AI Terimleri ve Tanımları

Küresel bir optimum bulmak için her adımda yerel olarak en uygun seçimi yapan optimizasyon algoritmaları.

Yapay zeka sistemleri, şeffaflık için karar alma süreçlerine ilişkin içgörü sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Metindeki anahtar bilgileri (varlıkları) önceden tanımlanmış kategoriler halinde tanımlama ve sınıflandırma süreci.

Modelin ne arayacağına kendi karar verdiği, dönen sonucu değerlendirdiği ve gerekirse yeniden arama yaptığı retrieval tasarımı.

Dijital asistanlara benzer şekilde, çeşitli alanlardaki görevleri otonom olarak yerine getirebilen yapay zeka varlıkları.

Makine öğreniminde farklı ancak ilgili bir problemi çözmek için bir problemi çözerken kazanılan bilgiden yararlanma.

Bir bilgisayarın belirli bir görevi verimli bir şekilde yerine getirmek için izlediği bir dizi matematiksel talimat veya kural.

Farklı yazılım uygulamalarının iletişim kurmasını ve birlikte çalışmasını sağlayan arayüzler.

İnsanlar ve yapay zeka arasındaki işbirliğine odaklanarak, insan karar verme sürecini yapay zeka yetenekleriyle geliştirmek.

Üretken yapay zeka modellerinde tekrarlayan veya aşırı benzer yanıtları engellemek için bir teknik.

Makine öğreniminde bir modelin eğitim verilerindeki ayrıntıları ve gürültüyü çok iyi öğrendiği bir modelleme hatası.

Her çağrıda modelin context penceresine neyin gireceğini tasarlama işi: hangi talimatlar, hangi getirilen bilgiler, ne kadar geçmiş.

Bir modelin bir yanıt veya tahmin oluştururken dikkate alabileceği geçmiş girdi aralığı.

Kelimelerin veya ifadelerin, içinde bulundukları bağlamı dikkate alan temsilleri.

Kelimeler arasındaki ilişkileri anlamak için bir cümlenin gramer yapısını analiz etme.

Yeni seçeneklerin keşfedilmesi ve bilinen ödüllerden yararlanılmasını dengelemek için bir strateji.

Modellerdeki en olası sonuç dizilerini verimli bir şekilde bulan bir arama algoritması.

Yapay zeka modellerinde karar verme ve adaleti etkileyebilecek önyargılar veya yatkınlıklar.

Yapılandırılmamış metin verilerinden otomatik olarak yapılandırılmış bilgi çıkarma işlemi.

Küçük bir öğrenci modeli, daha büyük bir öğretmen modelin davranışını yeniden üretecek şekilde eğitme yöntemi.

Karar vermeyi veya yanıtları desteklemek için büyük bir veri kümesinden ilgili bilgileri alan bir model.

Yapay zekada cevaplar veya bağlamsal bilgiler sağlamak için kullanılan merkezi bir bilgi deposu.

Yapay zeka sistemlerinin karmaşık görevleri çözmek için bilgiyi modelleme, depolama ve geri getirme yöntemi.

İnsan beyninin işleyişini taklit etmek için tasarlanmış yapay zeka sistemleri, doğal, insan benzeri etkileşimi hedefler.

Büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş, metni anlama ve üretme yeteneğine sahip kapsamlı bir model.

Örüntüleri, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak için hesaplamalı olarak analiz edilen son derece büyük veri setleri.

Yapay zekayı karmaşık sorunları yönetilebilir adımlara ayırmaya teşvik eden bir prompt stratejisi.

Genellikle internet üzerinden insan kullanıcılarla konuşmayı simüle etmek için tasarlanmış bilgisayar programları.

OpenAI tarafından geliştirilen ve verilen istemlere göre insan benzeri metin yanıtları oluşturabilen bir yapay zeka.

Kaynak dokümanları gömme çıkarmaya ve prompt'a uygun boyutta, getirilebilir parçalara bölme adımı.

Yapay zeka tarafından belirli bir girdiye veya isteme yanıt olarak üretilen ve düşünce sürecini tamamlayan çıktı.

Ekranı okuyup tıklama ve tuş vuruşu üreterek yazılımı grafik arayüz üzerinden kullanan AI agent'ı.

Modeli, insan güvenlik etiketleri yerine kendi eleştirilerini kullanarak yazılı bir ilkeler kümesine göre hizalama yöntemi.

