AI-szótár

Az AI-ról szóló cikkek tele vannak szakszavakkal. Itt a leggyakoribbakat találod röviden, közérthetően: mit jelent, és miért érdemes tudnod róla.

AI-ügynök Betanítás Csevegőrobot Elfogultság Finomhangolás Generatív AI Hallucináció Hőmérséklet Jailbreak Képarány Képgenerátor Keresés alapú válaszadás Kontextusablak Lépésenkénti gondolkodás Multimodális modell Nagy nyelvi modell Negatív prompt Paraméter Prompt Promptolás példákkal Rendszerutasítás Szerepmegadás Token Tudásbeli határidő

AI-ügynök (AI agent)

Olyan AI-rendszer, amely nemcsak válaszol, hanem több lépésben, eszközöket használva el is végez egy feladatot: keres a weben, fájlokat kezel, űrlapot tölt ki. Minél önállóbban dolgozik, annál fontosabb, hogy ellenőrizd, mit csinált.

Betanítás (training)

Az a folyamat, amelyben a modell rengeteg példán megtanulja a nyelv mintázatait. A betanítás egy adott időpontig tartó adatokra épül, ezért a modell a saját tudásából nem tud az azóta történt eseményekről.

Csevegőrobot (chatbot)

Olyan program, amellyel természetes nyelven, üzenetváltásban kommunikálsz. A mai AI-csevegők nyelvi modellre épülnek, ezért nem előre megírt válaszokból választanak, hanem a kérdésedre írják meg a választ.

Elfogultság (bias)

A modell válaszaiban megjelenő torzítás, amely a tanítóadatok egyoldalúságából ered: például bizonyos szakmákhoz következetesen egy nemet társít. Érdemes tudatosan figyelni rá, különösen emberekről szóló szövegeknél és képeknél.

Finomhangolás (fine-tuning)

Egy kész modell továbbtanítása saját példákon, hogy egy szűkebb feladatot vagy stílust jobban tudjon. Hétköznapi használatnál ritkán van rá szükség: jó prompttal és néhány mintával többnyire ugyanaz elérhető.

Generatív AI (generative AI)

Olyan mesterséges intelligencia, amely új tartalmat hoz létre: szöveget, képet, hangot, videót vagy programkódot. Ebben különbözik a hagyományos rendszerektől, amelyek inkább osztályoznak vagy előre jeleznek.

Hallucináció (hallucination)

Az a jelenség, amikor a modell magabiztosan közöl olyan adatot, idézetet vagy forrást, amely nem igaz vagy nem létezik. Nem üzemzavar, hanem a működés következménye: a modell a valószínű folytatást írja meg, nem adatbázisból keres.

Hogyan ellenőrizd az AI válaszát?

Hőmérséklet (temperature)

Beállítás, amely azt szabályozza, mennyire legyen változatos vagy kiszámítható a modell válasza. Alacsony értéknél a válasz következetesebb, magasnál kreatívabb, de pontatlanabb. A csevegőfelületeken többnyire nem állítható, a fejlesztői eszközökben igen.

Jailbreak (jailbreak)

Olyan trükkös kérés, amellyel valaki megpróbálja rávenni a modellt, hogy megszegje a saját biztonsági szabályait. A szolgáltatók folyamatosan szűrik ezeket, és a használati feltételek többnyire tiltják őket.

Képarány (aspect ratio)

A kép szélességének és magasságának aránya, például 1:1 (négyzet), 16:9 (fekvő, szélesvásznú) vagy 9:16 (álló, telefonra). Képgenerálásnál érdemes előre megadni, mert utólagos vágásnál fontos részek veszhetnek el.

Képgenerátor (image generator)

Olyan AI-eszköz, amely szöveges leírásból képet készít. Vannak önálló képgenerátorok és csevegőkbe épített változatok. Az eredmény akkor lesz pontos, ha a leírás megadja a témát, a nézőpontot, a fényt és a stílust.

