🏠 Inicio
Pruebas de rendimiento
📊 Todos los benchmarks 🦖 Dinosaurio v1 🦖 Dinosaurio v2 ✅ Aplicaciones To-Do List 🎨 Páginas libres creativas 🎯 FSACB - Showcase definitivo 🌍 Benchmark de traducción
Modelos
🏆 Top 10 modelos 🆓 Modelos gratuitos 📋 Todos los modelos ⚙️ Kilo Code
Recursos
💬 Biblioteca de prompts 📖 Glosario de IA 🔗 Enlaces útiles

Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

231
categorías
2.999
subcategorías
35.535
términos
📖
términos

Instruction Tuning

Processus de fine-tuning d'un modèle pré-entraîné sur des paires instruction-réponse pour améliorer sa capacité à suivre des instructions. Cette approche optimise le modèle pour le zero-shot et few-shot learning.

📖
términos

Meta-Prompting

Stratégie avancée où le prompt lui-même est généré ou optimisé par un autre modèle ou processus automatisé. Cette approche permet d'adapter dynamiquement les prompts aux spécificités de chaque tâche.

📖
términos

Zero-Shot Transfer

Capacité d'un modèle à appliquer ses connaissances apprises sur une tâche ou un domaine à une tâche complètement différente sans exemples spécifiques. Cette compétence est cruciale pour la généralisation à large échelle.

📖
términos

Few-Shot Adaptation

Processus par lequel un modèle ajuste rapidement son comportement à partir d'un nombre minimal d'exemples pour une nouvelle tâche. L'adaptation s'effectue au niveau de l'activation sans modification des poids du réseau.

📖
términos

Prompt Calibration

Technique d'ajustement fin des prompts pour aligner les distributions de probabilité du modèle avec les attentes spécifiques d'une tâche. La calibration améliore la fiabilité et la cohérence des prédictions.

📖
términos

Contextual Prompting

Approche de prompting qui intègre dynamiquement le contexte pertinent dans l'invite pour guider le modèle vers des réponses plus précises. Cette méthode adapte le prompt en fonction des informations disponibles.

📖
términos

Multi-Shot Learning

Variante du few-shot learning utilisant un nombre modéré d'exemples (généralement 5-20) pour optimiser l'apprentissage en contexte. Cette approche équilibre efficacité et performance sur les tâches complexes.

📖
términos

Adaptive Prompting

Système de prompting qui ajuste automatiquement les invites en fonction des réponses précédentes du modèle et des métriques de performance. Cette adaptation dynamique optimise l'interaction en temps réel.

📖
términos

Prompt Ensemble

Technique utilisant plusieurs prompts différents pour la même tâche et combinant leurs résultats pour améliorer la robustesse et la précision. L'ensemble de prompts exploite diverses perspectives sur le problème.

🔍

No se encontraron resultados