Машинное обучение

Benchmark — эталонный тест или метрика для сравнения AI-моделей и систем.

Data Science - это работа с данными, аналитикой, моделями и прогнозами для принятия решений.

Embeddings — векторные представления данных, которые помогают AI понимать смысл и сходство.

Fine-tune — дополнительная настройка AI-модели на данных под конкретную задачу.

Fine-tuning - это дообучение AI-модели на дополнительных данных под конкретную задачу.

Fine-tuning Dataset — набор данных для дополнительной настройки AI-модели.

Inference - это этап использования AI-модели, когда она уже отвечает на запросы и выполняет задачи.

Inference API — интерфейс для подключения AI-модели к приложению, сайту или сервису.

Inference Engine — компонент, который запускает AI-модель и выдаёт результат.

LLM - это большая языковая модель, лежащая в основе современных AI-ассистентов и генеративных систем.

Machine Learning - это машинное обучение, при котором алгоритмы учатся на данных и находят закономерности.

Model Distillation — перенос знаний большой модели в более компактную версию.

Multimodal AI — ИИ, который работает сразу с текстом, изображениями, аудио и другими данными.

NLP - это обработка естественного языка, которая помогает системам понимать тексты и речь.

Open-weight Model — AI-модель с доступными весами для локального запуска и настройки.

Что такое Reranking простыми словами: как повторная сортировка делает поиск и RAG-системы точнее и полезнее.

Semantic Search — поиск по смыслу, а не только по точному совпадению слов.

Synthetic Data — искусственно созданные данные для тестов, обучения и экспериментов.

Что такое Tokenization простыми словами: как AI-модели разбивают текст на токены и почему это влияет на цену и контекст.

Vector Database — база данных для хранения векторов и смыслового поиска в AI-системах.

Vector Search — поиск по смыслу на основе векторных представлений данных.