Từ điển AI: giải thích tất cả các thuật ngữ AI quan trọng bạn cần biết

- **Trí tuệ nhân tạo (AI)**: Hệ thống mô phỏng trí thông minh con người bằng cách xử lý dữ liệu tương tự như não bộ.
- **AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát)**: Mức độ AI có khả năng giải quyết vấn đề và lý luận như con người.
- **Mạng nơ-ron**: Cấu trúc tính toán mô phỏng chức năng của não người, thực hiện các phép tính toán học với tốc độ cao.
- **Học máy (Machine Learning)**: Máy tính đọc dữ liệu, nhận diện mẫu và kết nối các điểm dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng.
- **Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)**: Công nghệ phần mềm giúp mô hình hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ con người.
- **Thương mại vs Nguồn mở**: Công nghệ nguồn mở do các công ty như Meta và Stability AI dẫn đầu, trong khi các công ty thương mại như OpenAI, Google, Microsoft tập trung vào lợi nhuận.
- **Mô hình nền tảng**: Các kho dữ liệu lớn được huấn luyện trước với mạng nơ-ron và lượng dữ liệu khổng lồ để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
- **Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)**: Gói dữ liệu và mã phần mềm sử dụng huấn luyện và tính toán để nhận diện kết nối giữa các từ.
- **Mô hình tạo sinh**: Mô hình nền tảng được tinh chỉnh để tạo ra các mô hình AI tạo sinh.
- **Mô hình transformer**: Công nghệ đột phá sử dụng tính năng tự chú ý và xử lý song song để tăng tốc độ phản hồi AI.
- **Mô hình khuếch tán**: Phương pháp tạo nội dung bằng cách giải mã nhiễu thông qua quá trình khuếch tán.
- **Chatbot**: Các tác nhân hội thoại AI có thể hiểu và phản hồi các truy vấn của người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- **GPT (Generatively Pre-Trained Transformer)**: Mô hình AI tiêu dùng đầu tiên, nổi tiếng với khả năng tạo ra các phản hồi tự nhiên và mạnh mẽ.
- **Mô hình đa phương thức**: Mô hình có thể xử lý nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh.
- **Mô hình thị giác lớn (LVM)**: Mô hình được thiết kế để xử lý dữ liệu hình ảnh hoặc video.
- **Kỹ thuật prompt**: Các hướng dẫn được sử dụng để trích xuất phản hồi cần thiết từ mô hình AI.
- **Token và token hóa**: Quá trình chia nhỏ văn bản đầu vào thành các token để mô hình có thể hiểu và xử lý.
- **Tham số**: Các giá trị quan trọng trong mạng nơ-ron của mô hình để quản lý cách xử lý dữ liệu.
- **Tính nhất quán**: Mức độ logic và nhất quán của các đầu ra văn bản hoặc hình ảnh của mô hình AI.
- **Ảo giác**: Kết quả không chính xác hoặc vô nghĩa do mô hình AI tạo ra.
- **Nhiệt độ**: Tham số điều chỉnh độ ngẫu nhiên của đầu ra do AI tạo ra.
- **Tinh chỉnh**: Điều chỉnh mô hình đã được huấn luyện trước để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
- **Đào tạo**: Quá trình huấn luyện cơ bản để mô hình hoạt động như một thực thể AI.
- **RLHF (Reinforcement Learning Human Feedback)**: Sử dụng phản hồi và phần thưởng của con người để cải thiện kết quả hoạt động của LLM.
- **Lượng tử hóa**: Giảm độ chính xác của cấu trúc mô hình để giảm yêu cầu bộ nhớ và cải thiện tốc độ mô hình.
- **Điểm kiểm tra**: Ảnh chụp trạng thái của mô hình tại một thời điểm cụ thể trong quá trình đào tạo.
- **Hỗn hợp chuyên gia**: Kết hợp nhiều mô hình chuyên biệt để cải thiện hiệu suất AI.
- **Đánh giá hiệu suất**: Đo lường và so sánh hiệu suất của mô hình với các mô hình khác.
- **TOPS**: Đo lường hiệu suất trong tính toán, đặc biệt hữu ích khi so sánh các đơn vị xử lý nơ-ron hoặc bộ tăng tốc AI.
- **Siêu căn chỉnh**: Đảm bảo hệ thống AI tương lai luôn hoạt động theo các giá trị đạo đức của con người.
- **Deepfake**: Nội dung đa phương tiện giả mạo phản ánh một thực tế sai lệch.
- **Jailbreaking**: Vượt qua các bộ lọc và biện pháp bảo vệ của mô hình AI để ngăn chặn lạm dụng.
- **AI tiên phong**: Các mô hình nền tảng tiên tiến có thể gây ra rủi ro nghiêm trọng cho an toàn công cộng.
- **Điểm kỳ dị**: Điểm giả định trong tương lai khi tiến bộ công nghệ vượt quá khả năng quản lý hoặc kiểm soát của con người.
- **Thiên vị AI**: Mức độ mà mô hình được huấn luyện với một tập dữ liệu có thiên vị đối với một hoặc nhiều khía cạnh của thế giới quan cụ thể.
- **Cắt đứt kiến thức**: Ngày mới nhất của thông tin có sẵn cho mô hình.
- **Lý luận**: Kỹ năng suy luận, tự nhận thức và kỹ năng nổi bật của các hệ thống AGI tiên tiến.
- **TTS và STT**: Công nghệ chuyển đổi văn bản thành giọng nói và giọng nói thành văn bản.
- **API (Giao diện lập trình ứng dụng)**: Bộ giao thức và công cụ cho phép các ứng dụng phần mềm khác nhau giao tiếp và tương tác với nhau.

📌 Từ điển AI cung cấp cái nhìn tổng quan về các thuật ngữ quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, từ các khái niệm cơ bản như AI và AGI đến các mô hình tiên tiến như LLM và GPT, cùng với các kỹ thuật và công nghệ liên quan như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và kỹ thuật prompt.

https://www.tomsguide.com/ai/ai-glossary-all-the-key-terms-explained-including-llm-models-tokens-and-chatbots