Veri derlemek ve makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan geniş bir metin koleksiyonu.

Etkileşimleri geliştirmek için yapay zekanın müşteri ilişkileri yönetimine entegre edilmesi.

Model doğruluğunu artırmak için kasıtlı olarak zorlayıcı girdilerle eğitim yaparak yapay zeka sağlamlığını geliştirir.

Ağlar arasında rekabetçi bir süreç yoluyla üretken modellerin eğitimi için bir çerçeve.

Çevre ile daha fazla etkileşim olmadan sabit bir veri kümesinden optimum eylemleri öğrenme.

Yeni veriler geldikçe modelin sürekli olarak güncellendiği bir model eğitim yaklaşımı.

Eğitilmiş bir modelin yeni, görülmemiş verilere dayalı tahminler veya kararlar vermek için kullanıldığı aşama.

Bir yapay zeka modelini aynı anda birden fazla görev üzerinde eğiterek görevler arasındaki ortaklıklardan yararlanma.

Metin, görüntü ve ses gibi birden fazla veri türünü işleyebilen ve yorumlayabilen yapay zeka sistemleri.

Katılımcıların birden fazla mesaj dizisini değiş tokuş ettiği ve bağlamın anlaşılmasını gerektiren konuşmalar.

Yapay zeka modeli eğitiminin birden fazla bilgisayara veya sunucuya yayıldığı bir yöntem.

Bir dil modelinin iç temsillerini çıktıya nasıl çevireceğini belirleyen yönergeler.

Yapay zeka modellerinin performansını ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılan nicel ölçütler.

Bir yapay zeka modelini gerçek dünya uygulamalarında veya sistemlerinde kullanılabilecek hale getirme süreci.

Verileri analiz etmek için birçok katmana sahip sinir ağlarını içeren makine öğreniminin bir alt kümesi.

Yapay zekada modellerin farklı bilgi parçalarının önemini tartmasına olanak tanıyan bir mekanizma.

Yapay zekada, modellerin girdi verilerinin ilgili kısımlarına odaklanmasına yardımcı olan ve alaka düzeyini artıran bir teknik.

İstatistiksel olasılıklara dayalı olarak insan dilini anlayan, yorumlayan ve üreten yapay zeka.

Gerçek veriyi sahteden ayıran üretken bir düşman ağının bileşeni.

Doğal dil işleme kullanarak insanlarla sohbet etmek için tasarlanmış yapay zeka teknolojileri.

Yapay zeka modellerinin, öğrenilen kalıplara dayalı olarak metin oluşturmadaki kelimeler gibi bir dizi öğe ürettiği süreç.

Yapay zekanın insan dilini konuşulduğu veya yazıldığı gibi anlama ve yorumlama yeteneği.

Yapay zeka alanı, doğal dil aracılığıyla bilgisayarlar ve insanlar arasındaki etkileşime odaklanmıştır.

Yapay zeka kullanarak yapılandırılmış verilerden tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili metinler oluşturma.

Ayrı bir ödül modeli eğitmeden, insan tercih çiftleri üzerinden modeli doğrudan hizalama yöntemi.

Bir modelin performansını, doğruluğunu ölçmek için eğitimde kullanılmayan verilerin ayrı bir kısmı ile değerlendirme süreci.

Model parametrelerini ayarlamak ve aşırı uyumu önlemek için eğitim veri kümesinden ayrı olarak ayarlanan veriler, modelin genellenebilirliğini sağlar.

Yazarın tutumunu belirlemek için metinde ifade edilen görüşleri tanımlama ve kategorize etme hesaplama görevi.

Eğitim süreci sırasında karmaşık modelleri cezalandırarak aşırı uyumu önlemek için kullanılan teknikler.

Bir makine öğrenimi modeline, tipik olarak büyük bir veri kümesine maruz bırakarak tahminler veya kararlar vermeyi öğretme süreci.

Özellikle bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan, öğrenme kalıpları ve davranışları için örnekler içeren veri kümesi.

Bir AI sisteminin veya uygulamasının işlevselliğini genişleten veya geliştiren ek yazılım bileşenleri.

Yapay zeka işlemleri için semantik anlamı yakalayan kelime veya kelime öbeklerinin yoğun vektör temsilleri.

