М

Модель

Также известен как: Model, ML Model, AI Model
Машинное обучение

Определение

Модель в ML — обученный алгоритм, который принимает входные данные и выдаёт предсказания или генерирует результат.

Простое объяснение

Модель — это обученная программа, которая умеет делать что-то конкретное: писать текст, распознавать картинки или переводить.

Подробнее

Типы AI-моделей:

  • Языковые — GPT, Claude, LLaMA
  • Визуальные — Stable Diffusion, DALL-E
  • Мультимодальные — GPT-4o, Gemini
  • Специализированные — CodeLLaMA, MedPaLM

Модель = архитектура + веса (параметры).

Связанные термины

Нейронная сеть

Вычислительная система, вдохновлённая биологическими нейронными сетями мозга, состоящая из слоёв искусственных нейронов.

Adapter

Адаптер — небольшой обучаемый модуль, встраиваемый между слоями предобученной модели для её адаптации под новые задачи без изменения основных весов.

Reinforcement Learning

Обучение с подкреплением — метод машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, получая награды или штрафы за свои действия.

VAE

Variational Autoencoder — генеративная модель, которая учится кодировать данные в компактное латентное пространство и декодировать обратно, используя вероятностный подход.

Transfer Learning

Трансфер обучения — перенос знаний, полученных моделью на одной задаче, для решения другой, родственной задачи, ускоряя обучение и улучшая результаты.

Машинное обучение

Подраздел AI, где алгоритмы учатся на данных и улучшают свои результаты без явного программирования.