Chain of Thought

Chain of Thought (CoT) je technika promptování, která vybízí LLM k rozložení složitého uvažování na mezikroky před dosažením konečné odpovědi. Explicitním uvažováním přes jednotlivé kroky modely dosahují výrazně lepší přesnosti u matematických, logických a vícekrokových problémů. Rozšířené myšlení a „thinking" tokeny u modelů jako Claude představují zabudovanou formu chain-of-thought uvažování.

#ai

Související pojmy

Multimodální AI

Multimodální AI označuje modely, které dokáží zpracovávat a generovat více typů dat — text, obrázky, zvuk a video — v rámci jednoho systému. Modely jako GPT-4o a Claude přijímají textové i obrazové vstupy, což umožňuje vizuální odpovídání na otázky, analýzu dokumentů a porozumění UI. Tato konvergence stírá hranice mezi dříve oddělenými AI disciplínami.

Difuzní model

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.

Neuronová síť

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.

Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) je otevřený standard vyvinutý společností Anthropic, který definuje, jak se AI aplikace připojují k externím zdrojům dat a nástrojům. MCP poskytuje univerzální rozhraní pro přístup LLM k databázím, API, souborovým systémům a dalším službám prostřednictvím standardizovaných serverových implementací. Umožňuje budovat AI aplikace, které mohou strukturovaně a bezpečně interagovat s reálným světem.

Prompt engineering

Prompt engineering je praxe tvorby a optimalizace vstupních instrukcí pro navádění AI modelů k produkci požadovaných výstupů. Mezi techniky patří few-shot příklady, chain-of-thought reasoning, přiřazení rolí a strukturované formátování výstupu. Efektivní prompt engineering může dramaticky zlepšit kvalitu, přesnost a konzistenci odpovědí LLM bez úpravy samotného modelu.

Halucinace

V kontextu AI se halucinací rozumí situace, kdy jazykový model generuje sebejistě znějící, ale fakticky nesprávné nebo vymyšlené informace. Dochází k tomu, protože LLM predikují statisticky pravděpodobný text, místo aby ověřovaly fakta. Mezi strategie zmírnění patří RAG, zakotvení odpovědí ve zdrojových dokumentech, validace strukturovaného výstupu a nastavení teploty pro snížení kreativní odchylky.

Všechna slova