Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Инструктивное Тюнингование
Процесс тонкой настройки предварительно обученной модели на парах инструкция-ответ для улучшения её способности следовать инструкциям. Этот подход оптимизирует модель для zero-shot и few-shot обучения.
Мета-Промптинг
Продвинутая стратегия, где сам промпт генерируется или оптимизируется другой моделью или автоматизированным процессом. Этот подход позволяет динамически адаптировать промпты к специфике каждой задачи.
Zero-Shot Перенос
Способность модели применять знания, полученные на одной задаче или домене, к совершенно другой задаче без конкретных примеров. Эта компетенция критически важна для масштабной генерализации.
Few-Shot Адаптация
Процесс, посредством которого модель быстро корректирует своё поведение на основе минимального количества примеров для новой задачи. Адаптация происходит на уровне активации без изменения весов сети.
Калибровка Промптов
Техника тонкой настройки промптов для выравнивания вероятностных распределений модели с конкретными ожиданиями задачи. Калибровка улучшает надежность и согласованность предсказаний.
Контекстный Промптинг
Подход к промптингу, который динамически интегрирует релевантный контекст в запрос для направления модели к более точным ответам. Этот метод адаптирует промпт на основе доступной информации.
Мульти-Шот Обучение
Вариант few-shot обучения, использующий умеренное количество примеров (обычно 5-20) для оптимизации контекстного обучения. Этот подход балансирует эффективность и производительность на сложных задачах.
Адаптивный Промптинг
Система промптинга, которая автоматически корректирует запросы на основе предыдущих ответов модели и метрик производительности. Эта динамическая адаптация оптимизирует взаимодействие в реальном времени.
Ансамбль промптов
Техника, использующая несколько различных промптов для одной и той же задачи и объединяющая их результаты для повышения устойчивости и точности. Ансамбль промптов использует различные подходы к решению проблемы.