Zajímá vás termín "Umělá inteligence/AI"? Zrovna toto téma rozebírají čtenáři na Krcmic.cz. Podívejte se na jejich rady a přidejte do diskuze své poznatky a zkušenosti.
Embedding je číselná reprezentace obsahu, kterou může model použít k porovnávání významové podobnosti. Text, obrázek, dokument nebo jiný vstup se převede na sadu čísel – vektor. Podle toho, jak jsou si tyto vektory blízké, může systém poznat, že dva texty, produkty, obrázky nebo dotazy spolu významově souvisejí, i když nepoužívají stejná slova. Na první pohled...
RAG, tedy Retrieval-Augmented Generation, je architektura umělé inteligence, která kombinuje vyhledání relevantních informací s generováním odpovědi. Model tedy neodpovídá jen podle toho, co se naučil při trénování, ale nejprve si z externích zdrojů načte potřebné podklady a teprve potom z nich vytvoří odpověď. Na první pohled může RAG působit jako obyčejné vyhledávání nad dokumenty. Uživatel...
Velký jazykový model, zkráceně LLM z anglického Large Language Model, je typ modelu umělé inteligence určený pro práci s přirozeným jazykem. Učí se ze velmi velkých objemů textových dat a díky tomu dokáže rozpoznávat jazykové vzory, pracovat s kontextem a vytvářet nový textový výstup – například odpovědi, shrnutí, parafráze, překlady nebo doplnění textu. Většina moderních...
Prompt je zadání nebo vstup, který člověk, aplikace nebo jiný systém posílá jazykovému modelu, aby podle něj vytvořil odpověď. Může jít o jednoduchou otázku, delší instrukci, úryvek dokumentu, sadu pravidel nebo kombinaci více vstupů najednou. Prompt tedy není jen „dotaz do AI“, ale celý textový rámec, ze kterého model vychází při generování výsledku. Právě proto...
Multimodální modely jsou modely umělé inteligence, které dokážou pracovat s více typy vstupů najednou – například s textem, obrázky, zvukem, videem, dokumenty, grafy nebo screenshoty. Nejde tedy jen o AI, která odpovídá na textové otázky, ale o systém, který umí propojit různé druhy informací a vyhodnotit je ve společném kontextu. Na první pohled může multimodální...
Kontextové okno je rozsah informací, se kterým může jazykový model pracovat v jednom okamžiku. Nejčastěji se vyjadřuje v počtu tokenů, tedy menších textových jednotek, ze kterých model skládá vstup i výstup. Do kontextového okna se zpravidla počítá uživatelský dotaz, předchozí relevantní části konverzace, systémové instrukce a také text, který model postupně vygeneruje v odpovědi. Pokud...
Prompt engineering je způsob, jak promyšleně formulovat zadání pro jazykový model tak, aby dával přesnější, použitelnější a věcně vhodnější výstupy. Nejde jen o „psaní lepších promptů“, ale obecně o práci se strukturou vstupu, pořadím informací, vymezením cíle, omezeními, kontextem a požadovaným formátem odpovědi. Jinými slovy – prompt engineering řeší, jak modelu zadat úkol tak, aby...
Retrieval je v kontextu umělé inteligence proces vyhledání a načtení relevantních informací, které má model použít při tvorbě odpovědi. Nejde tedy o samotné generování textu, ale o krok před ním – systém nejprve najde vhodné dokumenty, části textu, záznamy, databázové položky nebo jiné podklady a teprve potom je předá modelu jako kontext. Na první pohled...
OCR, tedy Optical Character Recognition, je technologie pro optické rozpoznávání znaků, která převádí text z obrázků, skenů, fotografií nebo PDF dokumentů do strojově čitelné podoby. Díky OCR nemusí člověk přepisovat text ručně – systém se pokusí rozpoznat písmena, čísla a další znaky přímo z obrazového podkladu a převést je na text, se kterým lze dál...
Token je základní jednotka textu nebo jiného vstupu, se kterou pracuje jazykový model. Nejde přesně o slovo, větu ani znak. Token může být celé krátké slovo, část delšího slova, interpunkční znaménko, mezera, číslo, symbol nebo jiný úsek textu podle toho, jak konkrétní model text rozděluje. Na první pohled může token působit jako drobný technický detail....
Bagging, zkráceně z anglického bootstrap aggregating, je metoda strojového učení, která nestaví na jednom jediném modelu, ale na větším počtu modelů vytvořených nad různými verzemi stejného datasetu. Jejím cílem není udělat z průměrného modelu zázrak, ale zklidnit výsledek tam, kde je základní model příliš citlivý na konkrétní trénovací data. Právě proto se bagging nejčastěji spojuje...
Hluboké učení, anglicky deep learning, je oblast strojového učení založená na vícevrstvých neuronových sítích. Právě ono stojí za velkou částí dnešních nejviditelnějších pokroků v umělé inteligenci – od rozpoznávání obrazu a řeči přes strojový překlad až po generování textu, obrázků nebo videa. Název „hluboké“ neznamená, že jde o něco tajemného nebo zvlášť složitého jen samo...
