Глосарій ШІ

Система ШІ, яка працює над метою впродовж кількох кроків з певною самостійністю, вирішуючи, що робити далі, і використовуючи по дорозі інструменти, як-от пошук, файли чи інші застосунки.

Приклад: Ви просите агента знайти розклад потягів до іншого міста на п'ятницю й написати чернетку повідомлення для команди з двома варіантами; він шукає, порівнює й пише чернетку, яку ви переглядаєте.

Часто плутають із: Чат-асистент відповідає на одне повідомлення за раз, поки ви керуєте розмовою, а агент виконує низку дій з меншою вашою участю. Оскільки він може діяти, перевірте, до чого йому дозволено доступ, і перегляньте його роботу, перш ніж щось буде надіслано, куплено чи видалено.

Фіксований набір тестових завдань для вимірювання й порівняння моделей ШІ; бал показує, як модель упоралася з цим конкретним тестом за конкретних умов, а не наскільки корисною вона буде для вашої роботи.

Приклад: Модель може отримати високий бал на наборі задач з математичних олімпіад, запущених з певними налаштуваннями, і водночас написати слабкий підсумок ваших нотаток зустрічі.

Часто плутають із: Бал бенчмарку — це не загальний рейтинг корисності. Результати залежать від тесту, промптів і налаштувань, тож бали з різних джерел можуть не збігатися; спробувати своє завдання на двох-трьох інструментах — пряміший спосіб перевірити, що підходить саме вам.

Детальніше: Покращуйте відповідь крок за кроком, Оберіть інструмент і оцініть, як усе пройшло

Джерело: Artificial Analysis Intelligence Benchmarking Methodology (Artificial Analysis, прочитано 2026-10-10)

Тип моделі ШІ, навченої на дуже великому обсязі тексту передбачати, яке слово чи частина слова, імовірно, буде наступною, що дає їй змогу відповідати на запитання, писати й підсумовувати.

Приклад: Коли ви вводите «Поясни фотосинтез 10-річній дитині», велика мовна модель за чат-застосунком пише відповідь невеликими частинами, і кожну частину вибирає з того, що, імовірно, буде далі.

Часто плутають із: Велика мовна модель — це двигун, а не застосунок. Чат-застосунок, який ви відкриваєте, — це продукт ШІ, що запускає одну чи кілька моделей і додає навколо них функції, як-от завантаження файлів, пошук чи збережені чати.

Детальніше: Що ШІ може й чого не може для вас зробити, Продукти, моделі й плани

Конкретна модель ШІ, позначена назвою і зазвичай номером версії, яка генерує відповіді всередині продукту.

Приклад: Чат-застосунок може дати вибір із короткого списку назв моделей із номерами; якщо поставити кожній те саме запитання, відповіді можуть відрізнятися довжиною, стилем і точністю.

Часто плутають із: Версія моделі — це двигун; продукт — це застосунок навколо нього, а план визначає, які версії ви можете вибрати. Новіший номер не гарантує кращих результатів для вашого завдання, тож перш ніж переходити, спробуйте своє завдання.

Детальніше: Продукти, моделі й плани

Здатність моделі ШІ викликати зовнішні функції чи сервіси, як-от пошук в інтернеті, калькулятор чи календар, і використовувати результати у відповіді.

Приклад: Коли ви питаєте години роботи місцевого музею, інструмент із пошуком в інтернеті може знайти актуальну сторінку, а модель без інструментів може відповісти лише з того, що засвоїла під час навчання.

Часто плутають із: Використання інструментів — це одна здатність; агент — це система, яка може використовувати багато інструментів упродовж багатьох кроків. Модель без інструментів не може перевірити інтернет чи ваш календар, навіть якщо її відповідь звучить так, ніби вона це зробила.

Детальніше: Що ШІ може й чого не може для вас зробити

Джерело: Tool use with Claude (Anthropic, прочитано 2026-10-10)

Модель, навчені ваги якої — числа, засвоєні під час навчання, — опубліковано, щоб люди могли самі її завантажити, запустити й адаптувати на умовах її ліцензії.

Приклад: Розробник завантажує модель із відкритими вагами й запускає її на власному комп'ютері, тож документи залишаються на цьому комп'ютері, але він однаково має дотримуватися ліцензії, що постачається з моделлю.

