Otani AI Logo AICI Logo
Home AI Benefits Free Report Prices AI News FAQ Contact Jargon

AI ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਬਸਟਰ

ਸਾਡੀ ਵਿਆਪਕ ਗਲੋਸਰੀ ਨਾਲ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੱਕ, ਅਸੀਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਦੇ ਹਾਂ।

ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ (Alignment)

Alignment
ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ, ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਨਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਛਾ ਅਨੁਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਦੇ ਵੀ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ (API) (Application Programming Interface (API))

Application Programming Interface (API)
ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਤੁਹਾਡੀ ਵੈਬ ਐਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ-ਜਨਰੇਟਿਡ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭੇਜਣ ਲਈ OpenAI API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AGI) (Artificial General Intelligence (AGI))

Artificial General Intelligence (AGI)
AI ਦਾ ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤਕ ਰੂਪ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬੌਧਿਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ AGI ਸਿਸਟਮ ਸੰਗੀਤ ਰਚਨਾ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਰਜਰੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਮ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਫਲਸਫੇ ਦੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) (Artificial Intelligence (AI))

Artificial Intelligence (AI)
ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਨਕਲ ਜੋ ਸੋਚਣ, ਤਰਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: AI ਸਿਰੀ ਵਰਗੇ ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕਾਂ ਅਤੇ ਟੇਸਲਾ ਆਟੋਪਾਇਲਟ ਵਰਗੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AI ਨੈਤਿਕਤਾ (AI Ethics)

AI Ethics
AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨੈਤਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਵਿਤਕਰਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਲਿੰਗ ਜਾਂ ਨਸਲ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਤਕਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਬਣਾਉਣਾ।

ਆਗਮੈਂਟਿਡ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (Augmented Intelligence)

Augmented Intelligence
ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਮਾਡਲ ਜਿੱਥੇ AI ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੂਰਕ ਅਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਰੇਡੀਓਲੋਜੀ ਟੂਲ ਜੋ ਡਾਕਟਰਾਂ ਲਈ ਅਸਾਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅੰਤਿਮ ਨਿਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਜੰਟ (Autonomous Agent)

Autonomous Agent
ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਡਿਲੀਵਰੀ ਰੋਬੋਟ ਜੋ ਸ਼ਹਿਰ ਦੀਆਂ ਸੜਕਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ।

ਬੈਕਪ੍ਰੋਪੇਗੇਸ਼ਨ (Backpropagation)

Backpropagation
ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਕੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਇਨਪੁੱਟ ਲੇਅਰਾਂ ਤੋਂ ਉਲਟਾ ਵਜ਼ਨ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਕਲਾਸੀਫਾਇਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪੱਖਪਾਤ (ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ) (Bias (Algorithmic Bias))

Bias (Algorithmic Bias)
ਅਸੰਤੁਲਿਤ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਕਾਰਨ AI ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਣਜਾਣ ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਪੱਖਪਾਤ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਾਰਨ ਰੰਗ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਗਲਤ ਪਛਾਣਦੀ ਹੈ।

ਬਿਗ ਡਾਟਾ (Big Data)

Big Data
ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਕੱਢਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਈ-ਕਾਮਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੱਖਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਮਾਡਲ (Black Box Model)

Black Box Model
AI ਜਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਜਿਸਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤਰਕ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਕਿਵੇਂ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਕਰਜ਼ੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਡੀਪ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਪਰ ਇਹ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਆਖਿਆ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਕਿ ਇੱਕ ਬਿਨੈਕਾਰ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

ਕਾਗਨੀਟਿਵ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (Cognitive Computing)

Cognitive Computing
AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਸੋਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਰਕ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ, NLP ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਕਾਗਨੀਟਿਵ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਕੇਸ ਕਾਨੂੰਨ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ (Computer Vision)

Computer Vision
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਚਿਹਰਾ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਫੁਟੇਜ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਕਾਰਪਸ (Corpus)

Corpus
ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਲਿਖਤੀ ਜਾਂ ਬੋਲੇ ​​ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਕਾਮਨ ਕ੍ਰਾਲ ਡਾਟਾਸੈੱਟ GPT ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਵੈਬ ਕਾਰਪਸ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ (Data Drift)

