AI 術語詞典

一種利用雷達信號合成高解析度影像的遙測技術，可穿透雲層與夜間作業，廣泛應用於 AI 地球觀測任務。

處理合成孔徑雷達影像，提取地物資訊，應用於環境監測、災害評估等領域。

針對需要空間位置理解的 AI 模型，設計能有效擴展至大規模資料與計算量的訓練框架與方法。

規模指AI系統中模型參數、訓練資料與運算資源的量級。擴展規模可顯著提升效能，是推動大型語言模型突破的關鍵因素。

透過計算查詢與鍵的點積並進行縮放，以決定序列中特徵間的關聯權重，是提取上下文資訊的關鍵深度學習機制。

將非結構化文本與結構化數據庫或本體進行對齊，實現兩者的語義關聯。

通過學習數據分佈的梯度（評分函數）來生成數據的生成模型，使用評分匹配目標直接建模數據分佈的梯度。

Meta提出的大規模基礎模型，能對任意圖像進行實例分割，採用提示工程實現靈活的互動式分割。

自注意力是一種機制，讓序列中的每個元素計算彼此關聯度，藉此捕捉序列內部的依賴關係

從未標注資料中自動建立監督信號以訓練模型的學習範式，無需人工標注。

將文字或概念轉換為連續向量空間中數值表示的技術，讓機器能理解並比較資料間的深層意義關聯與相似度。

語意解析是將自然語言文本轉換為機器可讀的邏輯形式或結構化表示的方法，使電腦能精確理解人類意圖。

語義搜尋是一種理解使用者搜尋意圖和上下文的搜尋技術，超越了關鍵字匹配，旨在提供更相關和精確的搜尋結果。

對圖像中每個像素進行類別標記，將整張圖像分解為具有語義意義的區域的電腦視覺任務。

語義空間是將詞彙、句子或文件轉換為多維連續向量的數學模型，使電腦能計算語言的意義相似度與深層關聯。

自然語言處理系統能夠理解文字背後的含義與上下文關係的能力。

情感分析是一種自然語言處理技術，用於識別和提取文本中的主觀情感，例如正面、負面或中性情緒，應用於輿情監控、客戶回饋分析等。

使用編碼器-解碼器架構將一個序列轉換為另一個序列，廣泛應用於翻譯、文本摘要等。

序列異常偵測是一種從具有時間或先後順序的資料中，找出不符合預期模式或異常行為的分析技術。

無伺服器機器學習是一種雲端運算模型，允許開發者在無需管理伺服器的情況下構建、訓練和部署機器學習模型，按實際使用量付費。

基於會話推薦利用使用者單次瀏覽會話內的行為序列，預測使用者下一步可能感興趣的項目，無需使用者歷史資料。

影子部署是一種零風險的部署方式，新版本與舊版本同時運行，使用者只看到舊版本的結果，新版本的預測結果被記錄但不返回，用於離線評估新版本的實際性能。

SHAP 是一種基於賽局理論 Shapley 值的模型解釋方法，用於量化各特徵對模型預測的貢獻程度

Sigmoid 函數是一種將任意實數壓縮到 (0, 1) 區間的 S 形曲線，公式為 σ(x) = 1/(1+e⁻ˣ)，常作為神經網路的激活函數及邏輯斯迴歸的輸出層，用於將線性輸出轉換為機率值。

評估非監督式分群品質的指標，衡量每個樣本與所屬群集的緊密程度相對於鄰近群集的分離程度，數值範圍為 -1 到 1。

模擬至實轉移是一種將在模擬環境中訓練的模型應用到真實世界的方法，旨在克服模擬與現實之間的差異，提升模型泛化能力。

模擬加速是一種結合人工智慧與計算科學的技術，用於在保持合理精確度的前提下，大幅縮短複雜系統模擬所需的時間。

直接連接網路中相隔若干層的神經元，允許梯度和信息跳過中間層流通，改善深層網路的梯度流動和訓練穩定性。

槽位填充是自然語言理解中的一項任務，旨在從文本中提取特定資訊，並將其填入預定義的槽位中，以形成結構化資料。

SMOTE 是一種處理資料不平衡問題的過採樣技術，透過合成少數類別樣本來平衡資料分佈，提升模型學習效果。

SPARQL是一種用於查詢和操作RDF資料的查詢語言，類似於SQL用於關係資料庫。它允許使用者從知識圖譜中提取特定資訊。

稀疏注意力機制是一種減少注意力機制計算複雜度的技術，透過只關注輸入序列中的部分元素，降低運算量，提升模型效率。

稀疏性約束是一種在機器學習中，強制模型參數或內部表示包含更多零值的正則化技術，以降低運算成本。

語者分段旨在識別音訊中不同語者的發言時間段，並將其區分開來，無需事先知道語者身份。

時頻表示，將音訊訊號分解為時間與頻率的二維矩陣，視覺化與分析訊號特徵的基本工具。

推測解碼是一種加速大型語言模型推論速度的技術，透過小型模型預測多個token，再由大型模型驗證，減少計算量。

Stable Diffusion 是一種潛在擴散模型，用於根據文字描述生成高質量圖像，透過迭代去噪過程，從隨機噪聲中產生逼真圖像。

衡量資料集各數值與平均值之間平均離散程度的統計指標，反映資料的變異性。

狀態機模型是一種計算模型，系統在任何給定時間都處於有限數量的狀態之一，並根據輸入在狀態之間轉換。

詞幹提取是自然語言處理中將單詞簡化為其詞幹或詞根形式的過程，通常通過刪除後綴來實現。

逐步迴歸分析是一種特徵選擇演算法，透過反覆加入或移除自變數，建立預測目標變數的最佳統計模型。

隨機梯度下降（SGD）是一種迭代優化算法，用於最小化目標函數。它每次迭代僅使用一個或少量樣本計算梯度，加速訓練過程，但可能導致收斂不穩定。

次詞單元化是將單詞拆分為更小的子單元（次詞）的技術，用於解決詞彙量過大和未登錄詞（OOV）問題，提升模型泛化能力。

繼任特徵是強化學習中的一種狀態表徵方法，用於解耦環境動態與獎勵函數，提升多任務學習效率。

超解析度重建是一種電腦視覺技術，旨在從低解析度影像重建出高解析度影像，提升影像的清晰度和細節。

監督式學習是一種 AI 方法，透過提供帶有正確標籤的輸入資料，訓練模型學習預測新資料的標籤

支持向量機是一種機器學習模型，透過尋找最大邊界的超平面，將不同類別的資料有效分隔

基於支援向量機原理的迴歸模型，利用間隔帶容忍小誤差，對雜訊具有一定抵抗力。

符號推理是人工智慧中一種透過符號表示知識，並運用邏輯規則進行推論的方法，旨在模擬人類的理性思考過程。

系統提示詞是用於引導大型語言模型行為的初始指令，影響模型的回應風格、知識範圍和任務執行方式。