Popüler Terimler

Önceden eğitilmiş modeli daha düşük bit hassasiyetine indirerek bellek ve hız avantajı sağlayan nicemleme yaklaşımı.

Kelime, belge, görsel veya başka bir varlığın anlamını yoğun sayısal vektörler halinde taşıyan öğrenilmiş gösterim.

Bir ses kaydında hangi ses olaylarının mevcut olduğunu klip düzeyinde tahmin eden çok etiketli görev.

Sonradan gelen verilerin geçmiş batch çıktılarıyla uyumlu hale getirilmesini sağlayan düzeltme süreci.

Uzun dönem bağımlılıkları öğrenmek için kapı mekanizmaları kullanan gelişmiş tekrarlayan ağ yapısı.

Bir veri varlığının kimler tarafından, ne sıklıkta ve hangi amaçlarla kullanıldığını gösteren metadata türü.

Modelin eğitimde görmediği sınıfları yanlış güvenle etiketlemek yerine bilinmeyen olarak işaretleyebilmesini hedefleyen yaklaşım.

Yönü ve büyüklüğü olan, lineer cebirin en temel veri temsillerinden biri.

Her girdide modelin yalnızca ilgili uzman alt ağlarını etkinleştirerek ölçek ve verimlilik sağlaması yaklaşımı.

Farklı embedding modelleri veya güncellenmiş embedding üretim süreçlerinin sürümlerle yönetilmesi yaklaşımı.

Genel dil modelinin görev yönergelerini daha iyi takip edecek biçimde uyarlanmış sürümü.

Model üretimini dış bilgi kaynaklarıyla destekleyerek daha güncel ve dayanaklı yanıtlar üretmeyi amaçlayan mimari yaklaşım.

Önceden eğitilmiş modeli daha düşük bit hassasiyetine indirerek bellek ve hız avantajı sağlayan nicemleme yaklaşımı.

Kelime, belge, görsel veya başka bir varlığın anlamını yoğun sayısal vektörler halinde taşıyan öğrenilmiş gösterim.

Bir ses kaydında hangi ses olaylarının mevcut olduğunu klip düzeyinde tahmin eden çok etiketli görev.

Sonradan gelen verilerin geçmiş batch çıktılarıyla uyumlu hale getirilmesini sağlayan düzeltme süreci.

Uzun dönem bağımlılıkları öğrenmek için kapı mekanizmaları kullanan gelişmiş tekrarlayan ağ yapısı.

Bir veri varlığının kimler tarafından, ne sıklıkta ve hangi amaçlarla kullanıldığını gösteren metadata türü.

Her girdide modelin yalnızca ilgili uzman alt ağlarını etkinleştirerek ölçek ve verimlilik sağlaması yaklaşımı.

Modelin eğitimde görmediği sınıfları yanlış güvenle etiketlemek yerine bilinmeyen olarak işaretleyebilmesini hedefleyen yaklaşım.

Genel dil modelinin görev yönergelerini daha iyi takip edecek biçimde uyarlanmış sürümü.

Yönü ve büyüklüğü olan, lineer cebirin en temel veri temsillerinden biri.

Farklı embedding modelleri veya güncellenmiş embedding üretim süreçlerinin sürümlerle yönetilmesi yaklaşımı.

Model üretimini dış bilgi kaynaklarıyla destekleyerek daha güncel ve dayanaklı yanıtlar üretmeyi amaçlayan mimari yaklaşım.

Doğal dilde verilen istemlerden yeni görseller sentezleyen üretken model yaklaşımı.

Metin, görsel, ses veya video gibi farklı veri türlerini ortak attention mimarisi içinde işleyen model tasarımı.

Model güveninin, gerçek doğruluk düzeyiyle daha uyumlu hale getirilmesini amaçlayan kalite yaklaşımı.

Modelin emin olmadığı durumlarda kesin yanıt uydurmak yerine yanıt vermemeyi veya belirsizlik bildirmeyi seçmesi.

Üretilen içeriğin gerçek dünya bilgisi, kaynak verisi veya doğrulanabilir gerçeklerle ne kadar uyumlu olduğunu ifade eden kalite boyutu.

Modelin akıcı ama gerçekte desteklenmeyen veya yanlış içerik üretmesi durumu.

Model çıktılarının ne kadar tercih edilir olduğunu tahmin ederek hizalama sürecine sinyal sağlayan yardımcı model.

Model davranışını açık ilke setleri ve normatif kurallar üzerinden yönlendirmeye çalışan alignment yaklaşımı.

Tercih çiftlerinden doğrudan öğrenerek hizalama yapmayı hedefleyen daha sade alignment yaklaşımı.

Model çıktısını insan tercihleriyle uyumlu hale getirmek için ödül sinyali kullanan alignment yaklaşımı.

Model çıktısını ek kontrol, kaynak tarama veya ikinci aşama denetimle doğrulamaya çalışan iş akışı deseni.

Üretilen yanıtın dayandığı kaynak parçalarını açık biçimde göstererek güvenilirliği artıran yaklaşım.