Data Drift
ਉਹ ਵਰਤਾਰਾ ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਮਾਡਲ ਉਦਯੋਗਿਕ ਉਪਕਰਨਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਸਹੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨਵੀਂ ਸੈਂਸਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ (Data Labelling)

Data Labelling
ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਲਈ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਟੈਗ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਨਾਲ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਟਿਊਮਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਬੇਨਿਗਨ ਜਾਂ ਘਾਤਕ ਵਜੋਂ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ।

ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ (Data Mining)

Data Mining
ਵੱਡੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨ, ਸਬੰਧਾਂ ਅਤੇ ਅਸਾਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇਹ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਰਿਟੇਲਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਡਾਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਕਿ ਡਾਇਪਰ ਖਰੀਦਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਬੀਅਰ ਵੀ ਖਰੀਦਦੇ ਹਨ।

ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ (Deep Learning)

Deep Learning
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ GPT-4 ਵਰਗੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਸਟੇਬਲ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਵਰਗੇ ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ (Diffusion Models)

Diffusion Models
ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਰਗ ਜੋ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਬਦਲ ਕੇ ਡਾਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸਟੇਬਲ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਐਮਬੈਡਿੰਗ (Embedding)

Embedding
ਡਾਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦੇ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਅਰਥ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: NLP ਵਿੱਚ, 'ਬੈਂਕ' ਸ਼ਬਦ ਦੇ 'ਪੈਸੇ' ਦੇ ਸਮਾਨ ਐਮਬੈਡਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ 'ਨਦੀ ਕੰਢੇ' ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਐਪੋਕ (Epoch)

Epoch
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਪੂਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਇਟਰੇਸ਼ਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ 1,000 ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਐਪੋਕ ਹੈ।

ਨੈਤਿਕ AI (Ethical AI)

Ethical AI
ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਫਲਸਫਾ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ, ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ AI ਨਿਯੁਕਤੀ ਟੂਲ ਜੋ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨਾਲ ਵਿਤਕਰਾ ਰੋਕਣ ਲਈ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਕਸਪਰਟ ਸਿਸਟਮ (Expert System)

Expert System
ਇੱਕ AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਮਿੱਟੀ ਦੇ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਕੀੜਿਆਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫਸਲੀ ਇਲਾਜ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਮਝਾਉਣਯੋਗ AI (XAI) (Explainable AI (XAI))

Explainable AI (XAI)
AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੋਸਟਿਕ AI ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਲੱਛਣ ਉਸ ਸਿੱਟੇ ਵੱਲ ਲੈ ਗਏ।

ਫਿਊ-ਸ਼ਾਟ ਲਰਨਿੰਗ (Few-shot Learning)

Few-shot Learning
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: 10 ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਿਖਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕਾਨੂੰਨੀ ਈਮੇਲਾਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਇੱਕ LLM ਨੂੰ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ।

ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ (Fine-tuning)

Fine-tuning
ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਲੈਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ, ਛੋਟੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਕਾਨੂੰਨੀ ਡਰਾਫਟਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਆਮ LLM ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPT ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ।

ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (Foundation Model)

Foundation Model
ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ ਮਾਡਲ ਜੋ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: GPT-4 ਅਤੇ PaLM 2 ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਸਾਰਾਂਸ਼, ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ, ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।

ਫਜ਼ੀ ਲਾਜਿਕ (Fuzzy Logic)

Fuzzy Logic
ਤਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਜੋ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੱਚ/ਗਲਤ (ਬਾਈਨਰੀ) ਤਰਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਲਗਭਗ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਤਰਕ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਜਲਵਾਯੂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ 'ਥੋੜਾ ਗਰਮ' ਜਾਂ 'ਬਹੁਤ ਠੰਡਾ' ਵਰਗੇ ਫਜ਼ੀ ਇਨਪੁੱਟਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਤਾਪਮਾਨ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GAN) (Generative Adversarial Network (GAN))

Generative Adversarial Network (GAN)
ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜਿੱਥੇ ਦੋ ਨੈੱਟਵਰਕ - ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਿਸਕ੍ਰਿਮੀਨੇਟਰ - ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: GANs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੀਪਫੇਕ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਸਕੈਚ ਤੋਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਉਤਪਾਦ ਫੋਟੋਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜਨਰੇਟਿਵ AI (Generative AI)

