Od LLM‑ów po halucynacje — krótki słownik najważniejszych terminów AI

Głębsze spojrzenie: struktury i działanie

Neural network (sieci neuronowe) i deep learning to podstawy współczesnych modeli — wielowarstwowe struktury uczące się cech z danych. Inference to etap, w którym model generuje odpowiedź, a mechanizmy takie jak KV cache przyspieszają ten proces.

Ryzyka i ograniczenia

Główne wyzwania to halucynacje wynikające z luk w danych treningowych oraz koszty obliczeniowe potrzebne do trenowania i uruchamiania dużych modeli. W efekcie rozwijane są wyspecjalizowane, pionowe modele i techniki poprawiające efektywność.

Szybkie fakty

• GANy (Generative Adversarial Networks) sprawdzają się w realistycznej generacji obrazów i wideo, ale nie są uniwersalne.
• Memory cache redukuje powtarzające się obliczenia podczas inference, przyspieszając odpowiedzi.
• Distillation bywa używana przez firmy do tworzenia szybszych wersji modeli przy minimalnej utracie jakości.
• Rozwiązanie problemu halucynacji często polega na ograniczeniu zakresu wiedzy modelu i zastosowaniu modeli specjalistycznych.

Słownik będzie się rozwijał wraz z postępem badań — nowe techniki i ryzyka pojawiają się szybko, dlatego warto śledzić aktualizacje i uważnie weryfikować odpowiedzi generowane przez AI.