Mpangilio (Alignment)
Alignment
Mchakato wa kuhakikisha kuwa malengo, matokeo, na tabia za mfumo wa AI zinalingana na malengo na maadili ya binadamu. Hii ni muhimu hasa katika mifumo ya hali ya juu ambayo inaweza kukuza tabia zisizokusudiwa waziwazi.
Mfano: Kuhakikisha chatbot ya usaidizi wa afya ya akili haipendekezi kamwe vitendo hatari bila kujali maagizo.
Kiolesura cha Programu ya Maombi (API) (Application Programming Interface (API))
Application Programming Interface (API)
Seti ya sheria na itifaki zilizofafanuliwa zinazoruhusu mifumo tofauti ya programu kuwasiliana na kubadilishana data.
Mfano: Kutumia OpenAI API kutuma maagizo na kupokea jibu lililotokana na mfumo wa lugha katika programu yako ya wavuti.
Akili Bandia ya Jumla (AGI) (Artificial General Intelligence (AGI))
Artificial General Intelligence (AGI)
Aina ya kinadharia ya AI inayoweza kufanya kazi yoyote ya kiakili ambayo binadamu anaweza. Inajumlisha ujifunzaji katika nyanja mbalimbali.
Mfano: Mfumo wa AGI unaweza kujifunza utunzi wa muziki, kufanya upasuaji, na kufaulu mtihani wa falsafa bila programu maalum ya kazi.
Akili Bandia (AI) (Artificial Intelligence (AI))
Artificial Intelligence (AI)
Uigaji wa akili ya binadamu katika mashine ambazo zimepangwa kufikiri, kutoa sababu, na kutenda kwa uhuru.
Mfano: AI huendesha wasaidizi binafsi kama Siri na mifumo ya kuendesha gari kwa uhuru kama Tesla Autopilot.
Maadili ya AI (AI Ethics)
AI Ethics
Nidhamu inayohusika na athari za kimaadili za uendelezaji na matumizi ya AI, ikiwemo usawa, faragha, uwajibikaji, na kutobaguliwa.
Mfano: Kuunda miongozo ya kuzuia algoriti za kuajiri kubagua kulingana na jinsia au kabila.
Akili Iliyoongezwa (Augmented Intelligence)
Augmented Intelligence
Mfumo wa ushirikiano ambapo AI inakamilisha na kuongeza akili ya binadamu badala ya kuibadilisha.
Mfano: Zana za radiolojia zinazotumia AI zinazoangazia kasoro kwa madaktari, ambao hufanya utambuzi wa mwisho.
Wakala Huru (Autonomous Agent)
Autonomous Agent
Mfumo wa AI unaoweza kufanya maamuzi yake mwenyewe na kuchukua hatua kufikia malengo yake bila kuingilia kati kwa binadamu.
Mfano: Roboti ya kujitegemea ya utoaji inayopitia mitaa ya jiji na kuepuka vikwazo kwa uhuru.
Uenezaji wa Nyuma (Backpropagation)
Backpropagation
Mbinu ya kufundisha mitandao ya neva kwa kusasisha uzito kinyume kutoka tabaka za pato hadi tabaka za pembejeo, kupunguza makosa ya utabiri.
Mfano: Inatumika katika kufundisha waainishaji wa picha ili kupunguza kiwango cha makosa katika kutambua nambari zilizoandikwa kwa mkono.
Upendeleo (Upendeleo wa Algoriti) (Bias (Algorithmic Bias))
Bias (Algorithmic Bias)
Upendeleo usiotarajiwa na wa kimfumo katika matokeo ya AI kutokana na data ya mafunzo isiyo na usawa au isiyowakilisha.
Mfano: Mfumo wa utambuzi wa uso unaowatambua vibaya watu weusi mara nyingi zaidi kutokana na uwakilishi mdogo katika data ya mafunzo.
Data Kubwa (Big Data)
Big Data
Seti kubwa sana za data zinazohitaji zana maalum kuhifadhi, kuchambua, na kutoa thamani, mara nyingi hutumiwa kufundisha mifumo ya AI.
Mfano: Kutumia mamilioni ya mwingiliano wa watumiaji kufundisha injini za mapendekezo kwa majukwaa ya biashara ya mtandaoni.
Mfumo wa Sanduku Nyeusi (Black Box Model)
Black Box Model
Aina ya mfumo wa AI au ujifunzaji wa mashine ambao mantiki yake ya ndani si rahisi kufafanuliwa na binadamu, na kufanya iwe vigumu kuelewa jinsi maamuzi yanavyofanywa.