Girdi verilerini işleyen ve kullanılabilir bir biçime dönüştüren bir model bileşeni.

Genellikle yapay zeka tarafından çıkarılan isimler, yerler, tarihler gibi metindeki belirli, tanımlanabilir öğeler.

Metni varlıklar hakkında bilgi ile etiketleme, veri yapısını geliştirme süreci.

Metindeki adlandırılmış varlıkların tanımlanması ve önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırılması.

AI sistemlerinin etik gelişimini ve dağıtımını değerlendirmek ve yönlendirmek için bir çerçeve.

Anahtar cümleleri veya parçaları doğrudan kaynak metinden çıkararak özetler oluşturmak.

Bir modelin çok az sayıda örnekten öğrenme ve genelleme yeteneği.

Önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir görev veya veri kümesinde iyi performans gösterecek şekilde ayarlama süreci.

Bir yapay zeka modelinin çıktısını veya davranışını belirli kriterlere göre hassas bir şekilde ayarlama yeteneği.

Geniş bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş, birden fazla görevi yerine getirebilen büyük, çok yönlü bir yapay zeka modeli.

Çok çeşitli görev ve alanlarda bilişsel işlevler sergileyen yapay zeka.

Öğrenilen kalıplara ve verilere dayalı olarak metin veya görüntü gibi yeni içerik üretme süreci.

Gerçek dünya örneklerini taklit eden yeni, orijinal içerik veya veri üretebilen yapay zeka sistemleri.

Eğitim verilerine benzer yeni veri örnekleri oluşturabilen bir tür yapay zeka modeli.

Tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili metin üretme konusunda uzmanlaşmış bir tür yapay zeka modeli.

GAN'larda veri oluşturan bileşen, gerçek veriyi mümkün olduğunca yakından taklit etmeyi amaçlar.

Yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılan, ağırlıkları hata oranlarına göre ayarlayan bir yöntem.

Nihai hedefle başlayan ve çözüm yolunu belirlemek için geriye doğru çalışan bir akıl yürütme yöntemi.

Makine öğrenimi modellerinde gözlemlenebilir verilerden çıkarılan gizli veya gözlemlenemeyen değişkenler.

Bir modelin belirli görevler üzerindeki performansını etiketli verilerle daha fazla eğiterek iyileştirme süreci.

Modellerin etiketli veriler üzerinde eğitildiği ve girdilerden sonuçları tahmin etmeyi öğrendiği bir makine öğrenimi yaklaşımı.

Modellerin açık talimatlar olmaksızın etiketsiz verilerden örüntüler öğrendiği bir makine öğrenimi türü.

OpenAI'nin gelişmiş metin oluşturma yetenekleriyle bilinen üretken modelinin üçüncü yinelemesi.

Bağımsız metin parçaları yerine, kaynak dokümanlardan çıkarılan bir bilgi grafiği üzerinde yapılan retrieval.

Bir modelin girdisini ve çıktısını güvenli olmayan, politika dışı ya da bozuk içerik için denetleyen kontroller.

Bilgiyi insan zekasından ayırt edilemeyecek şekilde anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip yapay zeka.

Bir zamanlar doğru olan bilginin değişen tarih, ürün veya politika nedeniyle artık geçerli olmaması.

Yapay zeka, genellikle eğitim verisi sorunları nedeniyle gerçeğe dayanmayan bilgiler ürettiğinde.

Öğrenmeyi yönlendiren algoritmaları anlamaya odaklanan bir yapay zeka dalı.

Özel olarak hazırlanmış girdiler aracılığıyla yapay zeka sistemlerinin davranışlarını etkilemek veya manipüle etmek için kullanılan bir teknik.

Anahtar kelime eşleşmesi ile vektör benzerliğini tek bir retrieval adımında birleştirip iki sonuç kümesini kaynaştırma yöntemi.

Öğrenme süreci başlamadan önce değeri ayarlanan ve eğitim aşamasını etkileyen bir parametre.

YZ davranışlarının ve çıktılarının insan etik standartlarına ve niyetlerine uygun olmasını sağlama süreci.

İstemlerdeki talimatları takip etmek ve daha spesifik yanıtlar üretmek için eğitilmiş bir GPT çeşidi.

Bilinen gerçeklerle başlayan ve yeni sonuçlara ulaşmak için kuralları uygulayan mantıksal bir akıl yürütme yöntemi.