Часто плутають із: Відкриті ваги — не те саме, що ШІ з відкритим кодом. Ліцензія може обмежувати комерційне використання чи певні цілі, а дані й код навчання можуть узагалі не оприлюднюватися; ШІ з відкритим кодом, як його визначає Open Source Initiative, вимагає свобод використовувати, вивчати, змінювати й поширювати, а також інформації про дані, коду й ваг.

Джерело: Gemma 4 model overview (Google, прочитано 2026-10-10)

Коли модель ШІ видає текст, який фактично хибний або не відповідає наданому їй матеріалу.

Приклад: Ви просите три книжки на певну тему, і одна назва та автор звучать правдоподібно, але в бібліотечному каталозі такої книжки немає.

Часто плутають із: Галюцинацію не розпізнати за тоном: хибна відповідь може звучати так само впевнено, як правильна. Вона також відрізняється від застарілої інформації через дату зрізу знань, але і те, і те треба перевіряти за першоджерелом.

Детальніше: Як перевіряти те, що каже ШІ, Досліджуйте зі ШІ й перевіряйте посилання на джерела

Джерело: Reduce hallucinations (Anthropic, прочитано 2026-10-10)

ШІ, який створює новий вміст, як-от текст, зображення, аудіо чи код, на основі закономірностей, засвоєних із дуже великої кількості прикладів.

Приклад: Ви просите п'ять можливих назв для шкільного плаката про переробку відходів, і інструмент пише для вас п'ять нових.

Часто плутають із: Пошукова система спрямовує вас на сторінки, які вже існують, а генеративний ШІ пише новий текст, який може звучати правильно й усе одно бути хибним. Якщо інструмент не шукає ще й в інтернеті, він нічого не перевіряє за джерелами.

Детальніше: Що ШІ може й чого не може для вас зробити

Метод, за якого система спершу знаходить відповідні уривки у вибраному наборі документів і передає їх моделі, щоб її відповідь ґрунтувалася на цьому вмісті.

Приклад: Бот довідки компанії шукає в довіднику для працівників розділ про відпустки, потім пише відповідь на основі цього розділу і може показати, який розділ використав.

Часто плутають із: Генерація з доповненим пошуком не перенавчає модель; вона щоразу додає до запиту знайдений текст, і саме цим відрізняється від донавчання. Відповідь усе одно може бути хибною, якщо знайдено не той уривок або його неправильно прочитано, тож відкрийте уривок, на який вона спиралася.

Джерело: Retrieval-augmented generation (RAG) in Azure AI Search (Microsoft, прочитано 2026-10-10)

Дата, до якої охоплюють дані для навчання моделі, тож модель може не знати про події чи зміни після цієї дати.

Приклад: Якщо ви запитаєте про правило, яке змінилося минулого місяця, модель без пошуку в інтернеті може описати старе правило так, ніби воно досі чинне.

Часто плутають із: Дата зрізу знань — це не дата випуску чи останнього оновлення продукту; зазвичай вона раніша. Коли інструмент шукає в інтернеті, його відповідь залежить від знайдених сторінок, тож у будь-якому разі перевіряйте дати й джерела.

Детальніше: Що ШІ може й чого не може для вас зробити, Досліджуйте зі ШІ й перевіряйте посилання на джерела

Джерело: How up-to-date is Claude's training data? (Anthropic, прочитано 2026-10-10)

Додаткове навчання наявної моделі на меншому наборі розмічених прикладів, щоб вона поводилася певним чином, наприклад дотримувалася корпоративного стилю.

Приклад: Команда підтримки донавчає модель на минулих запитаннях клієнтів у парі зі схваленими відповідями, щоб нові відповіді мали той самий тон і формат.

Часто плутають із: Донавчання змінює саму модель і потребує підготовлених даних та технічного налаштування. Інструкції чи приклади в промпті або підключення документів через генерацію з доповненим пошуком залишають модель незмінною і зазвичай є простішим варіантом для повсякденних завдань.

Джерело: About supervised fine-tuning for Gemini models (Google Cloud, прочитано 2026-10-10)

Список чисел, що представляє фрагмент тексту, щоб програма могла виміряти, наскільки пов'язані два фрагменти тексту, за тим, наскільки близькі їхні числа.

Приклад: Застосунок для нотаток може за допомогою ембедингів знайти нотатку з назвою «витрати на ремонт авто», коли ви шукаєте «скільки коштувало полагодити машину», хоча слова різні.

Часто плутають із: Ембединг — це не підсумок і не відповідь, яку ви читаєте; це внутрішнє представлення, яке використовується за лаштунками для пошуку, групування й генерації з доповненим пошуком.

Джерело: Vector embeddings (OpenAI, прочитано 2026-10-10)

Увесь текст, який модель може враховувати одночасно, коли пише відповідь, зокрема ваші повідомлення, доданий вами матеріал і саму відповідь.

Приклад: У дуже довгому чаті інструмент може втратити деталі, які ви дали на початку, якщо ці ранні частини вже не вміщаються в його контекстне вікно.

Часто плутають із: Контекстне вікно — це не довготривала пам'ять: воно охоплює те, що модель має перед собою зараз, а окрема функція пам'яті, якщо вона є в продукті, зберігає нотатки між чатами. Його розмір вимірюють у токенах, а не в словах чи сторінках.

Детальніше: Дайте потрібний контекст

Джерело: Context windows (Anthropic, прочитано 2026-10-10)

Спосіб роботи, за якого модель робить додаткові кроки, щоб розкласти задачу на частини, перш ніж дати остаточну відповідь; часто використовується для математики, логіки, планування чи коду.

Приклад: Якщо попросити скласти тижневий розклад навчання з урахуванням двох іспитів і підробітку, модель у режимі міркування може працювати довше й опрацювати обмеження, перш ніж показати остаточний план.

Часто плутають із: Міркування — не те саме, що правильність: кроки можуть виглядати розумно й усе одно містити помилку, тож перевіряйте результат. Зазвичай це повільніше й може витрачати більше вашого ліміту використання, тож для швидкого переписування чи підсумку це може бути зайвим.

Здатний працювати з більш ніж одним видом вхідних чи вихідних даних, як-от текст, зображення, аудіо чи відео.

Приклад: Ви фотографуєте рукописний список покупок і просите інструмент перетворити його на надрукований список, згрупований за видами продуктів.

Часто плутають із: Мультимодальність не означає, що кожен вид вхідних даних працює в кожному продукті чи плані: інструмент може читати зображення, але не аудіо, або створювати зображення, але не відео. Перевірте, що приймає ваш інструмент, і перевіряйте його опис зображення так само уважно, як будь-який інший результат.

Процес, під час якого модель ШІ засвоює закономірності з дуже великого обсягу прикладів, і це визначає, як вона відповідатиме потім.

Приклад: Мовну модель навчають на величезних збірках текстів, тож вона засвоює, як зазвичай будуються речення і які слова та факти зазвичай трапляються разом.

Часто плутають із: Навчання відбувається до того, як ви користуєтеся моделлю; коли ви спілкуєтеся, вона спирається на вже засвоєне плюс на те, що є в розмові. Ваші чати стають даними для навчання, лише якщо постачальник так їх використовує, а налаштування конфіденційності можуть дати вам змогу це контролювати.

Детальніше: Що ШІ може й чого не може для вас зробити

Параметри в продукті ШІ, які визначають, що відбувається з вашими даними, наприклад чи можна використовувати ваші чати для вдосконалення моделей постачальника і чи зберігається історія чатів.

Приклад: Перш ніж використовувати чат-інструмент для роботи, ви відкриваєте його налаштування, знаходите параметр про використання ваших чатів для вдосконалення моделей і обираєте те, що відповідає вашій ситуації та правилам вашої організації.

Часто плутають із: Налаштування конфіденційності відрізняються залежно від продукту, плану й типу облікового запису і можуть змінюватися, тож перевіряйте поточні налаштування самі, а не покладайтеся на значення за замовчуванням. Вимкнення вдосконалення моделей не обов'язково означає, що нічого не зберігається, тож усе одно не вставляйте чутливі особисті чи корпоративні дані або дані інших людей.

Детальніше: Оберіть інструмент і оцініть, як усе пройшло, Розбийте офісне завдання на частини

Джерело: Data controls in ChatGPT (OpenAI, прочитано 2026-10-10)

Рівень доступу до продукту ШІ, як-от безкоштовний рівень чи платна підписка, від якого залежить, які функції ви отримуєте.

Приклад: Двоє однокласників користуються тим самим чат-застосунком, але один — на безкоштовному рівні, а другий платить щомісяця, тож вони можуть бачити різні функції, ліміти використання чи вибір моделей.

Часто плутають із: План — це не модель і не продукт; це рівень облікового запису, який ви оформлюєте. У деяких постачальників підписку на застосунок і використання API для розробників оплачують окремо.

Детальніше: Продукти, моделі й плани, Оберіть інструмент і оцініть, як усе пройшло

Джерело: I have a paid Claude subscription (Pro, Max, Team, or Enterprise plans). Why is Claude API usage billed separately from my paid Claude plan? (Anthropic, прочитано 2026-10-10)

Застосунок, сайт або функція, якими ви справді користуєтеся, як-от чат-асистент чи помічник для письма, що за лаштунками запускає одну чи кілька моделей ШІ.

Приклад: Застосунок для нотаток додає кнопку «Підсумувати цю сторінку»: кнопка й застосунок — це продукт, а модель за ними пише підсумок.

Часто плутають із: Продукт — це не модель і не план. Один продукт може пропонувати кілька моделей або версій моделі, а те, що ви можете в ньому робити, залежить від продукту, вашого плану, а іноді й регіону, а не лише від моделі всередині.

Детальніше: Продукти, моделі й плани, Оберіть інструмент і оцініть, як усе пройшло

Інструкція, запитання чи матеріал, які ви даєте інструменту ШІ, щоб сказати, чого ви хочете.

Приклад: «Перепиши цей абзац для 12-річного читача, до 80 слів» — це промпт, і вставлений лист із припискою «Перелічи три речі, які мені треба зробити» — теж.

Часто плутають із: Промпту не потрібні особливі ключові слова чи хитрощі. Досить простої мови: назвіть завдання, дайте трохи контексту і скажіть, у якій формі ви хочете отримати відповідь.

Детальніше: Ваше перше запитання, Почніть із чіткої мети

Невелика одиниця тексту, яку модель читає й пише: це може бути один символ, частина слова, ціле слово або розділовий знак.

Приклад: Коротке поширене слово часто є одним токеном, а довге чи незвичне слово може розбиватися на кілька токенів.

Часто плутають із: Токен — не те саме, що слово, тож ліміти й ціни, вказані в токенах, не переводяться точно в слова чи сторінки. Різні моделі розбивають текст по-різному, тож той самий текст може дати різну кількість токенів.

Детальніше: Дайте потрібний контекст

Джерело: Understanding and counting tokens (OpenAI, прочитано 2026-10-10)

ШІ, випущений на умовах, які дозволяють будь-кому використовувати, вивчати, змінювати й поширювати його з будь-якою метою, разом із кодом навчання, навченими вагами й достатньою інформацією про дані для навчання, щоб фахівець міг створити подібну систему.

Приклад: Дослідницька група випускає модель із вагами, повним кодом навчання й детальним описом походження даних для навчання на умовах, що дозволяють будь-яке використання, тож інші команди можуть її вивчити й навчити власну версію.

Часто плутають із: ШІ з відкритим кодом і відкриті ваги — це різні позначки. Модель, ваги якої можна завантажити, але код навчання чи інформацію про дані не оприлюднено, або ліцензія якої обмежує використання, — це відкриті ваги, але не ШІ з відкритим кодом за визначенням Open Source Initiative. Читайте ліцензію, а не довіряйте позначці.

Джерело: The Open Source AI Definition – 1.0 (Open Source Initiative, прочитано 2026-10-10)

Комп'ютерні системи, що виконують завдання, які зазвичай пов'язують із людським мисленням, як-от розуміння мови, розпізнавання зображень чи прогнозування.

Приклад: Застосунок для фото, який групує знімки за обличчями на них, використовує ШІ, як і чат-інструмент, що пише чернетку листа з ваших нотаток.

Часто плутають із: ШІ — це ціла галузь, а не один продукт. Генеративний ШІ — це частина, яка створює новий текст, зображення чи аудіо; багато інших систем ШІ лише сортують, ранжують або прогнозують, як-от спам-фільтр.

Детальніше: Що ШІ може й чого не може для вас зробити

З'єднання, через яке програма може надсилати запити до моделі ШІ й отримувати відповіді, тож розробники можуть вбудовувати ШІ у власні застосунки й робочі процеси.

Приклад: Розробник інтернет-магазину підключається до моделі через API, щоб перша чернетка опису кожного товару з'являлася, коли додають новий товар, і нікому не треба було відкривати чат-застосунок.

Часто плутають із: Користування моделлю через API відрізняється від користування чат-застосунком постачальника: функції різні, а в деяких постачальників використання API оплачують окремо від підписки на застосунок. Щоб користуватися інструментами ШІ для повсякденних завдань, API вам не потрібен.

Детальніше: Продукти, моделі й плани