Mfano: Mtandao wa neva wa kina unaotumika kuidhinisha mikopo lakini haitoi maelezo wazi kwa nini mwombaji mmoja alikubaliwa na mwingine alikataliwa.
Kompyuta ya Utambuzi (Cognitive Computing)
Cognitive Computing
Mifumo ya AI iliyoundwa kuiga michakato ya mawazo ya binadamu, kama vile kutoa sababu na kujifunza, kwa kutumia mbinu kama NLP na utambuzi wa mifumo.
Mfano: Mfumo wa kompyuta ya utambuzi unaosaidia wataalamu wa sheria kuchambua sheria za kesi na kutabiri matokeo.
Maono ya Kompyuta (Computer Vision)
Computer Vision
Sehemu ya akili bandia inayowezesha kompyuta kutafsiri na kuchakata data ya kuona kama vile picha na video.
Mfano: Mifumo ya utambuzi wa uso inayotambua watu katika picha za usalama kwa kutumia maono ya kompyuta.
Corpus (Corpus)
Corpus
Mkusanyiko mkubwa wa maandishi yaliyoandikwa au yaliyosemwa yanayotumika kufundisha mifumo ya lugha.
Mfano: Seti ya data ya Common Crawl ni corpus ya wavuti ya umma inayotumika kufundisha mifumo mikubwa ya lugha kama GPT.
Mkengeuko wa Data (Data Drift)
Data Drift
Hali ambapo data ya pembejeo hubadilika baada ya muda, na kusababisha utendaji wa mfumo kudorora.
Mfano: Mfumo wa utabiri wa matengenezo kwa vifaa vya viwandani unakuwa sahihi kidogo kadri teknolojia mpya ya sensorer inavyoanzishwa.
Uwekaji Lebo wa Data (Data Labelling)
Data Labelling
Mchakato wa kuweka alama kwenye data na vitambulisho au lebo ili kuifanya ifae kwa ujifunzaji wa usimamizi.
Mfano: Kuweka lebo maelfu ya picha za uvimbe kama zisizo na madhara au mbaya ili kufundisha mfumo wa kugundua saratani.
Uchimbaji wa Data (Data Mining)
Data Mining
Mchakato wa kugundua mifumo yenye maana, uhusiano, na kasoro katika seti kubwa za data.
Mfano: Wauzaji reja reja wanaotumia uchimbaji wa data kutambua kwamba watu wanaonunua nepi mara nyingi hununua bia pia.
Kujifunza Kina (Deep Learning)
Deep Learning
Sehemu ndogo ya ujifunzaji wa mashine inayotumia mitandao ya neva yenye tabaka nyingi kuiga mifumo changamano katika data.
Mfano: Kujifunza kwa kina kunatumika katika mifumo ya lugha kama GPT-4 na mifumo ya kuzalisha picha kama Stable Diffusion.
Mifumo ya Usambazaji (Diffusion Models)
Diffusion Models
Aina ya mifumo ya kuzalisha ambayo hujifunza kutoa data kwa kubadilisha kelele za nasibu hatua kwa hatua kuwa matokeo yaliyopangwa.
Mfano: Stable Diffusion huunda picha halisi kutoka kwa maagizo ya maandishi kwa kutumia mbinu za usambazaji.
Upachikaji (Embedding)
Embedding
Uwakilishi wa nambari wa data, mara nyingi hutumiwa kunasa maana ya kisemantiki ya maneno, picha, au sentensi.
Mfano: Katika NLP, neno 'benki' linaweza kuwa na upachikaji sawa na 'pesa' lakini tofauti na 'ufukwe wa mto' kulingana na muktadha.
Epoch (Epoch)
Epoch
Mzunguko kamili juu ya seti nzima ya data ya mafunzo wakati wa mchakato wa mafunzo ya mfumo wa ujifunzaji wa mashine.
Mfano: Ikiwa seti ya data ina mifano 1,000 na mfumo unaiona yote mara moja wakati wa mafunzo, hiyo ni epoch moja.
AI ya Maadili (Ethical AI)
Ethical AI
Falsafa ya kubuni na kupeleka inayohakikisha teknolojia za AI zinafanya kazi kwa uwazi, usawa, na kulingana na maadili ya jamii.