Generative AI
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਸੰਗੀਤ, ਜਾਂ ਵੀਡੀਓ - ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ChatGPT ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ Midjourney ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਡਿਜੀਟਲ ਕਲਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਜਨਰੇਟਿਵ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (GPT) (Generative Pre-trained Transformer (GPT))

Generative Pre-trained Transformer (GPT)
OpenAI ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਰਗ ਜੋ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟੈਕਸਟ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: GPT-4 ਘੱਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਨਾਲ ਨਿਬੰਧ ਲਿਖਣ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।

ਜੈਨੇਟਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ (Genetic Algorithm)

Genetic Algorithm
ਕੁਦਰਤੀ ਚੋਣ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤਕਨੀਕ ਜਿੱਥੇ ਹੱਲ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਕ੍ਰਾਸਓਵਰ ਅਤੇ ਚੋਣ ਦੁਆਰਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸਭ ਤੋਂ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ ਕੁਸ਼ਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹੈਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ (Hallucination)

Hallucination
ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਲੱਗਣ ਵਾਲੀ ਪਰ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਜਾਂ ਬੇਤੁਕੀ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਹਵਾਲਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੱਥ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਿਊਰਿਸਟਿਕ (Heuristic)

Heuristic
ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹੁੰਚ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਪੂਰਨ ਹੱਲ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਪਰ ਤਤਕਾਲ ਟੀਚਿਆਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ AI ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡਿਲੀਵਰੀ ਸਮੇਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰੂਲ ਆਫ ਥੰਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ (Hyperparameter)

Hyperparameter
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸੰਰਚਨਾ ਮੁੱਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਰਨਿੰਗ ਰੇਟ ਜਾਂ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੈਚ ਸਾਈਜ਼ ਨੂੰ 32 ਤੋਂ 128 ਤੱਕ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ।

ਇਨਫਰੈਂਸ (Inference)

Inference
ਨਵੇਂ ਇਨਪੁੱਟ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਜਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਲਈ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ GPT ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

ਇੰਟੈਂਟ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ (Intent Detection)

Intent Detection
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਮ ਜਿੱਥੇ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਸੰਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਟੀਚੇ ਜਾਂ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿੱਚ, 'ਮੈਂ ਇੱਕ ਫਲਾਈਟ ਬੁੱਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ' ਨੂੰ ਯਾਤਰਾ ਬੁਕਿੰਗ ਇਰਾਦੇ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਨਾ।

ਇੰਟਰਨੈਟ ਆਫ ਥਿੰਗਜ਼ (IoT) (Internet of Things (IoT))

Internet of Things (IoT)
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸੈਂਸਰ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਇੰਟਰਕਨੈਕਟਡ ਭੌਤਿਕ ਉਪਕਰਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸਮਾਰਟ ਥਰਮੋਸਟੈਟ ਅਤੇ ਫਰਿੱਜ ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਡਾਟਾ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇੰਟਰਪ੍ਰੀਟੇਬਿਲਟੀ (Interpretability)

Interpretability
ਉਹ ਹੱਦ ਤੱਕ ਜਿਸ ਤੱਕ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਡਿਸੀਜ਼ਨ ਟ੍ਰੀ ਇੱਕ ਡੀਪ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੇ ਫੈਸਲੇ ਟ੍ਰੇਸੇਬਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ (Jupyter Notebook)

Jupyter Notebook
ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਲਿਖਣ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਲਈ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

K-ਨਿਊਰੇਸਟ ਨੇਬਰਸ (KNN) (K-Nearest Neighbours (KNN))

K-Nearest Neighbours (KNN)
ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ, ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ। ਇਹ ਫੀਚਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਫਲ ਨੂੰ ਸੇਬ ਜਾਂ ਨਾਸ਼ਪਾਤੀ ਵਜੋਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, KNN ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਫਲ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਰੰਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕ ਹਨ।

ਨੌਲੇਜ ਗ੍ਰਾਫ (Knowledge Graph)

Knowledge Graph
ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟਰਕਚਰ ਜੋ ਐਂਟੀਟੀਜ਼ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਲਿੰਕਡ ਵਰਣਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨੋਡ ਅਤੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਗੂਗਲ ਦਾ ਨੌਲੇਜ ਪੈਨਲ ਇੱਕ ਨੌਲੇਜ ਗ੍ਰਾਫ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ, ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਐਂਟੀਟੀਜ਼ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਲੈਂਗੂਏਜ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਆਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (LLMO) (Language Learning Model Optimisation (LLMO))

