Векторные базы данных
Векторные базы данных – это особый тип баз данных, разработанный для эффективного хранения и поиска высокоразмерных векторов.
Генеративная модель
Генеративная модель – это тип модели машинного обучения, которая учится создавать новые данные, похожие на те, на которых она была обучена. Вместо того, чтобы просто классифицировать или предсказывать на основе входных данных, как это делают другие модели машинного обучения, генеративная модель учится лежащему в основе данных распределению вероятностей.
Глубокое обучение
Глубокое обучение – это набор алгоритмов и техник, вдохновленных работой человеческого мозга и называемых нейронными сетями.
Дистрибутивная семантика
Дистрибутивная семантика — это раздел математической лингвистики, который изучает значение выражений языка через их контекст употребления и распределение по различным контекстам.
Домен знаний
Домены знаний (предметная область) – формализованное представление знаний в определенной области, включая понятия, сущности, отношения, правила и ограничения.
Заземление
«Заземление» (grounding) — это процесс привязки ответов большой языковой модели (LLM) к реальным, проверяемым данным.
Извлечение ключевых слов
Извлечение ключевых слов – это автоматизированный процесс определения наиболее важных слов или фраз (ключевых слов), которые наилучшим образом описывают тему или основную идею текста.
Именованные сущности
Именованные сущности (named entities) – уникальные объекты реального мира, такие как люди, организации, места, даты и т.д., которые могут быть обозначены уникальными именами. Сущности играют важную роль в обработке естественного языка и извлечении информации.
Индекс тумана Ганнинга
Индекс тумана Ганнинга (или индекс фразовой туманности) – это метрика, используемая в лингвистике для измерения степени “туманности” или неопределенности выражений или фраз.
Инжиниринг онтологий
Инжиниринг онтологий – это область знаний, занимающаяся разработкой, использованием и поддержкой онтологий, которые представляют знания в формальном и машиночитаемом виде.
