API
Согласованный способ, которым программы обмениваются данными друг с другом. С его помощью сервисы искусственного интеллекта подключают к собственным приложениям.
Словарь терминов
Термины искусственного интеллекта простыми словами. В алфавитном порядке.
A
F
f-строка
Способ в Python подставить значение переменной в текст через {}, поставив f перед кавычками.
Few-shot (запрос с примерами)
Приём, при котором перед заданием модели показывают несколько примеров. Если примеров нет, это называют zero-shot.
J
JSON
Формат записи данных в виде текста: пары «ключ — значение» и списки; широко используется для обмена данными между программами.
P
Python
Язык программирования с простым синтаксисом; широко применяется в анализе данных и искусственном интеллекте.
R
RAG (ответ с дополнением поиском)
Приём, при котором перед ответом модель находит нужный текст во внешнем источнике (документах, базах) и опирается на него.
V
Vibe coding
Способ создавать программу в диалоге с искусственным интеллектом: инструмент предлагает код, а проверка и тестирование остаются за программистом.
W
WebGPU
Современная веб-технология, позволяющая использовать возможности видеокарты (GPU) через браузер; применяется, в частности, чтобы запускать некоторые модели прямо в браузере.
А
Агент
Программа, которая не просто отвечает на один вопрос, а разбивает задачу на шаги и выполняет её, пользуясь инструментами (поиском, файлами, калькулятором).
Алгоритм
Последовательность чётких шагов для решения определённой задачи.
Б
Большая языковая модель (LLM)
Модель, обученная на огромных объёмах текста, которая умеет понимать и создавать текст. Большинство чат-инструментов построено на ней.
В
Вывод (inference)
Процесс, в котором обученная модель отвечает на новый запрос.
Вызов инструмента (function calling)
Ситуация, когда модель вместо текста ответа указывает имя функции (инструмента) и аргументы; программа выполняет её и возвращает результат модели.
Г
Галлюцинация
Неверная или выдуманная информация, которую модель подаёт уверенным тоном. Поэтому важные факты проверяют.
Генеративный искусственный интеллект
Искусственный интеллект, создающий новый текст, изображения, звук или код.
Глубокое обучение
Разновидность машинного обучения на основе многослойных нейронных сетей.
Д
Дипфейк
Поддельное изображение, аудио или видео, созданное с помощью искусственного интеллекта и имитирующее лицо или голос реального человека.
Дообучение (fine-tuning)
Дополнительное обучение готовой модели на небольшом специальном наборе данных, чтобы приспособить её к конкретной задаче.
З
Задание роли
Указание в промпте, в какой роли модель должна отвечать, например: «объясни как учитель».
И
Искусственный интеллект
Область компьютерных систем, выполняющих задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта (понимание текста, распознавание изображений, перевод).
Исправление ошибок (debugging)
Процесс поиска причины ошибки в программе и её исправления.
К
Контекстное окно
Объём текста (запрос и история диалога), который модель способна учитывать одновременно. Всё, что не поместилось, «забывается».
М
Машинное обучение
Подход, при котором программа выявляет закономерности в данных, а не получает правила, написанные вручную.
Модель
Математическая структура, полученная в результате обучения и отвечающая на запросы, вместе с её настроенными параметрами.
Мультимодальная модель
Модель, которая умеет работать сразу с несколькими типами данных (текст, изображение, звук).
Н
Набор данных (датасет)
Собранная совокупность данных для обучения или проверки модели.
Нейронная сеть
Тип модели из множества простых вычислительных элементов, вдохновлённый связями в мозге человека.
О
Обучение
Процесс настройки модели на данных, в ходе которого она учится выполнять задачу.
Открытая модель
Модель, веса (параметры) которой опубликованы для общего использования. Условия лицензии зависят от модели.
П
Параметр
Внутреннее значение модели, настраиваемое при обучении. «Размер» модели часто выражают числом параметров.
Переменная
Имя, связанное со значением: по этому имени программа хранит данные и затем использует их снова.
Постановка задачи (spec)
Точное описание того, что должна делать программа: вход, выход, примеры и граничные случаи.
Предвзятость (bias)
Систематический перекос результата в отношении некоторых групп из-за данных или модели.
Промпт
Текст запроса или инструкции, который передают модели.
С
Системный промпт
Постоянная инструкция, которую модель получает в начале диалога и которая задаёт её поведение и стиль.
Словарь (dictionary)
Структура Python, хранящая пары «ключ — значение»: значение берётся по ключу.
Список (list)
Структура Python, хранящая несколько значений по порядку; элементы нумеруются с 0.
Т
Температура
Настройка, которая определяет, насколько случайным или предсказуемым будет ответ модели. Низкое значение даёт более стабильные ответы.
Токен
Единица, с которой работает модель: слово, часть слова или символ. Объём текста измеряют в токенах.
Ф
Функция
Именованный фрагмент кода: пишется один раз, вызывается много раз; может принимать данные (параметры) и возвращать результат.
Ц
Цикл
Конструкция, повторяющая одно и то же действие несколько раз; в Python это for и while.
Ч
Чат-бот
Программа, которая общается с пользователем текстом или голосом.
Ш
Шаблон промпта
Готовый текст запроса с пропусками для изменяемых частей: каждый раз подставляются только нужные значения.
Э
Эмбеддинг (векторное представление)
Запись смысла слова, фразы или изображения в виде набора чисел. Близкие по смыслу вещи получают близкие числа.
Этика искусственного интеллекта
Принципы справедливого, прозрачного и ответственного применения систем: вопросы предвзятости, конфиденциальности и ответственности.