Language Learning Model Optimisation (LLMO)
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਜਾਂ ਡੋਮੇਨਾਂ ਲਈ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਉੱਦਮ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ LLM ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਆਂਟੀਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।

ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ (LLM) (Large Language Model (LLM))

Large Language Model (LLM)
ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ChatGPT ਅਤੇ Claude LLM ਹਨ ਜੋ ਲਿਖਣ, ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹਨ।

ਲੇਟੈਂਟ ਸਪੇਸ (Latent Space)

Latent Space
ਇੱਕ ਉੱਚ-ਆਯਾਮੀ ਅਮੂਰਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਜਿੱਥੇ ਸਮਾਨ ਇਨਪੁੱਟ ਨੇੜੇ ਸਮੂਹਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਐਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਲੇਟੈਂਟ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਨਾਲ ਚਮਕ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਲਰਨਿੰਗ ਰੇਟ (Learning Rate)

Learning Rate
ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜੋ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਸ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਉੱਚ ਲਰਨਿੰਗ ਰੇਟ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਦਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) (Machine Learning (ML))

Machine Learning (ML)
AI ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਜੋ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸਪੈਮ ਫਿਲਟਰ ਪਿਛਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਸਪੈਮ ਜਾਂ ਨਾ ਵਜੋਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਮਾਡਲ ਡ੍ਰਿਫਟ (Model Drift)

Model Drift
ਇੱਕ ਵਰਤਾਰਾ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕਾਰਨ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਖੋਜ ਮਾਡਲ ਘੱਟ ਸਹੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਮਾਡਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ (Model Training)

Model Training
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਫੀਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਖਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਇੰਜਣ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।

ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI (Multimodal AI)

Multimodal AI
AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਰਗੇ ਕਈ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: GPT-4 ਵਿਜ਼ਨ ਵਰਗਾ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਟੈਕਸਟ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) (Natural Language Processing (NLP))

Natural Language Processing (NLP)
AI ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਖੇਤਰ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ (ਕੁਦਰਤੀ) ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨ, ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਐਪਸ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (Neural Network)

Neural Network
ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ, ਜੋ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਨੋਡ (ਨਿਊਰੋਨ) ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਤੋਂ ਬਣਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਹਨ।

ਨੋਇਸ (Noise)

Noise
ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਬੇਤਰਤੀਬ ਜਾਂ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਛੁਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸੈਂਸਰ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਟਾਈਪੋ-ਭਰੇ ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨੋਇਸ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਓਨਟੋਲੋਜੀ (Ontology)

Ontology
ਇੱਕ ਸੰਰਚਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ ਇੱਕ ਡੋਮੇਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਸੈਮੈਂਟਿਕ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਓਨਟੋਲੋਜੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਲੱਛਣ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਇਲਾਜਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।

ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ (Overfitting)

Overfitting
ਇੱਕ ਮਾਡਲਿੰਗ ਗਲਤੀ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਨੋਇਸ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਣਦੇਖੇ ਟੈਸਟ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਉਹ ਓਵਰਫਿਟਡ ਹੈ।

ਪ੍ਰਡਿਕਟਿਵ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ (Predictive Analytics)

Predictive Analytics
ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜੋ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਰਿਟੇਲਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੁਝ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਡਿਕਟਿਵ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ (Pre-training)

Pre-training
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਵੱਡੇ, ਆਮ ਡਾਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਉਦਾਹਰਨ: GPT ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਚੈਟਬੋਟਾਂ ਲਈ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵੱਡੇ ਕਾਰਪੋਰਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ (Prompt Engineering)

Prompt Engineering
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਾ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: 'ਇੱਕ ਨਿਮਰ ਟਿਊਟਰ ਵਜੋਂ ਜਵਾਬ ਦਿਓ' ਵਰਗੀਆਂ ਸਿਸਟਮ ਹਦਾਇਤਾਂ ਜੋੜਨਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ।

ਕੁਆਂਟੀਜ਼ੇਸ਼ਨ (Quantisation)

Quantisation
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕੰਪ੍ਰੈਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਜੋ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 32-ਬਿੱਟ ਤੋਂ 8-ਬਿੱਟ ਤੱਕ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟੀਜ਼ ਕਰਨਾ।

ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (Quantum Computing)

