AI-словарь · Основы AI

Основы AI

Базовые понятия искусственного интеллекта простыми словами: что такое нейросеть, машинное обучение, модель, параметры, обучение и инференс. С этого раздела стоит начать, если хочется понять, как вообще работают современные AI — без формул и жаргона.

Указатель

  1. 01
    Graph Neural Networks GNN

    Graph Neural Networks (GNN) — класс нейросетей, который работает не с таблицами, картинками или текстами, а с графами: узлами и связями между ними. Социальные сети, молекулы,…

    Средний
  2. 02
    Transformer

    Transformer — архитектура нейросети, представленная Google в статье «Attention Is All You Need» (2017). На ней построены все современные LLM: GPT, Claude, Gemini, Llama. Главная идея…

    Средний
  3. 03
    Model License

    Лицензия модели — юридическое соглашение, описывающее, как можно использовать веса AI-модели. Скачать модель и запустить локально часто можно бесплатно, но коммерческое использование, дообучение или перепродажа могут…

    Средний
  4. 04
    Open-source AI

    Open-source AI и open-weight AI — это разные степени открытости моделей. «Open-weight» значит, что компания публикует обученные веса: их можно скачать, запустить локально, дообучить. «Open-source» в…

    Средний
  5. 05
    API Application Programming Interface

    API (Application Programming Interface) в контексте AI — это способ программно отправлять запросы к языковой модели и получать ответы. Вместо ручного ввода в chat-интерфейсе ваша программа…

    Новичок
  6. 06
    Multimodal AI

    Multimodal AI (мультимодальный AI) — модели, которые принимают и/или выдают разные типы данных: текст, изображения, аудио, видео. Одна модель может посмотреть на скриншот и описать его,…

    Новичок
  7. 07
    Inference

    Inference (инференс) — использование уже обученной модели. На вход подаются данные (текст, картинка, аудио), модель прогоняет их через слои и выдаёт результат. Параметры при этом не…

    Новичок
  8. 08
    Training

    Training (обучение модели) — процесс, в котором алгоритм подбирает значения параметров нейросети по размеченным данным. На каждом шаге модели показывают пример, считают ошибку между её предсказанием…

    Новичок
  9. 09
    Parameters

    Параметры (parameters, веса модели) — это числа внутри нейросети, которые подбираются во время обучения. У одного нейрона есть веса входов и смещение (bias); у всей модели…

    Новичок
  10. 10
    Model

    Модель в AI — это файл с обученной нейросетью. Внутри лежат архитектура (как соединены слои) и веса (миллионы или миллиарды чисел, подобранных на данных). Архитектура одна…

    Новичок