Gradientní sestup je základní optimalizační metoda, díky které se model během tréninku postupně posouvá směrem k nižší chybě. Jakmile má k dispozici informaci o tom, jak velkou chybu udělal a jakým směrem je potřeba parametry změnit, musí ještě existovat mechanismus, který tuto změnu skutečně provede. A právě to je role gradientního sestupu. V každém kroku...
Autoregresivní modely patří k základním stavebním kamenům moderní generativní umělé inteligence. Právě na tomto principu funguje velká část systémů, které dnes umějí psát text, doplňovat kód, odpovídat na otázky nebo vytvářet souvislé věty. Přesto jde o pojem, který se v běžné debatě často objevuje bez vysvětlení. Ve výsledku pak zní složitěji, než ve skutečnosti je....
Backpropagation, česky zpětné šíření chyby, je jeden z klíčových mechanismů, díky kterým se neuronové sítě dokážou učit. Když síť vytvoří výstup – například rozpozná obrázek, zařadí text do kategorie nebo odhadne výsledek – je potřeba zjistit nejen to, že se spletla, ale hlavně kde a proč k chybě došlo. Právě to řeší backpropagation. Umožňuje přenést...
Ztrátová funkce je jeden z nejdůležitějších pojmů ve strojovém učení a hlubokém učení, protože právě ona určuje, co model považuje za chybu a jak velkou váhu této chybě přikládá. Když model vytvoří výstup – například odhadne cenu, zařadí obrázek do třídy nebo doplní text – potřebuje nějaký způsob, jak poznat, zda se trefil, nebo minul....
Bias je jeden ze základních parametrů neuronové sítě, bez kterého by mnoho modelů nedokázalo pracovat dostatečně pružně. Ve zjednodušené podobě si ho lze představit jako dodatečné posunutí výpočtu, které neuronu umožňuje reagovat smysluplněji i v situaci, kdy samotné vstupy a jejich váhy nestačí. Právě díky biasu se model nemusí rozhodovat jen podle toho, jak silně...
Fine-tuning patří k nejčastěji skloňovaným pojmům kolem moderní umělé inteligence. Často se o něm mluví jako o způsobu, jak si „upravíte AI po svém“. To je sice zjednodušeně pravda, ale v praxi je důležité vědět, co fine-tuning skutečně řeší, co naopak nevyřeší a kdy se zbytečně nepouštět do složitějšího postupu, pokud stejný výsledek zvládne lepší...
AIO neboli Artificial Intelligence Optimization se používá jako velmi široké označení pro úpravu obsahu, struktury webu a publikačního přístupu tak, aby web obstál v prostředí, kde roste vliv AI na vyhledávání, odpovědi a distribuci informací. Někdo tím myslí optimalizaci pro AI Overviews, někdo pro citace v AI odpovědích, někdo pro jazykové modely obecně a někdo...
Tokenizer je část jazykového modelu nebo samostatný nástroj, který převádí text na menší jednotky zvané tokeny. Právě díky tokenizeru může model pracovat s běžným lidským textem, protože ho nejprve rozdělí na části a převede do číselné podoby, se kterou už dokáže počítat. Na první pohled může tokenizer působit jako technický detail, který běžný uživatel nemusí...
Našli jste odpověď či článek, který se týkal hledaného pojmu ? Nezapomeňte si také přečíst články ze sekcí jak investovat do nadčasového obsahu, jak vylepšit texty odkazu, 24.3., HTTPS změna protokolu, Internet & mobil, Kdo má kdy svátek, BOZP, Finance/investování.
Určitě si také nenechte ujít tyto články z blogu .
Temperament x tenperament
,
Kódy států pro Intrastat (stát určení, odeslání a původu)
,
Mezinárodní den charity
,
Fanfára x famfára
Rádi se vzděláváte? Mrkněte na
slovník pojmů, který je seřazený dle abecedy (
A,
B,
C,
D,
E,
F,
G,
H,
I,
J,
K,
L,
M,
N,
O,
P,
Q,
R,
S,
T,
U,
V,
W,
X,
Y,
Z) a dle temat a oborů jako například
AI,
Byznys,
Finance,
Informační technologie (IT),
Internet & mobil,
Investování a akcie,
Kino,
Marketing & média & reklama,
OOH,
Ostatní,
Polygrafie,
Rádio,
Tisk,
TV.
Pokud se zajímáte o
český jazyk, podívejte se na sekci
jak se co píše (nejčastější chyby v českém jazyce), kde najdete seznam nejčastějších chyb v českém jazyce, ve kterém uživatelé nejčastěji chybují. Tento seznam je rozřazený dle abecedy
A,
B,
C,
Č,
CH,
D,
E,
F,
G,
H,
I,
J,
K,
L,
M,
N,
O,
P,
Q,
R,
Ř,
S,
Š,
T,
U,
Ú,
V,
W,
Y,
Z,
Ž.
Naučte se,
jak se píší jednotlivé klávesové zkratky na klávesnici. Nebo si přečtěte o historii
jednotlivých státních svátků a významných dnů v ČR. Jejich seznam najdete v
marketingovém kalendáři svátků, významných, mezinárodních a světových dnů.
Načíst dalších 10 článků
