AI 術語詞典

PaLM (Pathways Language Model) 是 Google 開發的大型語言模型，以其卓越的推理能力和多語言處理能力著稱。

一種整合實例分割與語義分割的神經網路架構，透過特徵金字塔網路同時處理前景物件與背景環境的高效模型。

深度學習模型中用於同時執行語義與實例分割的模組。

全景品質是評估全景分割同時辨識物件與分割區域是否正確的綜合指標。

結合語義分割和實例分割，同時處理可數物體（分個體）和不可數物體（只分類），提供完整的場景理解。

全色銳化是將高解析度全色影像與低解析度多光譜影像融合，生成高空間解析度且色彩豐富的多光譜影像。

一種分散式機器學習架構，專門負責儲存與更新全域模型參數，並與多個工作節點進行通訊與資料同步。

模型參數是機器學習模型在訓練過程中學習到的數值，用於決定模型如何對輸入資料進行轉換和預測。它們是模型的內部變數。

詞性標注是自然語言處理中，為句子中的每個詞彙指定詞性的過程，例如名詞、動詞、形容詞等，是後續語法分析的基礎。

病理學AI利用人工智慧分析組織切片影像，輔助病理醫生診斷癌症、感染等疾病，提升診斷效率和客觀性。

困惑度衡量語言模型預測文本序列的能力，數值越低代表模型預測能力越好，對文本的理解程度越高。

結合物理定律與神經網路的機器學習模型，用於求解偏微分方程，無需大量標籤數據。

將深度神經網路的不同層分配到不同的 GPU 設備上，讓多個 micro-batch 在不同層上交叉執行以提高 GPU 利用率的分佈式訓練方法。

三維空間中由大量無序點組成的資料結構，每點含坐標和屬性，用於3D感知、掃描、建模和分析。

確定人體或物體在三維空間中的位置和方向，通常輸出關鍵點（如關節位置）的坐標。

位置編碼是一種將序列中單詞或符號的位置資訊嵌入到向量表示中的技術，使模型能感知序列順序。

在模型訓練完成後應用的量化技術，通過將浮點參數轉換為低精度整數或定點數來減少模型大小和計算成本，實現過程簡單但精度損失相對較大。

前綴調整法是一種參數高效的微調技術，通過在輸入序列前添加可訓練的前綴向量，來引導預訓練模型生成期望的輸出，同時保持原始模型參數凍結。

機率式預測是一種時間序列預測方法，它不僅提供單一的點預測，還提供未來值的完整機率分佈或置信區間，以量化預測的不確定性。

一種輕量級的模型適配方法，通過學習可訓練的向量嵌入來優化輸入提示，而不修改模型權重，特別適合大規模語言模型。

屬性預測是指利用機器學習模型，根據物件的特徵或結構資料，預測其物理、化學或行為特性的技術。

利用人工智慧技術，從蛋白質胺基酸序列推斷其三維結構，對於理解生物功能與藥物開發至關重要。

指兩個或多個蛋白質分子之間因物理接觸而產生的結合，為細胞功能的基礎。

改進的策略梯度演算法，透過信賴域約束防止策略過大更新，提高訓練穩定性。

模型剪枝是一種減少模型大小和計算複雜度的技術，透過移除模型中不重要的權重或神經元來實現。