Modellerin insan değerlendiricilerden gelen geri bildirimlere göre rafine edildiği eğitim yaklaşımı.

Bir yapay zeka modeline verilen, belirli bir yanıt veya çıktı türünü ortaya çıkarmak için tasarlanmış bir metin girdisi.

Hizalanmış bir modele, güvenlik eğitiminin reddetmesi gereken çıktıyı ürettirmek için tasarlanmış prompt.

NLP'de kelimelerin yüksek boyutlu bir uzayda vektörler olarak temsil edildiği ve anlamsal benzerliği yakalayan bir teknik.

Bir belge koleksiyonu içindeki soyut konuları keşfetmek, içerik organizasyonuna ve keşfine yardımcı olmak için istatistiksel bir model.

Bir metindeki bir kelimeyi konuşmanın belirli bir bölümüne karşılık gelecek şekilde işaretleme işlemi.

Bir insanın bir bilgisayar, uygulama ya da makine ile etkileşime girdiği, genellikle kullanım kolaylığına odaklanan araçlardır.

İş süreçlerini ve sonuçlarını iyileştirmek için yapay zeka teknolojilerinin uygulanması.

Önceki token'lardan saklanan attention anahtar ve değerleri sayesinde modelin her yeni token için tüm prompt'u yeniden işlemesi gerekmez.

Bir veri parçasına uygulanan ve denetimli öğrenme için doğru çıktıyı gösteren bir etiket veya ek açıklama.

Metnin analizine yardımcı olmak için metne dilbilimsel bilgilerle ilgili meta veri ekleme işlemi.

Başka modellerin çıktılarını yazılı bir değerlendirme kılavuzuna göre puanlamak için dil modeli kullanma yöntemi.

Büyük modellere bellek ve hesaplama açısından verimli bir şekilde ince ayar yapmak için bir teknik.

Metin veya konuşmayı bir dilden diğerine otomatik olarak çevirmek için yazılım kullanımı.

Bilgisayarların açıkça programlanmadan, öğrenme yoluyla hareket etmesini sağlama bilimi.

Makinelerin verilerden öğrenme ve görevleri yerine getirme yeteneklerini kapsayan geniş bir terimdir.

Bir modelin tek bir komuta yanıt olarak üretebileceği en büyük metin veya veri miktarı.

Rastgele sonuçların olduğu durumlarda karar vermenin modellenmesi için matematiksel bir çerçeve.

Girdideki bazı kelimelerin gizlendiği ve modelin bunları tahmin ettiği bir eğitim tekniği.

Spam algılama ve duygu analizi gibi uygulamalarda kullanılan, metne önceden tanımlanmış kategoriler atama görevi.

Verileri kullanarak belirli görevleri yerine getirmek üzere eğitilmiş, gerçek dünyadaki bir sürecin matematiksel temsili.

Bir AI modelinin dış araçlara, dosyalara ve veri kaynaklarına tek bir standart arayüz üzerinden ulaşmasını sağlayan açık protokol.

Bir makine öğrenimi modelinin amacı ve performansı hakkında temel bilgiler sağlayan kapsamlı bir belge.

Katmanları ve düğümleri de dahil olmak üzere bir makine öğrenimi modelinin özel düzeni ve yapısı.

Her isteği en büyük modele göndermek yerine, o isteği kaldırabilecek en ucuz modele yönlendirme yaklaşımı.

Yapay zeka sistemlerinin davranışlarını izlemek ve yönetmek için tasarlanmış araçlar, kurallara uymalarını sağlar.

Model ağırlıklarını daha düşük sayısal hassasiyette saklayarak bellek ihtiyacını ve gecikmeyi azaltma yöntemi.

Bir kullanıcının bir sorgu veya ifade aracılığıyla ulaşmayı hedeflediği temel amaç veya hedef.

Bir modelin tek bir örnekten veya birkaç örnekten bilgi öğrenme yeteneği.

İnsanlığın yararı için dost yapay zeka geliştirmeye ve teşvik etmeye odaklanan bir yapay zeka araştırma laboratuvarı.

Olasılıklı bir modelde iki olayın aynı anda gerçekleşme olasılığı.

Bir makine insan rehberliği veya müdahalesi olmadan bağımsız olarak çalışabiliyorsa, otonom olarak kabul edilir.