Mfano: Zana ya kuajiri ya AI inayojumuisha ukaguzi wa upendeleo ili kuzuia ubaguzi dhidi ya wagombea wachache.
Mfumo wa Mtaalamu (Expert System)
Expert System
Mfumo wa AI unaoiga uwezo wa kufanya maamuzi wa mtaalamu wa binadamu katika eneo maalum kwa kutumia sheria na mantiki.
Mfano: Mfumo wa mtaalamu unaotumika katika kilimo kupendekeza matibabu ya mazao kulingana na data ya udongo na historia ya wadudu.
AI Inayoelezeka (XAI) (Explainable AI (XAI))
Explainable AI (XAI)
Mifumo ya AI iliyoundwa kufanya michakato yake ya ndani na maamuzi kueleweka kwa binadamu, kuongeza uaminifu na uwajibikaji.
Mfano: AI ya utambuzi wa matibabu ambayo haitoi tu mapendekezo bali pia inaeleza ni dalili gani zilizosababisha hitimisho hilo.
Kujifunza kwa Risasi Chache (Few-shot Learning)
Few-shot Learning
Njia ya ujifunzaji wa mashine ambapo mfumo hufunzwa au kurekebishwa kwa kutumia idadi ndogo tu ya mifano iliyowekwa lebo.
Mfano: Kurekebisha LLM kuandika barua pepe za kisheria baada ya kuionyesha mifano 10 tu.
Urekebishaji (Fine-tuning)
Fine-tuning
Mchakato wa kuchukua mfumo uliofunzwa awali na kuufundisha zaidi kwenye seti mpya, ndogo ya data ili kuubobeza kwa kazi maalum.
Mfano: Kurekebisha LLM ya jumla kama GPT kwenye nyaraka za kisheria za ndani ili kuunda msaidizi wa kuandaa nyaraka za kisheria.
Mfumo wa Msingi (Foundation Model)
Foundation Model
Mfumo mkubwa uliofunzwa kwenye data mbalimbali na pana ambao unaweza kubadilishwa kwa kazi nyingi za chini.
Mfano: GPT-4 na PaLM 2 ni mifumo ya msingi inayoweza kufanya muhtasari, Maswali na Majibu, tafsiri, na mengi zaidi.
Mantiki ya Fuzzy (Fuzzy Logic)
Fuzzy Logic
Aina ya mantiki inayoshughulikia maadili ya takriban badala ya mantiki isiyobadilika ya kweli/uongo (binary), muhimu kwa kutoa sababu chini ya kutokuwa na uhakika.
Mfano: Inatumika katika mifumo ya kudhibiti hali ya hewa kurekebisha joto kulingana na pembejeo zisizo wazi kama 'joto kidogo' au 'baridi sana'.
Mtandao wa Kuzalisha Adversarial (GAN) (Generative Adversarial Network (GAN))
Generative Adversarial Network (GAN)
Usanifu wa mfumo wa kuzalisha ambapo mitandao miwili — jenereta na mbaguzi — hushindana kuboresha ubora wa pato.
Mfano: GANs hutumiwa kuunda video za deepfake au kuzalisha picha halisi za bidhaa kutoka kwa michoro.
AI ya Kuzalisha (Generative AI)
Generative AI
Kategoria ya akili bandia inayoweza kuunda maudhui mapya — kama vile maandishi, picha, muziki, au video — kutoka kwa data ya mafunzo.
Mfano: ChatGPT inayozalisha machapisho ya blogu au Midjourney inayounda kazi za sanaa za kidijitali kutoka kwa maagizo ya maandishi.
Transformer Iliyefunzwa Kabla ya Kuzalisha (GPT) (Generative Pre-trained Transformer (GPT))
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
Aina ya mifumo mikubwa ya lugha iliyotengenezwa na OpenAI inayotumia usanifu wa transformer na imefunzwa awali kwenye kiasi kikubwa cha data ya maandishi kufanya kazi mbalimbali za lugha.
Mfano: GPT-4 ina uwezo wa kuandika insha, kutafsiri lugha, na kufanya muhtasari wa nyaraka kwa maagizo madogo.
Algoriti ya Kinasaba (Genetic Algorithm)
Genetic Algorithm
Mbinu ya uboreshaji iliyochochewa na uteuzi wa asili ambapo suluhisho huendelea baada ya muda kupitia mabadiliko, kuvuka, na uteuzi.
