AI agent

Fine-tuning je proces dalšího trénování předtrénovaného AI modelu na menší, doménově specifické datové sadě za účelem přizpůsobení konkrétnímu úkolu. Místo trénování od nuly se upravují existující váhy modelu, což je výrazně levnější a rychlejší. Mezi běžné přístupy patří úplný fine-tuning, LoRA (Low-Rank Adaptation) a instruction tuning pro sladění chování modelu s konkrétními požadavky.

Difuzní model je typ generativní AI, která vytváří data učením se reverzovat postupný proces přidávání šumu. Během trénování se model učí postupně odšumovat náhodný šum do koherentních výstupů jako obrázky, zvuk nebo video. Difuzní modely pohánějí nástroje jako Stable Diffusion, DALL-E a Midjourney a staly se dominantní architekturou pro kvalitní generování obrázků.

Velký jazykový model (LLM) je model hlubokého učení trénovaný na rozsáhlých textových datech, který rozumí přirozenému jazyku a generuje lidsky znějící text. Modely jako GPT, Claude a LLaMA pohánějí chatboty, programátorské asistenty a nástroje pro generování obsahu. Fungují na principu predikce dalšího tokenu v sekvenci na základě naučených statistických vzorů napříč miliardami parametrů.

Neuronová síť je výpočetní model inspirovaný lidským mozkem, složený z vrstev propojených uzlů (neuronů), které zpracovávají data úpravou vážených spojení během trénování. Hluboké neuronové sítě s mnoha vrstvami tvoří základ moderní AI a pohánějí vše od rozpoznávání obrazu po porozumění jazyku. Mezi běžné architektury patří dopředné sítě, konvoluční sítě (CNN) a transformery.

Počítačové vidění je oblast AI, která trénuje stroje k interpretaci a porozumění vizuálním informacím z obrázků a videí. Aplikace zahrnují detekci objektů, rozpoznávání obličejů, autonomní řízení a analýzu medicínských snímků. Moderní počítačové vidění využívá modely hlubokého učení jako CNN a vision transformery (ViT) a stále více se integruje s jazykovými modely v multimodálních AI systémech.

Vektorová databáze je specializovaná databáze optimalizovaná pro ukládání, indexování a dotazování vícerozměrných vektorových embeddingů. Umožňuje rychlé vyhledávání podobnosti, které je klíčové pro RAG systémy, doporučovací enginy a sémantické vyhledávání. Mezi populární vektorové databáze patří Pinecone, Weaviate, Qdrant a pgvector pro PostgreSQL.