От Lymi

Термины ИИ простыми словами

Сначала 25 повседневных терминов ИИ, а затем ещё 11 понятий о моделях и подключённых инструментах.

Технологии36 карточек

Добавить в LymiПопробовать несколько карточек

Lymi — приложение с флеш-карточками: оно возвращает каждую карточку как раз перед тем, как ты её забудешь. Бесплатно.

  • Начните здесь

    Machine learning

    Способ научить программу находить закономерности в данных, не прописывая для неё каждое правило.

  • Как пользоваться ИИ

    Небольшой фрагмент текста, который языковая модель читает или пишет.

    Token

  • Инструменты и агенты

    Memory

    Информация, которую приложение с ИИ сохраняет для дальнейшего использования.

  • Дальше: как работают модели

    Несколько примеров в запросе, после которых модель просят выполнить похожую задачу.

    Few-shot prompting

  • Дальше: как создают системы с ИИ

    Evals

    Проверки того, как система ИИ выполняет конкретные задачи.

Что внутри

Посмотреть все 36 карточек

Все разделы открыты, так что любая карточка может появиться в повторении.

  1. Раздел 1: Начните здесь

    7 карточек

  2. Раздел 2: Как пользоваться ИИ

    6 карточек

  3. Раздел 3: Когда доверять ответу

    6 карточек

  4. Раздел 4: Инструменты и агенты

    6 карточек

  5. Раздел 5: Дальше: как работают модели

    5 карточек

  6. Раздел 6: Дальше: как создают системы с ИИ

    6 карточек
Добавить в Lymi

Все 36 карточек

В том порядке, в котором ты их учишь: раздел за разделом.

1Начните здесь7 карточек

Artificial intelligence (AI)
Программы, которые выполняют задачи, обычно требующие человеческого мышления.
Machine learning
Способ научить программу находить закономерности в данных, не прописывая для неё каждое правило.
Model
Компьютерная система, обученная на данных давать ответы или делать прогнозы.
Generative AI
ИИ, который по запросу создаёт текст, изображения, звук, код или другое содержимое.
Large language model (LLM)
Модель, обученная на большом объёме данных для работы с языком.
Training
Обучение модели на данных, во время которого меняются её внутренние значения.
Inference
Использование обученной модели, чтобы ответить на новый вопрос или сделать прогноз.

2Как пользоваться ИИ6 карточек

Prompt
То, что вы даёте модели, чтобы объяснить, что нужно сделать.
Prompt engineering
Написание и улучшение запросов для получения более полезных ответов.
Response
То, что модель возвращает после получения входных данных.
Token
Небольшой фрагмент текста, который языковая модель читает или пишет.
Context
Информация, которая есть у модели для текущего ответа.
Context window
Наибольший объём информации, с которым модель может работать в одном запросе; измеряется в токенах.

3Когда доверять ответу6 карточек

Hallucination
Ответ ИИ, который звучит убедительно, но содержит ложное утверждение.
Grounding
Использование предоставленной или найденной информации как основы для ответа.
Knowledge cutoff
Дата, которая примерно показывает, насколько новы обучающие данные модели.
Bias
Повторяющаяся склонность системы ИИ давать искажённые или несправедливые результаты.
Prompt injection
Попытка заставить ИИ-ассистента выполнить инструкции, которым он не должен следовать.
Human in the loop
Участие человека, который проверяет, направляет или одобряет часть работы ИИ.

4Инструменты и агенты6 карточек

Multimodal
Способный работать с разными видами данных, например с текстом, изображениями и звуком.
Tool
Отдельная служба или функция, через которую система ИИ получает данные или выполняет действие.
Tool call
Запрос модели на использование инструмента.
Agent
Система ИИ, которая может выбирать шаги и использовать инструменты для выполнения задачи.
Workflow
Последовательность шагов, по которым система выполняет задачу.
Memory
Информация, которую приложение с ИИ сохраняет для дальнейшего использования.

5Дальше: как работают модели5 карточек

System instruction
Указание от приложения, которое направляет ответы его ИИ-ассистента.
Few-shot prompting
Несколько примеров в запросе, после которых модель просят выполнить похожую задачу.
Temperature
Настройка, которая меняет разнообразие ответов модели.
Dataset
Набор примеров, на которых обучают или проверяют модель.
Parameter
Внутреннее значение модели, которое меняется во время обучения.

6Дальше: как создают системы с ИИ6 карточек

Model Context Protocol (MCP)
Стандартный способ подключать приложения с ИИ к внешним данным и инструментам.
Embedding
Набор чисел, который представляет содержимое и помогает программе находить похожие вещи.
Semantic search
Поиск результатов по смыслу, даже если слова различаются.
Retrieval-augmented generation (RAG)
Поиск подходящей информации и передача её модели перед ответом.
Fine-tuning
Дополнительное обучение готовой модели для определённого вида задач.
Evals
Проверки того, как система ИИ выполняет конкретные задачи.

Как это работает

  1. Добавь колоду

    Войди через Google, и колода появится в Библиотеке. Бесплатно.

  2. Вспомни, а потом переверни

    Сначала вспомни ответ, а потом смотри. Попробуй на этих карточках: они из всей колоды.

  3. Повторяй несколько минут в день

    Выбери, сколько карточек в день. Lymi будет возвращать каждую как раз перед тем, как ты её забудешь.

Начните здесь

Large language model (LLM)

Опубликовано 25 сентября 2026 г.