Mfano: Inatumika kubuni usanifu bora wa mitandao ya neva kwa kuiga uhai wa waliofaa zaidi.
Ndoto (Hallucination)
Hallucination
Uzalishaji wa maudhui yanayosikika kuwa ya kweli lakini yasiyo sahihi au yasiyo na maana na mfumo wa AI.
Mfano: Mfumo wa lugha unazua nukuu isiyokuwepo au kutoa ukweli wa kihistoria wa uongo.
Heuristic (Heuristic)
Heuristic
Njia ya vitendo ya kutatua matatizo ambayo haihakikishi suluhisho kamili lakini inatosha kwa malengo ya haraka.
Mfano: Kutumia kanuni ya kidole gumba kukadiria muda wa utoaji katika mfumo wa AI wa vifaa.
Hyperparameter (Hyperparameter)
Hyperparameter
Thamani ya usanidi iliyowekwa kabla ya kufundisha mfumo wa ujifunzaji wa mashine, kama vile kiwango cha kujifunza au idadi ya tabaka.
Mfano: Kurekebisha ukubwa wa kundi kutoka 32 hadi 128 ili kuboresha kasi ya mafunzo na utendaji wa mfumo.
Hitimisho (Inference)
Inference
Mchakato wa kutumia mfumo wa ujifunzaji wa mashine uliofunzwa kufanya utabiri au kuzalisha matokeo kutoka kwa data mpya ya pembejeo.
Mfano: Kutumia mfumo wa GPT uliorekebishwa kuandaa barua pepe kwa timu ya usaidizi wa wateja.
Utambuzi wa Nia (Intent Detection)
Intent Detection
Kazi katika ufahamu wa lugha asilia ambapo mfumo hutambua lengo au kusudi la mtumiaji katika ujumbe.
Mfano: Katika chatbot, kutambua 'Nataka kuweka nafasi ya ndege' kama nia ya kuweka nafasi ya kusafiri.
Mtandao wa Vitu (IoT) (Internet of Things (IoT))
Internet of Things (IoT)
Mtandao wa vifaa vya kimwili vilivyounganishwa vilivyowekwa sensorer, programu, na teknolojia zingine kukusanya na kubadilishana data.
Mfano: Thermostats mahiri na friji zinazoripoti data ya matumizi na kurekebisha mipangilio kwa kutumia uchambuzi wa AI.
Ufafanuzi (Interpretability)
Interpretability
Kiwango ambacho binadamu anaweza kuelewa mitambo ya ndani ya mfumo wa ujifunzaji wa mashine na mchakato wake wa kufanya maamuzi.
Mfano: Mti wa maamuzi unaweza kufafanuliwa zaidi kuliko mtandao wa neva wa kina kwa sababu maamuzi yake yanaweza kufuatiliwa.
Daftari la Jupyter (Jupyter Notebook)
Jupyter Notebook
Mazingira ya kompyuta ya maingiliano ya chanzo huria yanayoruhusu watumiaji kuandika msimbo, kuona matokeo, na kuandika uchambuzi katika kiolesura kimoja.
Mfano: Wanasayansi wa data hutumia Daftari za Jupyter kuunda mifumo ya ujifunzaji wa mashine na kushiriki matokeo.
Majirani wa Karibu Zaidi (KNN) (K-Nearest Neighbours (KNN))
K-Nearest Neighbours (KNN)
Algoriti rahisi, isiyo na vigezo ya ujifunzaji wa mashine inayotumika kwa uainishaji na urejeshaji. Inafanya maamuzi kulingana na mifano ya mafunzo iliyo karibu zaidi katika nafasi ya vipengele.
Mfano: Kuainisha tunda jipya kama tofaa au pea, KNN huangalia ni matunda gani yaliyowekwa lebo yaliyo karibu zaidi kwa umbo na rangi.
Grafu ya Maarifa (Knowledge Graph)
Knowledge Graph
Muundo wa data unaotumia nodi na kingo kuwakilisha na kuhifadhi maelezo yaliyounganishwa ya vyombo na uhusiano wao.
Mfano: Paneli ya maarifa ya Google inaendeshwa na grafu ya maarifa inayounganisha vyombo kama watu, maeneo, na matukio.
Uboreshaji wa Mfumo wa Kujifunza Lugha (LLMO) (Language Learning Model Optimisation (LLMO))
Language Learning Model Optimisation (LLMO)
Mbinu zinazotumika kuboresha utendaji, ufanisi, au uwezo wa kubadilika wa mifumo mikubwa ya lugha kwa kazi au nyanja maalum.
