Kategória: Mesterséges intelligencia működése

Egy mélytanuláson alapuló neuronhálózatú mesterséges intelligencia, például egy generatív nyelvi modell, olyan komplex matematikai struktúra, amely képes feldolgozni bemeneti adatokat és generálni […]

Az adott példán keresztül bemutatok egy egyszerűsített működést, hogy hogyan keletkezik válasz egy mélytanuláson alapuló neuronhálózatú generatív nyelvi modell segítségével a kérdésre […]

Az aktivációs függvények a mesterséges intelligencia (AI) területén a neurális hálózatok rétegeiben alkalmazott matematikai függvények, amelyek meghatározzák a rétegek kimenetét az adott […]

A „bias” a mesterséges intelligencia (AI) területén egy olyan paraméter, amely hozzáadódik a neurális hálózatok rétegeinek kimenetéhez. A bias hozzájárul a modell […]

A gradiensek a mesterséges intelligencia (AI) területén fontos szerepet játszanak, különösen a neurális hálózatok és a gépi tanulás során. A gradiensek azok […]

A neurális hálózatok súlyozása a hálózat paramétereinek (súlyok és bias értékek) beállítását jelenti annak érdekében, hogy a hálózat a tanító adathalmazra illeszkedjen […]

A tokenek az eredeti szöveg egységei, amelyekre feloszthatók a feldolgozás során. A tokenizáció folyamata során a szöveget diszkrét részekre, vagyis tokenekre bontják. […]

Igen, a tokeneket gyakran számokkal helyettesítik a szövegfeldolgozás során, hogy a modell könnyen kezelhesse és feldolgozhassa őket. Ez a folyamat a tokenek […]