適配器模組 Adapter
適配器模組是一種輕量級的模型微調方法,透過在預訓練模型中插入少量可訓練參數,以適應特定任務,同時保持原始模型參數凍結。
瀏覽 AITerms.tw 中標籤為「Prompt工程」的 AI 術語,快速找到定義、FAQ 與 iPAS 考試重點。
目前篩選:標籤「Prompt工程」,共 44 個術語。
同一術語可隸屬多個主題,因此主題數量會重複計算。
主題標籤
A-Z 快速導覽
目前篩選:標籤「Prompt工程」 ,共 44 個術語
清除篩選 同一術語可隸屬多個主題,因此主題數量會重複計算。
因果語言模型是一種語言模型,它基於序列中先前詞彙預測下一個詞彙,並明確建模詞彙之間的因果關係,以提升生成文本的連貫性和可控性。
思維鏈是一種讓大型語言模型逐步推理,而非直接給出答案,以提升複雜問題解答正確率的方法
思維鏈提示是一種Prompt工程技術,透過引導模型逐步推理,提升複雜問題的解答品質與可解釋性。
聊天機器人是一種能模擬人類對話的電腦程式,透過文字或語音與使用者互動,提供資訊、協助解決問題或執行特定任務。
分塊處理是指將大型資料集或文本分割成更小、更易於管理的部分,以便於模型處理和分析,提升效率。
程式碼生成是指利用人工智慧模型,自動產生程式碼片段或完整程式的技術,旨在提高開發效率並降低編碼錯誤。
一種對齐大型語言模型的方法,透過編制一份「憲法」(一組原則和價值準則),指導 AI 系統自我批評和改進行為,無需依賴大量人類反饋,實現更可控且價值對齐的 AI 系統。
AI 模型在生成回應或進行預測時,所能參考與記憶的輸入資訊範圍及歷史對話內容。
有效利用 LLM 的上下文窗口(模型能處理的最大序列長度),在有限的空間內優先放置最重要的信息,避免超長內容丟失或品質下降。
對話式人工智慧是指能透過自然語言與人類進行互動的AI系統,例如聊天機器人或語音助理,旨在提供更自然、直觀的互動體驗。
Copilot 是一個 AI 程式碼助手,透過分析程式碼上下文,提供程式碼建議、自動完成和程式碼生成,提升開發效率。
餘弦相似度是一種衡量兩個非零向量之間夾角餘弦值的度量方法,常用於評估文本或資料點之間的相似程度。
Semantic Kernel是一個輕量級的開源SDK,使您可以將大型語言模型(LLMs)與傳統程式語言(如C#、Python)整合,建立AI應用。
語義搜尋是一種理解使用者搜尋意圖和上下文的搜尋技術,超越了關鍵字匹配,旨在提供更相關和精確的搜尋結果。
指定特殊的詞彙序列,當模型生成到此序列時立即停止生成,用於控制輸出長度和結構邊界。
系統提示詞是用於引導大型語言模型行為的初始指令,影響模型的回應風格、知識範圍和任務執行方式。
透過調整溫度參數,控制語言模型生成文本的隨機程度和多樣性。溫度越低生成越確定,溫度越高生成越隨機。
指引AI模型生成內容的文字指令或問題,是與生成式AI互動的核心方式。
文字生成圖像是一種人工智慧技術,它能根據文字描述自動生成對應的圖像,實現文字內容的視覺化呈現。
符記是大型語言模型處理文字時,不可分割的最小單位,它可以是一個字、詞,或者更小的子詞
工具使用能力是指大型語言模型利用外部工具(例如API、資料庫)來擴展其功能,完成更複雜任務的能力。
限制每次詞彙選擇只從機率最高的 k 個候選詞彙中進行隨機採樣,減少低機率詞彙被錯誤選中的風險。