Mfano: Kutumia quantisation na urekebishaji wa maagizo kuboresha LLM kwa matumizi ya biashara.
Mfumo Mkubwa wa Lugha (LLM) (Large Language Model (LLM))
Large Language Model (LLM)
Aina ya mfumo wa ujifunzaji wa kina uliofunzwa kwenye kiasi kikubwa cha data ya maandishi inayoweza kuzalisha, kuelewa, na kutoa sababu kwa lugha ya binadamu.
Mfano: ChatGPT na Claude ni LLM zilizofunzwa kusaidia katika uandishi, usimbaji, na kujibu maswali.
Nafasi ya Latent (Latent Space)
Latent Space
Uwakilishi wa juu wa dhahania ambapo pembejeo zinazofanana zimepangwa karibu pamoja, zinazotumika katika mifumo ya kuzalisha na upachikaji.
Mfano: Katika uzalishaji wa picha, kudhibiti nafasi ya latent kunaweza kubadilisha vipengele kama mwangaza au hisia.
Kiwango cha Kujifunza (Learning Rate)
Learning Rate
Hyperparameter muhimu katika mafunzo ambayo hudhibiti ni kiasi gani uzito wa mfumo hurekebishwa kuhusiana na gradient ya hasara.
Mfano: Kiwango cha juu cha kujifunza kinaweza kusababisha kupita kiasi cha minima, wakati kiwango cha chini sana hupunguza kasi ya maendeleo ya mafunzo.
Kujifunza kwa Mashine (ML) (Machine Learning (ML))
Machine Learning (ML)
Tawi la AI linalowezesha mifumo kujifunza kutoka kwa data na kuboresha utendaji bila kupangwa waziwazi.
Mfano: Vichujio vya barua taka hutumia ujifunzaji wa mashine kuainisha barua pepe kama barua taka au la kulingana na mifano ya zamani.
Mkengeuko wa Mfumo (Model Drift)
Model Drift
Hali ambapo usahihi wa mfumo hupungua baada ya muda kutokana na mabadiliko katika data au mazingira.
Mfano: Mfumo wa kugundua udanganyifu unakuwa sahihi kidogo kadri mbinu za udanganyifu zinavyoendelea.
Mafunzo ya Mfumo (Model Training)
Model Training
Mchakato wa kulisha data kwa mfumo wa ujifunzaji wa mashine na kurekebisha vigezo vyake ili kupunguza makosa.
Mfano: Kufundisha injini ya mapendekezo kwenye historia ya ununuzi wa wateja ili kupendekeza bidhaa mpya.
Multimodal AI (Multimodal AI)
Multimodal AI
Mifumo ya AI inayoweza kuchakata na kuunganisha aina nyingi za data kama vile maandishi, picha, sauti, na video.
Mfano: Mfumo kama GPT-4 Vision unaoweza kusoma maandishi na kutafsiri picha kwa wakati mmoja.
Uchakataji wa Lugha Asilia (NLP) (Natural Language Processing (NLP))
Natural Language Processing (NLP)
Sehemu ndogo ya AI inayozingatia mwingiliano kati ya kompyuta na lugha za binadamu (asili). Inawezesha mashine kusoma, kuelewa, na kujibu kwa lugha ya binadamu.
Mfano: NLP inatumika katika wasaidizi wa sauti, programu za kutafsiri lugha, na chatbots.
Mtandao wa Neva (Neural Network)
Neural Network
Mfumo wa ujifunzaji wa mashine uliochochewa na muundo wa ubongo wa binadamu, unaojumuisha tabaka za nodi zilizounganishwa (neuroni).
Mfano: Mitandao ya neva iko nyuma ya mifumo ya ujifunzaji wa kina inayotumika katika utambuzi wa picha na hotuba.
Kelele (Noise)
Noise
Taarifa za nasibu au zisizohusiana katika data ambazo zinaweza kuficha mifumo yenye maana na kuathiri vibaya utendaji wa mfumo.
Mfano: Makosa ya sensorer au viingilio vya data vilivyojaa makosa ya kuandika vinaweza kuzingatiwa kama kelele.
Ontology (Ontology)
Ontology
Mfumo uliopangwa unaoainisha na kufafanua uhusiano kati ya dhana ndani ya eneo, mara nyingi hutumiwa katika mifumo ya AI ya kisemantiki.
