Stefan.Tyllo Porozmawiajmy

Zrozum AI w pracy

Słownik AI — pojęcia sztucznej inteligencji — strona 2

Słownik AI wyjaśnia po polsku pojęcia związane ze sztuczną inteligencją. Przy każdym haśle znajdziesz angielską nazwę, przykład zastosowania i ograniczenia, o których warto pamiętać. Możesz przeglądać hasła alfabetycznie lub wyszukać termin w obu językach.

K

Kwantyzacja modelu

Model quantization

Zapis wybranych wartości modelu lub jego obliczeń z mniejszą precyzją liczbową.

Kwantyzacja po uczeniu

Post-training quantization

Zmniejszenie precyzji zapisu lub obliczeń już wyuczonego modelu bez pełnego ponownego treningu.

L

Limit tokenów odpowiedzi

Maximum output tokens

Ustawienie ograniczające liczbę tokenów, które model może wygenerować w danym wywołaniu.

Losowanie z jądra rozkładu

Top-p sampling

Losowanie tokenu z najmniejszego zbioru najbardziej prawdopodobnych kandydatów, którego łączna masa prawdopodobieństwa osiąga próg p.

Ł

M

Maskowane modelowanie języka

Masked language modeling

Zadanie uczenia polegające na odtwarzaniu ukrytych fragmentów tekstu na podstawie pozostałego kontekstu.

Mechanizm uwagi

Attention mechanism

Mechanizm, który oblicza, jak silnie różne elementy danych powinny wpływać na reprezentację przetwarzanego elementu.

Metoda kwantyzacji GPTQ

GPTQ

Nazwa metody kwantyzacji wag wyuczonego modelu z wykorzystaniem przybliżonej informacji o wpływie błędów na wynik.

Mieszanka ekspertów

Mixture of experts

Architektura łącząca kilka wyspecjalizowanych komponentów i mechanizm kierujący dane do odpowiednich ekspertów.

Model dyfuzyjny

Diffusion model

Model generatywny uczony odtwarzania danych z ich zaszumionych wersji.

Model fundamentowy

Foundation model

Model wyuczony na szerokim zbiorze danych, który można wykorzystać lub dostosować do wielu zadań.

Model nagrody

Reward model

Model przypisujący ocenę wynikom lub działaniom, aby dostarczyć sygnału dla optymalizacji.

Model sztucznej inteligencji

Artificial intelligence model

Sformalizowany mechanizm przekształcający dane wejściowe w wynik, na przykład prognozę lub tekst.

N

Nadzór człowieka

Human oversight

Organizacja pracy, w której człowiek może oceniać działanie AI, korygować je i zatrzymywać.

Narzędzie agenta

Agent tool

Funkcja lub usługa udostępniona agentowi do pobierania danych albo wykonywania działań.

Neuronowe pole radiancji

Neural radiance field

Reprezentacja sceny, w której sieć opisuje właściwości potrzebne do wyznaczania widoku z określonej pozycji i kierunku.

Niedouczenie modelu

Underfitting

Sytuacja, w której model nie uchwycił zależności potrzebnych do zadania i osiąga słabe wyniki także na danych treningowych.

O

Ocena jakości systemu AI

AI evaluation

Systematyczne sprawdzanie jakości systemu według określonych kryteriów i na dobranych przykładach.

Ogólna sztuczna inteligencja

Artificial general intelligence

Hipotetyczna AI o szerokich zdolnościach poznawczych, pozwalających rozwiązywać wiele różnych problemów na poziomie porównywanym z człowiekiem.

Okno kontekstowe

Context window

Limit reprezentacji, którą model może uwzględniać w pojedynczym przetwarzaniu, zwykle wyrażany w tokenach.

Optyczne rozpoznawanie znaków

Optical character recognition

Przekształcanie znaków widocznych na obrazie w tekst możliwy do przeszukiwania i dalszego przetwarzania.

Osobliwość technologiczna

Technological singularity

Hipotetyczny etap rozwoju technologii, po którym tempo i skutki zmian stają się szczególnie trudne do przewidzenia.

P

Pamięć agenta

Agent memory

Mechanizmy zachowywania i odtwarzania informacji potrzebnych w kolejnych krokach lub sesjach.

Pamięć podręczna kluczy i wartości

Key–value cache

Zachowanie pośrednich kluczy i wartości mechanizmu uwagi, aby nie obliczać ich ponownie dla wcześniejszych tokenów podczas generowania.

Parametry modelu

Model parameters

Wewnętrzne wartości, takie jak wagi i wyrazy wolne, wyznaczane podczas uczenia i wykorzystywane do obliczania wyników.

Pełne dostrajanie modelu

Full fine-tuning

Dalsze uczenie, w którym do aktualizacji dopuszcza się wszystkie parametry modelu.

Perpleksja modelu

Perplexity

Miara związana ze średnim prawdopodobieństwem, jakie model przypisuje tokenom tekstu testowego.

Podwójny spadek błędu

Double descent

Zjawisko, w którym błąd na nowych danych najpierw maleje, potem rośnie, a następnie ponownie maleje wraz ze zmianą złożoności modelu lub długości uczenia.

Procesor graficzny

Graphics processing unit

Procesor zdolny wykonywać wiele podobnych operacji równolegle.

Profil i rola agenta

Agent profile

Opis zadania, specjalizacji i oczekiwanego sposobu działania agenta.

Projektowanie promptów

Prompt engineering

Systematyczne opracowywanie i sprawdzanie instrukcji, przykładów oraz kontekstu przekazywanych modelowi.

Propagacja w przód

Forward propagation

Obliczanie wyniku sieci przez kolejne przekształcenia danych od wejścia do wyjścia.

Dostęp dla agentów / Agent access

Indeks JSON słownika AI zawiera polskie definicje, angielskie nazwy, aliasy, kategorie, przykłady i powiązane hasła. Koperta: schemaVersion, contentVersion, language, categories, terms. Pobierz plik i przeszukaj go lokalnie. Parametry adresu JSON nie uruchamiają wyszukiwania na serwerze.

Fetch the static JSON index and filter locally. In a WebMCP-capable browser, use the read-only tools search_ai_glossary and get_ai_glossary_term. Search is lexical, not semantic. WebMCP support depends on the browser.

search_ai_glossary({"query":"RAG","limit":10,"offset":0})
get_ai_glossary_term({"id":"rag"})

Wyszukiwanie przyjmuje query (do 200 znaków), opcjonalną kategorię, limit (1–50) i offset (od 0). Zwraca liczbę wyników, hasMore i nextOffset. Puste zapytanie listuje hasła. Błędy: INVALID_INPUT — niepoprawne dane, NOT_FOUND — nieznany identyfikator, UNAVAILABLE — narzędzie niedostępne. Brak wyników wyszukiwania to poprawna odpowiedź z total: 0. Po wczytaniu indeksu odpowiedzi zawierają jego contentVersion.