AI 術語詞典

膠囊網路是一種神經網路架構，旨在解決卷積神經網路在處理物件方向和空間關係上的不足，透過膠囊和路由機制，更有效地捕捉物件的層次結構。

因果語言模型是一種語言模型，它基於序列中先前詞彙預測下一個詞彙，並明確建模詞彙之間的因果關係，以提升生成文本的連貫性和可控性。

在模型訓練過程中定期儲存模型狀態與權重的技術，可防止意外中斷導致進度遺失，並便於後續推論或微調。

金吉拉縮放是一種模型縮放法則，旨在透過調整模型大小和訓練資料量，以達到最佳的計算效率，避免過度訓練或訓練不足。

類別權重是一種機器學習技術，透過賦予少數類別較高權重來解決資料不平衡問題，提升模型對稀有事件的預測能力。

點擊率預測旨在預估使用者點擊特定廣告或連結的可能性，是數位廣告和推薦系統的核心技術。

冷啟動問題是指在推薦系統中，對於新使用者或新物品，由於缺乏足夠的互動資料，導致無法準確推薦的問題。常見解決方案包括利用元資料、內容過濾或混合推薦。

運算最佳訓練旨在於給定運算資源下，最大化模型效能。它涉及調整模型大小、資料集大小和訓練步驟，以達到最佳效率。

概念瓶頸模型是一種深度學習模型，它強制模型通過人類可理解的概念來進行預測，從而提高模型的可解釋性和可控性。

衡量數學問題或演算法對輸入微小變化的敏感程度。

憲法式AI原則是一種透過明確的價值觀或「憲法」來引導AI系統行為的方法，旨在確保AI的輸出符合人類的期望和倫理標準。

內容生成是指使用人工智慧技術自動創建文字、圖像、音訊或影片等內容的過程，旨在降低內容創作成本並提高效率。

持續學習旨在使AI模型能夠在不遺忘先前知識的情況下，逐步學習新的任務和資料，模擬人類終身學習的能力。

對比學習是一種自監督學習方法，通過學習區分相似和不相似的樣本，從而提取資料的有效表示，無需人工標註。

ControlNet 是一種神經網路結構，用於控制大型擴散模型，例如 Stable Diffusion，以實現更精確的圖像生成控制，例如基於草圖或邊緣圖生成圖像。

凸優化是一種數學優化方法，旨在尋找凸函數在凸集合上的最小值。其優點是局部最小值即為全局最小值，易於求解。

神經網路中利用卷積運算自動提取局部特徵的層級，通過多個小尺寸濾波器滑動掃描輸入數據，能有效減少參數數量並增強空間特徵學習能力。

語料庫是大量結構化的文本集合，用於語言研究和自然語言處理，提供真實語言使用的範例，用於訓練和評估模型。

學習率沿著餘弦函數曲線逐漸衰減，從初始值平滑降低到最小值，使模型在訓練後期細微調整參數。

代價函數是所有訓練樣本損失函數的平均值，用於評估模型在整個訓練集上的表現，並作為優化算法的目標。

交叉熵損失是一種衡量兩個機率分佈之間差異的損失函數，常用於分類任務中評估模型預測結果與真實標籤的差距。

交叉驗證是一種將資料分成多份，輪流以不同子集作為驗證集，藉此評估模型泛化能力的技術