Mfano: Ontology katika huduma ya afya inaweza kufafanua jinsi dalili zinavyohusiana na magonjwa na matibabu.
Kufaa Zaidi (Overfitting)
Overfitting
Kosa la kuiga ambapo mfumo wa ujifunzaji wa mashine hunasa kelele katika data ya mafunzo na hufanya vibaya kwenye data mpya.
Mfano: Mfumo unaokariri majibu ya mafunzo lakini hauwezi kushughulikia data isiyoonekana umefaa zaidi.
Uchambuzi wa Utabiri (Predictive Analytics)
Predictive Analytics
Matumizi ya data, algoriti, na AI kutambua uwezekano wa matokeo ya baadaye kulingana na data ya kihistoria.
Mfano: Wauzaji reja reja hutumia uchambuzi wa utabiri kutabiri mahitaji ya bidhaa fulani.
Mafunzo ya Awali (Pre-training)
Pre-training
Mchakato wa kufundisha mfumo awali kwenye seti kubwa, ya jumla ya data kabla ya kuurekebisha kwa kazi maalum.
Mfano: Mifumo ya GPT hufunzwa awali kwenye corpora kubwa kabla ya kubinafsishwa kwa chatbots za huduma kwa wateja.
Uhandisi wa Haraka (Prompt Engineering)
Prompt Engineering
Sanaa na sayansi ya kuunda maagizo madhubuti ili kuelekeza matokeo ya mifumo mikubwa ya lugha.
Mfano: Kuongeza maagizo ya mfumo kama 'Jibu kama mwalimu mwenye adabu' ni mfano wa uhandisi wa haraka.
Quantisation (Quantisation)
Quantisation
Mbinu ya kubana mfumo inayopunguza idadi ya biti zinazotumika kuwakilisha uzito na uanzishaji, na kuongeza ufanisi.
Mfano: Kuweka mfumo kutoka biti 32 hadi biti 8 huboresha utendaji kwenye vifaa vya rununu.
Kompyuta ya Quantum (Quantum Computing)
Quantum Computing
Njia mpya ya kompyuta inayotegemea mechanics ya quantum, ambayo ina uwezo wa uwezo wa kuchakata wa kipekee.
Mfano: Kompyuta ya quantum inaweza siku moja kuharakisha mafunzo ya AI zaidi ya mipaka ya kawaida.
Injini ya Kutoa Sababu (Reasoning Engine)
Reasoning Engine
Mfumo katika AI unaotoa hitimisho la kimantiki kutoka kwa seti ya ukweli au data kwa kutumia sheria au algoriti za hitimisho.
Mfano: Zana ya utambuzi wa AI hutumia injini ya kutoa sababu kutoa hali zinazowezekana za matibabu kulingana na dalili.
Kujifunza kwa Kuimarisha (RL) (Reinforcement Learning (RL))
Reinforcement Learning (RL)
Eneo la ujifunzaji wa mashine ambapo mawakala hujifunza kwa kuingiliana na mazingira yao ili kuongeza tuzo za jumla.
Mfano: Roboti inayojifunza kutembea kwa kujaribu na kukosea kwa kutumia mbinu za RL.
Kujifunza kwa Kuimarisha kwa Maoni ya Binadamu (RLHF) (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF))
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
Njia ya kujifunza ambapo mapendeleo ya binadamu huongoza ishara ya tuzo ya AI, mara nyingi hutumiwa katika kurekebisha mifumo ya lugha.
Mfano: ChatGPT ilifunzwa na RLHF kutoa majibu yenye manufaa na salama zaidi.
Uzalishaji Ulioongezwa kwa Urejeshaji (RAG) (Retrieval-Augmented Generation (RAG))
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Njia inayochanganya urejeshaji wa habari na uzalishaji, ambapo LLM hupata nyaraka muhimu ili kuboresha jibu lake.
Mfano: Msaidizi wa AI hupata na kunukuu vipimo vya bidhaa wakati akizalisha jibu kwa swali la kiufundi.
Kujifunza kwa Kujisimamia (Self-Supervised Learning)
Self-Supervised Learning
Njia ya mafunzo ambapo mfumo hujifunza mifumo kwa kuzalisha lebo zake mwenyewe kutoka kwa data ghafi, kupunguza utegemezi wa data iliyowekwa lebo na binadamu.
Mfano: BERT hufunzwa kwa kujifunza kwa kujisimamia kwa kutabiri maneno yanayokosekana katika maandishi.
