A zero-shot tanulás olyan AI-technika, amely lehetővé teszi, hogy a modell olyan feladatokat oldjon meg, amelyeket korábban nem tanítottak neki közvetlenül.
A modell képes általánosítani és új feladatokra alkalmazni a meglévő tudását. Ehhez gyakran nyelvi modellek embeddingjeit használják.
Lehetővé teszi, hogy az AI új helyzetekben is alkalmazható legyen külön tréning nélkül.
Egy nyelvi modell képes angolról magyarra fordítani, még akkor is, ha kifejezetten nem tanították erre a nyelvpárra.
Az embedding olyan technika, amely a szavakat vagy más elemeket számsorozatként (vektorként) ábrázolja, hogy a gép fel tudja dolgozni őket.
A few-shot tanulás olyan megközelítés, ahol a modell néhány példából is képes megtanulni egy új feladatot.
Az LLM olyan nyelvi modell, amely hatalmas mennyiségű szöveges adaton tanul, és képes összetett, emberihez hasonló szövegeket létrehozni.
A nyelvi modell egy AI-rendszer, amely a nyelv statisztikai mintázatait tanulja meg, hogy szövegeket értelmezzen vagy generáljon.
A prompt az a szöveg- vagy hangalapú utasítás vagy bemenet, amelyet a felhasználó ad egy nyelvi modellnek vagy AI-nak.
A prompt engineering az a technika, amikor tudatosan és strukturáltan tervezünk meg promptokat, hogy az AI a lehető legjobb választ adja.
A transfer learning olyan módszer, amelyben egy előre betanított modellt új feladatra finomhangolnak.
A transformer egy neurális hálózati architektúra, amely hatékonyan dolgozza fel a szöveges adatokat.