Gelecekteki değerleri tahmin etmek için önceki zaman noktalarını kullanan modeller, zaman serisi tahmininde yaygındır.

Zaman serisi verilerindeki geçmiş sonuçlara dayanarak gelecekteki davranışları tahmin eden istatistiksel bir model.

Öğrenmeyi istenen sonuçlara doğru yönlendirmek için pekiştirmeli öğrenmede potansiyel eylemleri veya yanıtları değerlendiren modeller.

Yapay zeka modellerinin boyutu arttıkça, performanslarının öngörülebilir kalıplara göre geliştiğine dair gözlemler.

Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak verilerdeki örüntülerin ve düzenliliklerin otomatik olarak tanınması.

NLP'de bir metinde hangi kelimelerin aynı varlığa atıfta bulunduğunu belirleme görevi.

Model eğitimini ve performansını iyileştirmek için verilerden yararlı bilgilerin belirlenmesi ve izole edilmesi.

Bir modelde eğitim verilerinden öğrenilen ve modelin çıktısını belirleyen bir değişken.

Tekrar eden bir prompt önekinin hesaplanmış durumunu her çağrıda yeniden işlemek yerine yeniden kullanma yöntemi.

Yapay zeka modelleriyle etkili bir şekilde iletişim kurmak ve onlardan istenen yanıtları almak için prompt hazırlama sanatı.

Yapay zeka geliştirmede yaygın olarak kullanılan, açık sözdizimi ve okunabilirliği ile bilinen yüksek seviyeli bir programlama dili.

İnsanlar tarafından doğal bir dilde sorulan soruları otomatik olarak yanıtlayan bir sistem.

Bilgilendirilmiş yanıtlar üretmek için ilgili bilgilerin alınmasını üretici modellerle birleştirmek.

Üretim ortamını etkilemeden test edilmemiş kod değişikliklerini ve denemeleri izole eden bir test ortamı.

Modellerin girdi verilerinin farklı bölümlerinin önemini birbirlerine göre tartmasına olanak tanıyan bir mekanizma.

Daha alakalı sonuçlar üretmek için bir kullanıcının sorgusunun arkasındaki bağlamı ve amacı anlayan arama teknolojisi.

Çeşitli NLP görevlerinde kullanılan, iki metin parçasının anlam açısından ne kadar ilişkili olduğunun ölçüsü.

İçeriğe anlamsal meta veri ekleme süreci, yapay zekanın bilgiyi anlamasını ve işlemesini kolaylaştırır.

Dizileri bir alandan diğerine dönüştüren, genellikle çeviri ve özetlemede kullanılan modeller.

Çözüm üretmek için pratik yöntemler veya çeşitli kısayollar kullanan problem çözme yaklaşımları.

Görsel işlemede nesnelerin görüntü içindeki konumunu tanımlamak için kullanılan dikdörtgen bir kenarlık.

Verilerdeki ilişkileri tanımak için insan beyninin işlemlerini taklit eden bir dizi algoritma.

Bir yapay zeka modelinin davranışını yönlendiren, girdiyi nasıl işlediğini ve yanıt verdiğini etkileyen dahili ipuçları veya talimatlar.

Kullanıcı etkileşimlerini yönlendirmek için diyalogsal yapay zeka sistemlerinde kullanılan önceden tanımlanmış mesajlar veya istemler.

Bir veritabanına, arama motoruna veya yapay zeka modeline yapılan bilgi veya eylem talebi.

Küçük ve hızlı bir modelin birkaç token ileriyi taslak olarak üretmesi, büyük modelin bunları tek geçişte doğrulaması.

Gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için verilerin, istatistiksel algoritmaların ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılması.

Geçmiş verilerde bulunan kalıplara dayanarak gelecekteki bilinmeyen olaylar hakkında tahminlerde bulunan bir model.

Bir ajanın ödüllere ulaşmak için bir ortamda eylemlerde bulunarak karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenimi türü.

Modelin sırasıyla bir veya birkaç örnekten öğrendiği öğrenme teknikleri.

Metin veya zaman serileri gibi veri dizilerini işlemek için çok uygun bir sinir ağı türü.

Eğitim verilerinden ayrı olarak, eğitimden sonra bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir veri kümesi.

Yanıt kalitesini artırmak için hesaplama bütçesinin bir kısmını eğitim yerine çıkarım anına kaydırma yaklaşımı.

