационный автоэнкодер — это нейросеть, которая учится представлять данные в сжатом виде и генерировать новые вариации на их основе.