Từ điển thuật ngữ AI toàn diện nhất bạn cần trong năm nay

Nội dung dịch chi tiết

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi thế giới và tạo ra một ngôn ngữ hoàn toàn mới. Trong các cuộc họp hay thảo luận công nghệ, bạn sẽ thường xuyên nghe thấy các thuật ngữ như LLM, RAG, RLHF. Từ điển này giúp giải mã những khái niệm phổ biến nhất dành cho người đang làm việc, đầu tư hoặc đơn giản là muốn cập nhật kiến thức về AI.

AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) là khái niệm chỉ các hệ thống AI có khả năng thực hiện hầu hết các nhiệm vụ nhận thức ngang bằng hoặc vượt trội hơn con người. Trong khi đó, AI Agent (Tác nhân AI) là công cụ có khả năng tự thực hiện chuỗi nhiệm vụ phức tạp thay cho người dùng, như đặt lịch hẹn hay viết mã, thay vì chỉ là một chatbot đơn thuần.

API endpoints đóng vai trò như những "nút bấm" cho phép các chương trình giao tiếp với nhau. Khi các AI Agent ngày càng thông minh, chúng có thể tự tìm và sử dụng các nút này để tự động hóa công việc. Bên cạnh đó, Chain-of-thought (Suy luận chuỗi tư duy) là kỹ thuật giúp AI chia nhỏ vấn đề thành các bước trung gian để đưa ra kết quả chính xác hơn, đặc biệt trong logic và lập trình.

Coding agent là một dạng tác nhân chuyên biệt trong phát triển phần mềm, có khả năng tự viết, kiểm thử và sửa lỗi mã nguồn. Compute (Năng lực tính toán) là nguồn lực phần cứng thiết yếu như GPU, CPU để vận hành và huấn luyện các mô hình AI. Deep learning (Học sâu) là một nhánh của học máy sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để xử lý dữ liệu phức tạp mà không cần con người định nghĩa đặc điểm thủ công.

Diffusion là công nghệ cốt lõi trong các mô hình tạo ảnh và âm thanh, hoạt động bằng cách học cách khôi phục dữ liệu từ nhiễu. Distillation (Chưng cất) là kỹ thuật truyền đạt kiến thức từ mô hình lớn sang mô hình nhỏ hơn để tăng hiệu suất. Fine-tuning (Tinh chỉnh) là quá trình huấn luyện bổ sung cho AI bằng dữ liệu chuyên biệt để tối ưu hóa cho một lĩnh vực cụ thể.

GAN (Mạng đối nghịch tạo sinh) sử dụng hai mạng thần kinh cạnh tranh nhau để tạo ra dữ liệu chân thực. Hallucination (Ảo giác) là thuật ngữ chỉ việc AI tự tạo ra thông tin sai lệch. Cuối cùng, Inference (Suy luận) là quá trình vận hành mô hình AI để đưa ra dự đoán hoặc kết luận dựa trên dữ liệu đã được học trước đó.