Utafutaji wa Kisemantiki (Semantic Search)
Semantic Search
Mbinu ya utafutaji inayoelewa nia ya mtumiaji na maana ya muktadha, si tu kulinganisha maneno muhimu.
Mfano: Kutafuta 'jinsi ya kurekebisha bomba linalovuja' hurejesha miongozo hata kama neno 'bomba linalovuja' halipo kwenye hati.
Uchambuzi wa Hisia (Sentiment Analysis)
Sentiment Analysis
Mchakato wa kutambua hisia, maoni, au mitazamo katika maandishi, mara nyingi huainisha kama chanya, hasi, au isiyoegemea upande wowote.
Mfano: Kuchambua tweets ili kupima hisia za umma kwa bidhaa mpya.
Stochastic (Stochastic)
Stochastic
Inahusisha nasibu au tabia ya uwezekano, mara nyingi hutumiwa katika AI ya kuzalisha na algoriti za uboreshaji.
Mfano: Matokeo ya GPT-4 hutofautiana kwa pembejeo sawa kutokana na mchakato wake wa usimbaji wa stochastic.
AI Imara (Strong AI)
Strong AI
Pia inajulikana kama Akili Bandia ya Jumla (AGI), inahusu mashine zenye uwezo wa utambuzi wa kiwango cha binadamu katika nyanja zote.
Mfano: AI ya baadaye inayoweza kuandika riwaya kwa uhuru, kupanga miji, na kutatua matatizo ya kimaadili kwa usawa.
Akili Bandia Kuu (SAI) (Super Artificial Intelligence (SAI))
Super Artificial Intelligence (SAI)
AI ya kinadharia inayozidi akili ya binadamu katika nyanja zote—kutoa sababu, ubunifu, akili ya kihisia, n.k.
Mfano: SAI inaweza kinadharia kukuza sayansi na falsafa mpya kwa uhuru.
Kujifunza kwa Usimamizi (Supervised Learning)
Supervised Learning
Mbinu ya ujifunzaji wa mashine ambapo mifumo hufunzwa kwenye data iliyowekwa lebo ili kujifunza ramani za pembejeo-pato.
Mfano: Kufundisha mfumo kuainisha barua pepe kama barua taka au la kwa kutumia mifano ya kihistoria.
Data Bandia (Synthetic Data)
Synthetic Data
Data iliyozalishwa kwa bandia inayofanana na data halisi, mara nyingi hutumiwa kwa mafunzo wakati data halisi ni chache au nyeti.
Mfano: Kuunda picha bandia za matibabu kufundisha mifumo ya utambuzi bila kukiuka faragha ya mgonjwa.
Tokeni (Token)
Token
Kitengo cha maandishi kinachochakatwa na LLM—kwa kawaida neno au sehemu ya neno.
Mfano: Sentensi 'Habari dunia!' imegawanywa katika tokeni 3: 'Habari', 'dunia', na '!'.
Tokenisation (Tokenisation)
Tokenisation
Mchakato wa kuvunja maandishi kuwa tokeni kwa ajili ya kuchakatwa na mfumo.
Mfano: Katika NLP, 'ChatGPT ni nzuri' inakuwa ['Chat', 'G', 'PT', 'ni', 'nzuri'].
Kujifunza kwa Uhamisho (Transfer Learning)
Transfer Learning
Kutumia maarifa kutoka kwa kazi moja kuboresha ujifunzaji kwenye kazi nyingine inayohusiana, kupunguza muda wa mafunzo na mahitaji ya data.
Mfano: Kurekebisha mfumo uliofunzwa kwenye maandishi ya Kiingereza kufanya uchambuzi wa hisia katika lugha nyingine.
Transformer (Transformer)
Transformer
Usanifu wa mtandao wa neva unaotumia mifumo ya umakini kuiga data ya mfuatano, inayotumika sana katika LLM.
Mfano: BERT, GPT, na T5 zote ni mifumo inayotegemea transformer.
Kufaa Chini (Underfitting)
Underfitting
Wakati mfumo ni rahisi sana kunasa mifumo katika data ya mafunzo, na kusababisha utendaji duni.
Mfano: Mfumo wa mstari unaojaribu kutabiri uainishaji changamano wa picha unaweza kufaa chini.
Kujifunza Bila Usimamizi (Unsupervised Learning)
Unsupervised Learning
Njia ya kujifunza ambapo mifumo hutambua mifumo au makundi katika data isiyowekwa lebo.