Képgeneráló prompt felépítése

Keresés alapú válaszadás (RAG, retrieval-augmented generation)

Olyan megoldás, amelyben a rendszer először kikeresi a kérdéshez illő részeket egy dokumentumtárból vagy a webről, és a modell ezek alapján válaszol. Így a válasz friss és ellenőrizhető forrásokra támaszkodik, nem csak a modell emlékezetére.

Kontextusablak (context window)

Az a szövegmennyiség, amelyet a modell egyszerre figyelembe tud venni: a kérésed, a beillesztett anyag és a beszélgetés előzményei együtt. Ha egy beszélgetés túl hosszúra nyúlik, a modell az elejét már nem látja, ezért érdemes új témához új beszélgetést kezdeni.

Lépésenkénti gondolkodás (chain of thought)

Olyan kérés, amelyben arra biztatod a modellt, hogy a végeredmény előtt írja le a gondolatmenetét lépésről lépésre. Összetett, több lépéses feladatoknál pontosabb eredményt ad, és te is látod, hol csúszott el a levezetés. Sok mai modell ezt már magától elvégzi.

Multimodális modell (multimodal model)

Olyan modell, amely többféle bemenettel dolgozik: szöveg mellett képet, hangot vagy dokumentumot is megért, és akár elő is állít. Ennek köszönhető, hogy lefotózhatsz egy táblázatot vagy egy feladatot, és kérdezhetsz róla.

Nagy nyelvi modell (LLM, large language model)

Olyan mesterségesintelligencia-rendszer, amely hatalmas mennyiségű szövegen tanulta meg, hogyan követik egymást a szavak, és ez alapján ír, fordít, összefoglal vagy válaszol. A ChatGPT, a Claude és a Gemini mögött is ilyen modell áll.

Negatív prompt (negative prompt)

A kérésnek az a része, amely megmondja, mi ne legyen a képen vagy a válaszban: felirat, logó, fölösleges emberek, szakzsargon. A tiltólista sok újrapróbálkozást megspórol.

Paraméter (parameter)

Képgenerálásnál a promptot kiegészítő beállítás, például a képarány vagy a stilizáltság mértéke. A Midjourney-ben ezeket a prompt végére, két kötőjellel írják. Tágabb értelemben a modell belső, betanított értékeit is paramétereknek nevezik.

Prompt (prompt)

Az az utasítás vagy kérdés, amelyet egy AI-eszköznek adsz. Lehet egyetlen mondat vagy több bekezdésnyi megbízás háttérrel, formai kéréssel és korlátokkal. A válasz minősége nagyrészt a prompton múlik.

Hogyan írj jó promptot?

Promptolás példákkal (few-shot prompting)

Az a technika, amikor a kérés mellé egy-két mintát is adsz arról, milyen eredményt vársz. A modell a példák stílusát és szerkezetét követi, ezért ez a leggyorsabb módja annak, hogy a válasz a saját hangodon szóljon.

Rendszerutasítás (system prompt)

Olyan háttérutasítás, amely a beszélgetés egészére megszabja, hogyan viselkedjen a modell: milyen szerepben, milyen hangnemben, milyen szabályok szerint válaszoljon. A csevegőkben ezt többnyire az egyéni utasítások vagy a projektbeállítások között adhatod meg.

Szerepmegadás (role prompting)

Az a fogás, amikor megmondod a modellnek, kinek a fejével gondolkodjon: „tapasztalt HR-esként”, „türelmes matektanárként”. A szerep a szóhasználatot és a szempontokat állítja be; a tudást nem pótolja, de a választ a helyzethez igazítja.

Token (token)

A szöveg azon apró darabja, amellyel a modell dolgozik: lehet egy rövid szó, egy szótöredék vagy egy írásjel. A modellek tokenben mérik, mennyi szöveget tudnak egyszerre kezelni, és a fizetős szolgáltatások díja is gyakran ehhez igazodik. A magyar szöveg általában több tokenből áll, mint az ugyanolyan hosszú angol.

Tudásbeli határidő (knowledge cutoff)

Az a dátum, ameddig a modell betanításához használt adatok tartanak. Ami ezután történt, arról a modell csak akkor tud, ha keresni is képes a weben, vagy ha te megadod neki az információt.