AI-грамотність: глосарій

LLM (велика мовна модель)

Модель, що генерує текст, навчена на величезних корпусах. ChatGPT, Claude, Gemini. Не «знає» — статистично продовжує текст.

Промпт

Ваш запит до моделі. Якість відповіді на 80% — якість промпта: контекст, формат, приклади, обмеження.

Контекстне вікно

Скільки тексту модель «бачить» одночасно — від ~8 тис. до 1 млн токенів. Довгі документи обрізаються з початку.

Токен

Одиниця тексту для моделі ≈ 3/4 слова англійською, ≈ 1/2–1 слова українською. API-тарифи — за токени.

Галюцинація

Впевнена, але вигадана відповідь — факти, цифри, посилання. Причина: модель оптимізована на правдоподібність, не на істину.

RAG (пошук + генерація)

Модель спочатку шукає у ВАШИХ документах, потім відповідає з цитатами. Основа корпоративних ботів.

Fine-tuning (донавчання)

Донавчання моделі на своїх даних для стилю/формату. Для фактів — не працює (там RAG), для тону — так.

Ембединги

Перетворення тексту на вектор чисел — «координати змісту». На них працює семантичний пошук і RAG.

Мультимодальність

Модель працює з текстом + зображеннями/аудіо/відео в одному запиті. GPT-4o, Gemini — мультимодальні.

Агент

Модель, якій дали інструменти (пошук, калькулятор, API) і цикл «думай → дій → перевір». Може виконувати багатокрокові задачі.

Температура

Параметр випадковості: 0 — стабільні відповіді (для фактів/коду), 0.7–1 — креатив (для текстів).

Zero-shot / few-shot

Zero-shot — задача без прикладів; few-shot — 2–5 прикладів у промпті різко підіймають якість.