Mfano: Kuweka wateja katika makundi kulingana na tabia ya ununuzi bila lebo zilizofafanuliwa awali.
Nia ya Mtumiaji (User Intent)
User Intent
Lengo au kusudi nyuma ya swali au mwingiliano wa mtumiaji.
Mfano: Mtumiaji anayeandika 'jinsi ya kuoka keki' anaweza kuwa na nia ya kutafuta mapishi.
Seti ya Uthibitishaji (Validation Set)
Validation Set
Sehemu ndogo ya data inayotumika kutathmini utendaji wa mfumo wakati wa mafunzo na kurekebisha hyperparameters.
Mfano: Inatumika kugundua kufaa zaidi kabla ya upimaji wa mwisho.
Hifadhidata ya Vektor (Vector Database)
Vector Database
Hifadhidata iliyoundwa kuhifadhi na kutafuta upachikaji wa vektor unaotumika katika kazi za AI kama utafutaji wa kufanana na RAG.
Mfano: Pinecone na Weaviate ni hifadhidata za vektor za kuhifadhi upachikaji wa maandishi au picha.
Upachikaji wa Vektor (Vector Embedding)
Vector Embedding
Uwakilishi wa nambari wa data unaohifadhi maana ya kisemantiki na uhusiano katika nafasi ya vektor.
Mfano: Maneno 'mfalme' na 'malkia' yana upachikaji sawa na tofauti ndogo za kijinsia.
Msaidizi Halisi (Virtual Assistant)
Virtual Assistant
Wakala wa programu anayetumia AI anayesaidia watumiaji kukamilisha kazi kupitia mazungumzo au amri za sauti.
Mfano: Siri, Alexa, na Google Assistant ni wasaidizi halisi maarufu.
Utambuzi wa Sauti (Voice Recognition)
Voice Recognition
Teknolojia inayotafsiri na kubadilisha lugha inayozungumzwa kuwa maandishi au hatua.
Mfano: Kuandika kwa sauti na amri za sauti hutegemea mifumo ya utambuzi wa sauti.
AI Dhaifu (Weak AI)
Weak AI
Mifumo ya AI iliyoundwa kufanya kazi nyembamba, maalum bila akili ya jumla.
Mfano: AI inayocheza chess ambayo haiwezi kuelewa lugha au kuendesha gari ni mfano wa AI dhaifu.
Uvunaji wa Wavuti (Web Scraping)
Web Scraping
Uchimbaji wa habari kiotomatiki kutoka kwa tovuti, mara nyingi hutumiwa kukusanya data ya mafunzo au kufuatilia maudhui.
Mfano: Kuvuna orodha za mali isiyohamishika kufundisha mfumo wa kutathmini mali.
Uzito (Weight)
Weight
Kigezo katika mitandao ya neva kinachodhamini nguvu ya ushawishi wa nodi moja kwa nyingine.
Mfano: Uzito hurekebishwa wakati wa mafunzo ili kupunguza makosa ya mfumo.
Whisper (Whisper)
Whisper
Mfumo wa hotuba-kwa-maandishi uliotengenezwa na OpenAI unaoweza kunukuu sauti katika lugha nyingi.
Mfano: Whisper inaweza kunukuu mihadhara na podcasts kwa usahihi wa hali ya juu.
YAML (YAML)
YAML
Umbizo linalosomeka na binadamu kwa ajili ya uwekaji serial wa data, linalotumika sana kwa faili za usanidi katika mtiririko wa kazi wa ujifunzaji wa mashine.
Mfano: Kufafanua vigezo vya mfumo katika faili ya YAML kwa mafunzo katika PyTorch.
Kujifunza kwa Risasi Sifuri (Zero-shot Learning)
Zero-shot Learning
Uwezo wa mfumo kufanya kazi ambazo haujafunzwa waziwazi kwa kutumia maarifa ya jumla.
Mfano: Mfumo unaojibu maswali ya kisheria licha ya kutofunzwa hasa kwenye data ya kisheria.
Zettabyte (Zettabyte)
Zettabyte
Kitengo cha data ya kidijitali sawa na sextillion moja (10^21) baiti, mara nyingi hutumiwa kuelezea ukubwa wa data ya mtandao.
Mfano: Trafiki ya mtandao duniani ilizidi zettabyte 1 kwa mwaka kufikia 2016.
