AI Knowledge Base

_Glossary Index

Glossary: словарь ИИ-терминов

Abstract

Короткие определения основных понятий LLM и агентных систем. Карточка отвечает на вопрос «что это и с чем не путать», а подробные практические материалы находятся в тематических разделах.

1. Данные и работа модели

  • Token — единица входной и выходной последовательности.
  • Weights — обучаемые числовые параметры модели.
  • Inference — применение обученной модели к новым данным.
  • Context Window — технический лимит контекста одного запроса.
  • Reasoning Tokens — внутренний вычислительный бюджет некоторых reasoning-моделей.
  • Temperature — параметр случайности sampling, если API его поддерживает.
  • Multimodality — работа с несколькими типами входа или выхода.

2. Архитектура и оптимизация моделей

  • Mixture of Experts (MoE) — условная активация части экспертов модели.
  • Quantization — снижение числовой точности ради памяти и производительности.
  • Knowledge Distillation — обучение компактного student на сигналах teacher-модели.
  • Fine-tuning — изменение поведения модели через дополнительное обучение.
  • RLHF — post-training через человеческий feedback и reinforcement learning.
  • DPO — offline preference optimization по парам ответов.

3. Контекст и знания

  • Embeddings — векторные представления для сравнения объектов.
  • RAG — добавление найденных внешних данных в контекст генерации.
  • Context Engineering — проектирование информации, доступной модели на каждом шаге.
  • RLM (Recursive Language Model) — экспериментальная стратегия программного исследования большого контекста.

4. Инструкции и формат ответа

  • System Prompt — высокоуровневые инструкции приложения.
  • Chain of Thought — промежуточные шаги рассуждения и связанная с ними техника prompting.
  • Structured Output — ответ по заданной схеме или типу.
  • Hallucination — правдоподобное, но неверное или неподтверждённое утверждение.

5. Агенты и инструменты

  • Agent — система, где модель динамически выбирает часть следующих действий.
  • Harness — программный контур исполнения вокруг модели.
  • MCP (Model Context Protocol) — протокол подключения контекста и инструментов.
  • Computer Use — управление графическим интерфейсом через цикл наблюдений и действий.
  • Function Calling — структурированное предложение вызвать инструмент.

6. Качество и безопасность

  • Evals — повторяемые проверки на наборе примеров.
  • Guardrails — защитные проверки и ограничения вокруг модели.
  • Observability and Tracing — логи, метрики и цепочка выполнения запроса.
  • Indirect Prompt Injection — внедрение инструкций через недоверенные данные.

Как пользоваться

  • Ставь wikilink при первом значимом употреблении термина в заметке.
  • Не заменяй ссылкой объяснение, если материал предназначен новичку.
  • Для меняющихся возможностей и тарифов переходи к официальному источнику из карточки.
  • Если термин имеет разные значения у провайдеров, фиксируй общий смысл и отдельно описывай различия.

Связанные разделы

Последнее обновление: 2026-09-14

Вид графа

Обратные ссылки