Термины на букву П

Память агента это все, что ИИ-агент помнит помимо текущего запроса: ход разговора, факты о клиенте, прошлые решения и уроки из ошибок.

Параметры модели это числа внутри нейросети, которые она подбирает при обучении и по которым потом вычисляет каждый ответ.

Перенос обучения (transfer learning) это подход, при котором модель, уже обученную на одной большой задаче, доучивают под новую задачу на небольшом наборе данных.

Переобучение это ошибка обучения, при которой модель запоминает обучающие примеры вместе с их случайными деталями и плохо работает на новых данных.

Переписывание запроса это шаг поиска, на котором модель переформулирует вопрос пользователя в запрос, удобный для поисковой системы, до того как искать.

Переранжирование это второй этап поиска, на котором отдельная модель заново сортирует найденные фрагменты по тому, насколько точно каждый отвечает на вопрос.

Периферийный ИИ (edge AI) это нейросети, которые работают прямо на устройстве или рядом с ним: в камере, станке, телефоне, а не в удаленном облаке.

Перплексия это метрика качества языковой модели, которая показывает, насколько модель «удивлена» текстом: чем ниже значение, тем точнее она предсказывает следующие токены.

Персональные данные и ИИ это правила и риски обработки сведений о людях нейросетями: что можно передавать модели, где хранить данные и какое основание нужно по 152-ФЗ.

Перцептрон это одна из первых обучаемых нейросетей: набор искусственных нейронов, которые по примерам сами подбирают веса и учатся делить объекты на классы.

Песочница это изолированная среда, в которой ИИ-агент запускает код и выполняет действия, не имея доступа к остальной системе, файлам и сети компании.

Пилот ИИ это короткий запуск решения на одном процессе с заранее заданной метрикой, чтобы проверить эффект до больших вложений.

Позиционное кодирование это способ сообщить трансформеру порядок слов: к описанию каждого токена добавляют сведения о его месте в тексте.

Поиск без кликов это ситуация, когда человек получает ответ прямо на странице поисковой системы и не переходит ни на один сайт.

Предвзятость ИИ (AI bias) это систематическая ошибка, из-за которой модель хуже или несправедливо обходится с одними группами людей или случаями по сравнению с другими.

Предиктивная аналитика это расчет вероятности будущих событий по историческим данным: спроса, поломки, ухода клиента, просрочки платежа.

Предобучение это первый большой этап создания языковой модели, на котором она учится угадывать продолжение текста по огромному массиву книг, сайтов и кода.

Приближенный поиск соседей (ANN) это способ быстро находить в огромной базе векторы, близкие к запросу, ценой небольшой доли точности: часть настоящих ближайших соседей может не попасть в выдачу.

Признаки это свойства объекта в виде чисел или категорий, по которым модель делает прогноз: возраст клиента, сумма заказа, день недели.

Продвинутый RAG это схема поиска по документам, в которой вопрос дорабатывают до поиска, а найденное отбирают и сортируют после него.

Промпт это текст, которым вы ставите задачу нейросети: вопрос, инструкция, примеры и данные, по которым она пишет ответ.

Промпт для изображений это текстовое описание, по которому нейросеть рисует картинку: что изображено, в каком стиле, с каким светом, ракурсом и настроением.

Промпт-инжиниринг это работа над текстом задания для нейросети: его пишут, проверяют на примерах и правят, пока ответы не станут стабильно точными.

Промпт-инъекция это атака на ИИ-систему, при которой в текст для модели подмешивают чужие указания, чтобы она нарушила правила владельца: выдала данные или сделала лишнее действие.

Пузырь ИИ это спорная гипотеза о том, что оценки ИИ-компаний и вложения в ИИ-инфраструктуру выросли быстрее, чем их может окупить реальная выручка.