AI 術語詞典

L2 正則化是一種機器學習技術，透過在損失函數中加入權重平方和的懲罰項，促使模型權重縮小，有效降低模型複雜度並避免過度擬合，提升泛化能力。

標籤分布漂移（Label Drift）指模型在生產環境中遭遇的目標變數（標籤）分布與訓練時不同的現象，例如詐欺偵測中詐欺案件占比從 1% 升至 5%，導致原本校準好的模型閾值和效能指標失效，需觸發再訓

拉格朗日乘數是一種尋找約束條件下函數極值的方法。它引入拉格朗日函數，將約束條件納入目標函數，從而將約束優化問題轉化為無約束優化問題。

大型語言模型是以大量文字訓練的超大 Transformer 模型，擅長理解並生成自然語言

訓練初期逐漸增加學習率，避免初始化不佳導致的訓練不穩定，通常在前幾個 epoch 內從 0 線性增加到目標值。

詞形還原是自然語言處理中將單詞還原為其基本形式（詞元）的過程，考慮了單詞的語法和上下文。

機器學習系統在整個生命週期內不斷學習新知識、新任務，同時保留和擴展既有知識。

局部可解釋模型無關解釋（Local Interpretable Model-Agnostic Explanations, LIME）是一種模型可解釋性技術，透過在單一預測結果附近擾動輸入資料並訓練簡單

LlamaIndex是一個資料框架，用於連接大型語言模型（LLMs）與您的私有或特定領域的資料，簡化建立基於LLM的應用程式。

讓大型語言模型的行為與人類價值觀、意圖及社會規範一致的技術與方法體系。

長短期記憶網路是一種改良的循環神經網路，透過門控機制來克服傳統 RNN 在長序列中容易遺忘的缺陷

在數據分布遵循長尾分布的任務中進行學習，其中少數類別擁有大量樣本，多數類別樣本稀缺。

留一交叉驗證（Leave-One-Out Cross-Validation, LOOCV）是 K 折交叉驗證的特例，每次將一個樣本作為驗證集，其餘所有樣本作為訓練集，重複執行 N 次（N 為樣本數），

AI 代理在環境中不斷感知、預測、行動並以回饋更新內部世界表徵的閉環學習架構。