AI 術語詞典

資料標註是為資料集添加標籤或註解的過程，使機器學習模型能夠理解和學習這些資料，是模型訓練的基礎。

資料標註是指為原始資料添加標籤的過程，這些標籤提供關於資料的額外資訊，用於訓練監督式機器學習模型。

解碼器是神經網路的一部分，負責將編碼器產生的抽象向量表示，轉換成人類可理解的目標輸出，如文字、圖片或語音。

深度學習模型架構設計，僅使用解碼器（Decoder）層進行文本生成和處理，無需編碼器，通過因果遮蔽使模型只能關注當前位置的歷史信息，實現自迴歸文本生成。

僅解碼器模型是一種專注於自迴歸生成的架構，透過預測下一個詞彙來產生連續文本，為現代語言模型的核心。

密集圖像描述是一項結合電腦視覺與自然語言處理的技術，旨在偵測影像中的多個感興趣區域，並為每個區域生成對應的文字描述。

使用深度學習模型進行端到端訓練的文段檢索方法，將查詢和文段都編碼為密集向量，通過向量相似度進行匹配。

稠密檢索模型使用神經網路將查詢和文檔嵌入到一個低維向量空間中，通過計算向量相似度來檢索相關文檔，克服了傳統方法的詞彙不匹配問題。

依存句法分析是自然語言處理中，分析句子中詞彙之間的依存關係，建立句子的語法結構，揭示詞彙間的修飾、支配等關係。

在多輪對話中自動追蹤和維護對話狀態（如用戶意圖、槽值），支持對話管理和任務完成。

對話系統是一種能與人類進行自然語言互動的AI系統，目標是理解使用者意圖並提供適當的回應，完成特定任務或提供資訊。

將擴散模型的去雜訊生成機制應用於文字序列生成的語言模型，透過迭代精化而非自回歸逐步生成文字。

直接偏好優化（DPO）是一種直接利用人類偏好資料，優化語言模型，無需訓練獎勵模型的強化學習替代方案。

研究超越句子層級的文本結構、連貫性與邏輯關係的語言分析方法。

將掃描或數位文檔轉換為結構化信息的技術，理解文檔內容、版面和邏輯關係。