Multimodální AI

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.

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je odvětví AI zaměřené na umožnění počítačům porozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk. NLP pohání aplikace jako chatboty, překladové služby, analýzu sentimentu a sumarizaci textu. Moderní NLP bylo transformováno modely založenými na architektuře transformer, které dosahují pozoruhodných výsledků na úlohách, jež dříve vyžadovaly rozsáhlá ručně vytvořená pravidla.

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.

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.

ETL (Extract, Transform, Load) je automatizovaný vzor zpracování dat, kdy se data extrahují ze zdrojových systémů, transformují do požadovaného formátu a nahrají do cílového systému jako datový sklad. Moderní variace zahrnují ELT, kde se surová data nejprve nahrají a transformují se na místě. ETL pipeline jsou nezbytné pro automatizaci datové integrace, reportingu a přípravu čistých dat pro ML trénovací workflow.

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.