什么是token？
在人工智能和自然语言处理领域，token（令牌）指的是文本被分割后的最小语义单位，通常包括单词、标点符号或更细粒度的子词单元。tokenization（令牌化）是将原始文本转化为这些离散单位的过程，作为模型输入输出的基础，使系统能够高效地解 […]
分类： AI产品术语
什么是推理速度？
推理速度是指在人工智能模型中执行推理任务的处理效率，具体指模型接收输入数据后生成预测输出所需的时间，通常以毫秒（ms）或每秒查询量（QPS）衡量。这一指标直接影响系统的响应延迟和用户体验，受模型复杂度、硬件性能及优化策略等因素制约，是评估A […]
什么是计算复杂度？
计算复杂度是计算机科学中的核心概念，用于衡量算法在解决问题时所需的时间和空间资源消耗，通常以时间复杂度（描述运行时间随输入规模增长的趋势）和空间复杂度（描述内存使用量）的形式表示，并通过大O符号（如O(n)或O(log n)）量化其渐进行为 […]
什么是参数量？
参数量（Parameter Count）是指机器学习模型中可学习的参数总数量，包括权重和偏置等，这些参数在训练过程中通过优化算法调整以捕捉数据模式。参数量的规模直接影响模型复杂度：较大的参数量通常赋予模型更强的表达能力和处理复杂任务的能力， […]
什么是判别式模型？
判别式模型，又称判别模型，是一种机器学习方法，它直接学习输入特征与输出标签之间的条件概率分布 P(Y|X)，专注于建模决策边界以区分不同类别，而不涉及数据本身的生成过程。这种模型在分类任务中表现高效，常见例子包括逻辑回归和支持向量机（SVM […]
什么是生成式AI？
生成式AI（Generative Artificial Intelligence）是一种人工智能技术，专注于通过学习数据中的模式来创造新颖内容，如文本、图像、音频或视频。它不同于判别式AI的预测或分类功能，而是模拟数据的分布以生成全新实例， […]
什么是重排序（Re-ranking）？
重排序（Re-ranking）是指在信息检索或机器学习系统中，对初步检索或筛选得到的候选结果集进行进一步排序优化的过程。这一技术旨在通过更复杂的模型或算法，综合考虑相关性、多样性、用户偏好等上下文因素，重新调整结果的顺序，从而提升最终输出的 […]
什么是混合检索？
混合检索是一种信息检索技术，它通过融合多种检索方法（如基于关键词的传统检索、基于语义的向量检索或基于深度学习的嵌入检索）来提升查询结果的准确性和全面性。这种方法旨在弥补单一检索模型的局限性，例如关键词检索可能忽略语义相似性，而语义检索又可能 […]
什么是元数据过滤？
元数据过滤（Metadata Filtering）是一种数据处理技术，通过利用数据对象的元信息（如标签、分类、时间戳等描述性属性）来筛选、排序或限制数据集的范围。元数据作为“关于数据的数据”，提供了高效管理和访问信息的机制，使系统能够基于特 […]
什么是Chunking（分块）？
分块（Chunking）是一种在人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）中常用的技术，指将连续的文本或数据流分割成较小的、语义相关的片段或单元的过程。这些片段被称为“块”，通常基于语法或语义规则进行划分，例如在信息提取中将句子分解为名词短 […]