Quantum Computing
ਕੁਆਂਟਮ ਮਕੈਨਿਕਸ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪੈਰਾਡਿਗਮ, ਜੋ ਘਾਤਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਇੱਕ ਦਿਨ ਕਲਾਸੀਕਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਇੰਜਨ (Reasoning Engine)

Reasoning Engine
AI ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੱਥਾਂ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਤਰਕਪੂਰਨ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ AI ਨਿਦਾਨ ਟੂਲ ਲੱਛਣਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਡਾਕਟਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਇੰਜਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (RL) (Reinforcement Learning (RL))

Reinforcement Learning (RL)
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਕੇ ਕਮਿਊਲੇਟਿਵ ਇਨਾਮ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਰੋਬੋਟ RL ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਤਰੁੱਟੀ ਦੁਆਰਾ ਚੱਲਣਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ।

ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਦ ਹਿਊਮਨ ਫੀਡਬੈਕ (RLHF) (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF))

Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਵਿਧੀ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਜੀਹਾਂ AI ਦੇ ਇਨਾਮ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ChatGPT ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਦਦਗਾਰ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ RLHF ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ-ਆਗਮੈਂਟਿਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) (Retrieval-Augmented Generation (RAG))

Retrieval-Augmented Generation (RAG)
ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ LLM ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ AI ਸਹਾਇਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਉਤਪਾਦ ਸਪੈਕਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸੈਲਫ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ (Self-Supervised Learning)

Self-Supervised Learning
ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਕ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਕੱਚੇ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਲੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ-ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: BERT ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਕੇ ਸੈਲਫ-ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਸਰਚ (Semantic Search)

Semantic Search
ਇੱਕ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਿਕ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਕੀਵਰਡ ਮੈਚਿੰਗ।
ਉਦਾਹਰਨ: 'ਲੀਕ ਹੋ ਰਹੇ ਟੂਟੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ' ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਨਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ 'ਲੀਕ ਹੋ ਰਹੇ ਟੂਟੀ' ਸ਼ਬਦ ਮੌਜੂਦ ਨਾ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਗਾਈਡ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਿਸਿਸ (Sentiment Analysis)

Sentiment Analysis
ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਰਾਵਾਂ ਜਾਂ ਰਵੱਈਏ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਅਕਸਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਵਜੋਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਤੀ ਜਨਤਕ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਟਵੀਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।

ਸਟੋਕਾਸਟਿਕ (Stochastic)

Stochastic
ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਜਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ, ਅਕਸਰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: GPT-4 ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇਸਦੀ ਸਟੋਕਾਸਟਿਕ ਡੀਕੋਡਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਾਰਨ ਇੱਕੋ ਇਨਪੁੱਟ ਲਈ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸਟਰੋਂਗ AI (Strong AI)

Strong AI
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AGI) ਵਜੋਂ ਵੀ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ-ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਬੌਧਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਭਵਿੱਖ ਦਾ AI ਜੋ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਨਾਵਲ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦੁਬਿਧਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੁਪਰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (SAI) (Super Artificial Intelligence (SAI))

Super Artificial Intelligence (SAI)
ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤਕ AI ਜੋ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ - ਤਰਕ, ਸਿਰਜਣਾਤਮਕਤਾ, ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਬੁੱਧੀ, ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ SAI ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਵੇਂ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਫਲਸਫੇ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ (Supervised Learning)

Supervised Learning
ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁੱਟ-ਆਉਟਪੁੱਟ ਮੈਪਿੰਗ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇਤਿਹਾਸਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਸਪੈਮ ਜਾਂ ਨਾ ਵਜੋਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣਾ।

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ (Synthetic Data)

Synthetic Data
ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਡਾਟਾ ਜੋ ਅਸਲ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਦੁਰਲੱਭ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡਾਇਗਨੋਸਟਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣਾ।

ਟੋਕਨ (Token)

Token
LLM ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਇੱਕ ਇਕਾਈ - ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਟੁਕੜਾ।
ਉਦਾਹਰਨ: 'Hello world!' ਵਾਕ ਨੂੰ 3 ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: 'Hello', 'world', ਅਤੇ '!'.

ਟੋਕਨਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (Tokenisation)

Tokenisation
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਉਦਾਹਰਨ: NLP ਵਿੱਚ, 'ChatGPT is great' ['Chat', 'G', 'PT', 'is', 'great'] ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ (Transfer Learning)

Transfer Learning
ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਕੰਮ 'ਤੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੰਮ ਤੋਂ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ ਐਨਾਲਿਸਿਸ ਕਰਨ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ।

ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ (Transformer)

Transformer
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜੋ ਸੀਕੁਐਂਸ਼ੀਅਲ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਅਟੈਂਸ਼ਨ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ LLM ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: BERT, GPT, ਅਤੇ T5 ਸਾਰੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਹਨ।

ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ (Underfitting)

Underfitting
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਰਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਲੀਨੀਅਰ ਮਾਡਲ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅੰਡਰਫਿਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਅਨਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਲਰਨਿੰਗ (Unsupervised Learning)

Unsupervised Learning
ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਪਹੁੰਕ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਅਲੇਬਲ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਲੇਬਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਤ ਕਰਨਾ।

ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟੈਂਟ (User Intent)

User Intent
ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਜਾਂ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਟੀਚਾ ਜਾਂ ਉਦੇਸ਼।
ਉਦਾਹਰਨ: 'ਕੇਕ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ' ਟਾਈਪ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਅੰਜਨ ਲੱਭਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਸੈੱਟ (Validation Set)

Validation Set
ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡਾਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਸਮੂਹ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਅੰਤਿਮ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ (Vector Database)

Vector Database
AI ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਅਤੇ RAG ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵੈਕਟਰ ਐਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਡਾਟਾਬੇਸ।
ਉਦਾਹਰਨ: Pinecone ਅਤੇ Weaviate ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਐਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹਨ।

ਵੈਕਟਰ ਐਮਬੈਡਿੰਗ (Vector Embedding)

Vector Embedding
ਡਾਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਜੋ ਵੈਕਟਰ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: 'ਰਾਜਾ' ਅਤੇ 'ਰਾਣੀ' ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਐਮਬੈਡਿੰਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਲਿੰਗ ਅੰਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ (Virtual Assistant)

Virtual Assistant
ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਏਜੰਟ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਂ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਸਿਰੀ, ਅਲੈਕਸਾ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹਨ।

ਵੌਇਸ ਰੈਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (Voice Recognition)

Voice Recognition
ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਜੋ ਬੋਲੀ ਗਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਵੌਇਸ ਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਵੌਇਸ ਰੈਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਵੀਕ AI (Weak AI)

Weak AI
AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਆਮ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਤੰਗ, ਖਾਸ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਸ਼ਤਰੰਜ-ਖੇਡਣ ਵਾਲਾ AI ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਕਾਰ ਚਲਾ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਉਹ ਵੀਕ AI ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ।

ਵੈਬ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ (Web Scraping)

Web Scraping
ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਅਕਸਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਜਾਇਦਾਦ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਰੀਅਲ ਅਸਟੇਟ ਲਿਸਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਨਾ।

ਵੇਟ (Weight)

Weight
ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜੋ ਇੱਕ ਨੋਡ ਦਾ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਵਜ਼ਨ ਵਿਵਸਥਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਵਿਸਪਰ (Whisper)

Whisper
OpenAI ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਇੱਕ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਮਾਡਲ ਜੋ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਵਿਸਪਰ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਲੈਕਚਰ ਅਤੇ ਪੋਡਕਾਸਟ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

YAML (YAML)

YAML
ਡਾਟਾ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਸੰਰਚਨਾ ਫਾਈਲਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: PyTorch ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ YAML ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ।

ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ ਲਰਨਿੰਗ (Zero-shot Learning)

Zero-shot Learning
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਉਹ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਆਮ ਗਿਆਨ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ।
ਉਦਾਹਰਨ: ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਕਾਨੂੰਨੀ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਾ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜ਼ੈਟਾਬਾਈਟ (Zettabyte)

Zettabyte
ਡਿਜੀਟਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਇਕਾਈ ਜੋ ਇੱਕ ਸੈਕਸਟੀਲੀਅਨ (10^21) ਬਾਈਟ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਇੰਟਰਨੈਟ ਡਾਟਾ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: 2016 ਤੱਕ ਗਲੋਬਲ ਇੰਟਰਨੈਟ ਟ੍ਰੈਫਿਕ 1 ਜ਼ੈਟਾਬਾਈਟ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਿਆ।