Словарь терминов
Все важные понятия, с которыми вы столкнётесь в мире локального AI.
Уровни:выживание →
комфортное чтение →
продвинутый новичок.
← Нулевой уровень · FAQ → · 🇬🇧 English
Уровень 1: Выживание (10 терминов)
Знать обязательно, чтобы понимать 90% статей и диалогов.
| # | Термин | Объяснение | Связанный раздел |
|---|---|---|---|
| 1 | LLM (Large Language Model) | Большая языковая модель — программа, которая умеет генерировать и понимать текст. ChatGPT, Qwen, Llama — всё это LLM. | what-is-ai.ru.md |
| 2 | Промпт (Prompt) | Ваш запрос к модели. То, что вы печатаете в чате. «Напиши функцию на Python» — это промпт. | ../agents/prompting.ru.md |
| 3 | Токен | «Кубик LEGO текста». Слово может быть 1-3 токенами. Модель работает с токенами, а не с буквами. | how-models-work.ru.md |
| 4 | Параметры (B) | «Нейроны» модели. 7B = 7 миллиардов параметров. Чем больше — тем умнее, но тяжелее. | what-is-ai.ru.md |
| 5 | Инференс (Inference) | Процесс получения ответа от модели. Вы задали вопрос → модель ответила — это инференс. | what-is-ai.ru.md |
| 6 | Open-source / открытая модель | Модель, файлы которой можно скачать и запустить локально. Qwen, Llama, Mistral — open-source. | what-is-ai.ru.md |
| 7 | Ollama | Главная программа для запуска моделей локально. Одна команда — и модель работает. | ../local-models/getting-started.ru.md |
| 8 | Квантование | Сжатие модели для экономии памяти. Q4 = модель весит в 4 раза меньше, качество почти то же. | ../local-models/quantization.ru.md |
| 9 | GGUF | Формат файлов моделей для локального запуска. Все модели на Ollama — в GGUF. | ../local-models/running-models.ru.md |
| 10 | Локально (Local) | Всё работает на вашем компьютере, без интернета, данные никуда не уходят. | cloud-vs-local.ru.md |
Уровень 2: Комфортное чтение (15 терминов)
Нужны, чтобы понимать технические статьи и документацию.
| # | Термин | Объяснение | Связанный раздел |
|---|---|---|---|
| 11 | Контекстное окно | Сколько токенов модель «помнит» за раз. 8K = ~5000 слов. Больше = лучше, но требует больше памяти. | how-models-work.ru.md |
| 12 | Температура | Настройка «креативности» модели. 0 = консервативно (для кода), 1 = творчески (для текстов). | how-models-work.ru.md |
| 13 | Системный промпт | Инструкция для модели, как себя вести. Например: «Ты — опытный Python-разработчик. Отвечай кратко и по делу.» | ../agents/prompting.ru.md |
| 14 | Fine-tuning / Дообучение | Дополнительное обучение готовой модели на ваших данных. Дешевле, чем учить с нуля. | Локально — редкость, упоминание в what-is-ai.ru.md |
| 15 | GPU / Видеокарта | Железо, ускоряющее работу модели. Необязательно, но желательно. Apple Silicon — тоже GPU. | hardware-guide.ru.md |
| 16 | VRAM | Память видеокарты. Главный ресурс для больших моделей. Чем больше VRAM, тем большую модель можно запустить. | hardware-guide.ru.md |
| 17 | Галлюцинация (Hallucination) | Когда модель уверенно выдаёт неверный факт. Не со зла — просто «додумала» наиболее вероятное продолжение. | how-models-work.ru.md |
| 18 | API | Программный интерфейс — способ обращаться к модели из кода. Ollama совместим с OpenAI API. | ../local-models/advanced-setup.ru.md |
| 19 | RAG (Retrieval-Augmented Generation) | «Поиск + ответ»: модель сначала ищет информацию в ваших документах, потом отвечает по ней. | ../use-cases/rag.ru.md |
| 20 | Эмбеддинг (Embedding) | Числовое представление смысла текста. Позволяет искать похожие тексты по смыслу, а не по словам. | ../use-cases/rag.ru.md |
| 21 | FIM (Fill-in-the-Middle) | Автодополнение кода. Модель смотрит на код до и после курсора и вставляет то, что должно быть посередине. | ../use-cases/coding.ru.md |
| 22 | Tool Calling (Function Calling) | Способность модели вызывать функции. Позволяет модели выполнять код, искать в интернете, работать с файлами. | ../agents/ollama-for-agents.ru.md |
| 23 | Self-attention / Внимание | Механизм, позволяющий модели связывать слова в предложении. Благодаря ему модель понимает, что «it» относится к «animal». | how-models-work.ru.md |
| 24 | Трансформер | Архитектура нейросети, на которой построены все современные LLM. Изобретена Google в 2017. | how-models-work.ru.md |
| 25 | num_ctx | Параметр Ollama, задающий размер контекстного окна. num_ctx: 8192 = 8K контекст. |
../local-models/memory-and-context.ru.md |
Уровень 3: Продвинутый новичок (10 терминов)
Понадобятся, когда начнёте настраивать агентов и разбираться глубже.
| # | Термин | Объяснение | Связанный раздел |
|---|---|---|---|
| 26 | Prompt engineering | Искусство правильно составлять запросы, чтобы получать лучшие ответы от модели. | ../agents/prompting.ru.md |
| 27 | Токенов в секунду (t/s) | Скорость работы модели. 10+ t/s — комфортно для чата, 30+ — для автодополнения. | ../local-models/benchmarks/apple-silicon.ru.md |
| 28 | ReAct (Reasoning + Acting) | Паттерн агента: «подумай → сделай → посмотри результат → подумай снова». | ../agents/patterns.ru.md |
| 29 | AI-агент | Модель, которая сама решает, какие инструменты вызвать и в каком порядке, чтобы выполнить задачу. | ../agents/README.ru.md |
| 30 | Multi-agent / Мульти-агент | Несколько агентов, работающих вместе: один планирует, второй пишет код, третий тестирует. | ../agents/multi-agent.ru.md |
| 31 | Top-k, Top-p | Дополнительные параметры, влияющие на креативность модели (как температура). | ../agents/prompting.ru.md |
| 32 | KV Cache | Кэш, который модель использует для ускорения ответов. Занимает много памяти при большом контексте. | ../local-models/memory-and-context.ru.md |
| 33 | MoE (Mixture of Experts) | Архитектура модели, где часть «экспертов» активируется только для нужной задачи. Экономит ресурсы. | ../local-models/catalog.ru.md |
| 34 | Векторная база данных (Vector DB) | Хранилище эмбеддингов для быстрого поиска по смыслу. Используется в RAG. | ../use-cases/rag.ru.md |
| 35 | Sliding Window Attention | Старый тип контекстного окна (ограниченной длины, Infinity). В современных моделях почти не используется. | — |
Как запомнить все термины
Не пытайтесь выучить всё сразу. Читайте разделы handbook по порядку — каждый термин встретится в контексте и запомнится естественно.
Совет: когда встречаете незнакомый термин в статье — возвращайтесь сюда. Со временем все запомнятся.
Что дальше
| Если хотите | Переходите |
|---|---|
| Часто задаваемые вопросы | faq.ru.md |
| Пошаговый план обучения | learning-path.ru.md |
| Установить Ollama | ../local-models/getting-started.ru.md |
| Вернуться к навигации | README.ru.md |
В разделе: what-is-ai · how-models-work · cloud-vs-local · hardware-guide · glossary · faq · learning-path · setup-windows · setup-linux
Связанные разделы: Локальные модели · AI-агенты · Use Cases
Навигация: ← Нулевой уровень · ↑ На главную · 🇬🇧 English