NLP'deki en küçük işlem birimi, modele bağlı olarak bir kelime, bir kelimenin parçası veya bir karakter olabilir.

Sıralı veri içeren görevlerde performansı artırmak için öz dikkat mekanizmalarını kullanan bir model mimarisi.

Bir transformatör modelinin kodlanmış bilgilere dayalı çıkış dizileri üretmekten sorumlu bileşeni.

Doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratan bir derin öğrenme modelleri sınıfı.

Bir makinenin bir insanınkinden ayırt edilemeyen akıllı davranışlar sergileme yeteneğinin test edilmesi.

Birden fazla çıktının üretildiği ve en iyisinin belirli kriterlere göre seçildiği üretken yapay zeka tekniği.

Çok sayıda uzmanlaşmış alt ağ barındıran ve her token için bunlardan yalnızca birkaçını çalıştıran model mimarisi.

Doğal dil değişkenliğini anlamada önemli olan, aynı niyeti veya anlamı taşıyan farklı ifadeler veya deyimler.

Makine öğreniminde, modelin tahminlerinin ortalama tahminden farklı olduğu miktar, eğitim verilerine duyarlılığı yansıtır.

Benzerlik aramalarını kolaylaştıran, verilerin vektör temsillerini depolamak ve almak için özel bir veritabanı.

Kelimelerin veya ifadelerin sayısal vektörler olarak kodlanması, yapay zeka modelleri tarafından matematiksel işlemlere ve karşılaştırmalara olanak sağlar.

Verilerden bilgi elde etmek için bilimsel yöntemleri kullanan disiplinler arası bir alan.

Hafifçe değiştirilmiş kopyalar ekleyerek eğitim verisi miktarını artırmaya yönelik bir teknik.

Kişisel veya hassas verilerin kötüye kullanılmamasını veya ifşa edilmemesini sağlamaya yönelik tedbirler ve uygulamalar.

Yeni bilgiler üretmek ve gizli kalıpları bulmak için büyük veri tabanlarını inceleme uygulaması.

Yapay zeka modellerini eğitmek veya test etmek için özel olarak hazırlanmış ve yapılandırılmış bir veri koleksiyonu.

Eğitim psikolojisinden AI'a uygulanan, bir AI'ın rehberlikle gerçekleştirebileceği ancak bağımsız olarak gerçekleştiremeyeceği görevlere atıfta bulunan bir kavram.

Politika öğrenmede keşif ve sömürüyü dengeleyen bir takviye öğrenme algoritması.

Bir yanıttaki önemli iddiaları tek tek izin verilen kaynaklarla karşılaştırıp dayanağı olmayanları işaretleme süreci.

Bir yapay zeka sisteminin yanıtlarının alaka düzeyi, tutarlılık ve doğruluk kriterlerini ne kadar iyi karşıladığının değerlendirilmesi.

İnsan beynindeki biyolojik sinir ağlarından belli belirsiz esinlenen bilgi işlem sistemleri.

İnsan zeka süreçlerinin makineler, özellikle de bilgisayar sistemleri tarafından simüle edilmesi.

Çıktılar hakkında geri bildirim sağlayarak ve öğrenmeye rehberlik ederek yapay zeka modellerini iyileştiren ve geliştiren uzmanlar.

Bir modelin göreve özel eğitimden önce büyük, genel bir veri kümesinden öğrendiği ilk eğitim aşaması.

Üretimi kısıtlayarak modelin yalnızca verilen şemaya uyan metin üretebilmesini sağlama yöntemi.

Getirilen dokümanların modele ulaşmadan önce alaka düzeyine göre yeniden sıralandığı ikinci puanlama adımı.

Genellikle tekrar eden veya yüksek düzeyde çaba ve güvenilirlik gerektiren nitelikte gayretli, sıkı çalışmaya atıfta bulunur.

Bir iddiayı kontrol ederken güvenebileceğiniz, konuyla ilgili, erişimine izin verilmiş ve güncel kaynak.

İnsan zekasının genel bilişsel yeteneklerinden yoksun, belirli bir görev için tasarlanmış ve eğitilmiş yapay zeka.

Bir modelin açıkça eğitilmediği görevleri doğru bir şekilde yerine getirme yeteneği, genellemeyi gösterir.