Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту - 2500 терминов

Модель Generative Pre-trained Transformer( Generative Pre-trained Transformer) – это семейство больших языковых моделей на основе Transformer, разработанных OpenAI. Варианты GPT могут применяться к нескольким модальностям, в том числе: • генерация изображений (ImageGPT) • преобразование текста в изображение (DALL-E).

Модули векторной обработки (Intelligent Engines) – это поле выполнения операций умножения с плавающей запятой с минимальными задержками (DSP Engines) и специализированное поле/модуль AI Engines c высокой пропускной способностью, а также минимальными задержкам на выполнение операций и оптимальным уровнем энергопотребления, предназначенное для решения задач в области реализации искусственного интеллекта (AI inference) и цифровой обработки сигналов.

Модус поненс (Modus ponens) –это правило логики, которое позволяет вам применять операторы «если-то» для получения части «тогда» всякий раз, когда часть «если» удовлетворяется.

Модус толленс (Modus Tollens) –это форма дедуктивного аргумента и правило логики, используемое для выводов из аргументов и наборов аргументов. Modus tollens утверждает, что если P истинно, то Q также истинно. Если P ложно, следовательно, Q также ложно.

Мозговая технология (также самообучающаяся система ноу-хау) (Brain technology) – это технология, в которой используются последние открытия в области неврологии. Термин был впервые введен Лабораторией искусственного интеллекта в Цюрихе, Швейцария, в контексте проекта ROBOY. Brain Technology может использоваться в роботах, системах управления ноу-хау и любых других приложениях с возможностями самообучения. В частности, приложения Brain Technology позволяют визуализировать базовую архитектуру обучения, которую часто называют «картами ноу-хау».

Мозгоподобные вычисления( Brain-inspired computing) – это вычисления на мозгоподобных структурах, вычисления, использующие принципы работы мозга.

Мультиагентные системы (Multi-agent system MAS) – этоосновная область исследований современного искусственного интеллекта. Многоагентная система состоит из нескольких агентов, принимающих решения, которые взаимодействуют в общей среде для достижения общих или противоречивых целей. С помощью методологий MAS можно решать широкий спектр приложений, включая автономное вождение, фабрики с несколькими роботами, автоматическую торговлю, коммерческие игры, автоматизированное обучение и т. д.

Мультиголовное самовнимание (Multi-head self-attention) –является ключевым компонентом Transformer- современной архитектуры для нейронного машинного перевода. Механизм самовнимания в настоящее время встречается в самых различных архитектурах и задачах (перевод, генерация текста, аннотация изображений и т.д.).

Мульти-классовая классификация (Multi-class classification) –это классификация, включающая более двух классов, например, классификация серии фотографий породы собак, которые могут быть мопсом, бульдогом или мастифом. Мультиклассовая классификация предполагает, что каждый образец относится к одному классу, например, собака может быть либо мопсом, либо бульдогом, но не тем и другим одновременно.

Мультимодальная модель (Multimodal model) –это текст и другие типы ввода (такие как графика, изображения и т. д.) и более специфичные для конкретной задачи. В мультимодальных средах модель преобразователей используется для создания прогнозов путем слияния текста и изображения. Различные входные данные объединяются, и поверх позиционных вложений добавляется встраивание сегмента, чтобы сообщить модели, какая часть входного вектора относится к тексту, а какая к изображению. Такая классификация возможна с предварительно обученной моделью [ 60 60 Мультимодальная модель [Электронный ресурс] www.projectpro.io URL: https://www.projectpro.io/recipes/what-are-multimodal-models-transformers (дата обращения: 07.07.2022) ].

Мультимодальное обучение (Multi-Modal Learning) –это подраздел машинного обучения, когда данные поступают из разных источников. Модусы – это, по сути, каналы информации. Эти данные из нескольких источников семантически коррелированы и иногда предоставляют дополнительную информацию друг другу, таким образом отражая шаблоны, которые не видны при работе с отдельными модальностями сами по себе.

Мультимодальные приложения (Multimodal application) –это объединение различных модальностей или типов информации для повышения производительности в области глубокого обучения. Чтобы искусственный интеллект смог добиться прогресса в понимании окружающего мира, он должен уметь вместе интерпретировать такие мультимодальные сигналы. Мультимодальное глубокое обучение опирается на множество модусов, каждый из которых вносит свой вклад в значение.