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AI人工智能詞彙表

AI人工智能詞彙表:命名實體識別（NER）

命名實體識別（NER）

命名實體識別（Named Entity Recognition，简称NER）是自然語言處理（NLP）中的一項重要技術，旨在從文本中自動識別出具有特定意義的實體，並將它們分類到事先定義好的類別中。這些實體通常包括人名、地名、組織名、日期、時間、貨幣、數量等。NER是信息提取和文本理解的基礎工具，廣泛應用於搜索引擎、智能問答、文本分析和知識圖譜構建等領域。
AI人工智能詞彙表:什麼是 模型訓練 (Model Training)?

什麼是 模型訓練 (Model Training)?

模型訓練是機器學習和人工智慧過程中的核心環節，指的是利用大量數據和算法，自動調整模型內部參數，以找到輸入與輸出之間最優映射關係的過程。通過訓練，模型不斷學習數據特徵，提升在特定任務上的預測和判斷能力，為後續實際應用打下基礎。
AI人工智能詞彙表:模型部署 (Model Deploy)

模型部署 (Model Deploy)

模型部署是機器學習和人工智慧項目中的關鍵環節，指將已訓練並驗證通過的機器學習模型，集成並部署到實際生產環境中，使其能夠接收新數據並生成預測結果，為應用系統提供智能服務的過程。它標誌著模型從實驗階段走向實際商業應用，實現技術價值的落地。
AI人工智能詞彙表:增量學習(Incremental Learning)

增量學習(Incremental Learning)

增量學習是一種機器學習方法，著重於讓模型在已有知識基礎上，能夠隨著新數據或新任務的到來逐步更新和學習，而無需從頭開始重訓整個模型。這種學習方式模擬人類的學習過程，可以不斷吸收新信息的同時保留過去已學到的知識，實現持續學習和適應環境變化的能力。
AI人工智能詞彙表:梯度下降法（Gradient descent）

梯度下降法（Gradient descent）

梯度下降法是一種基礎且廣泛應用於機器學習和深度學習中的數值優化算法，主要用於求解目標函數的極小值。簡單理解，它是一種通過沿著函數的梯度反方向反覆迭代更新參數，使得損失函數逐步減小，最終逼近最優解的方法。梯度下降法是訓練模型，特別是神經網絡中不可或缺的核心技術。
AI人工智能詞彙表:頻率懲罰（Frequency Penalty）

頻率懲罰（Frequency Penalty）

頻率懲罰是一種在文本生成和自然語言處理模型中常用的調控機制，旨在減少生成內容中重複詞彙的出現，從而提升文本的多樣性和可讀性。具體來說，頻率懲罰根據某個詞彙在已生成文本中的出現頻次，對該詞未來再次被選擇的概率予以懲罰性降低，避免模型陷入重複或機械式的表達。
AI人工智能詞彙表:什麼是 基礎模型（Base Model）?

什麼是 基礎模型（Base Model）?

基礎模型，又稱為「foundation model」或「base model」，是指經過大規模數據訓練而成的通用型人工智慧模型。這類模型通常採用自監督或半監督學習技術，能夠理解並捕捉數據中的複雜模式和結構，從而能夠在多種下游任務中展現優異性能。基礎模型的特點是具有高度的適應性和彈性，可以通過微調（fine-tuning）或定制，應用於不同的應用場景和專業領域。
AI人工智能詞彙表:什麼是 少樣本學習（few-shot）?

什麼是 少樣本學習（few-shot）?

少樣本學習是一種機器學習方法，旨在讓模型能夠在只有極少量標註樣本（通常是幾個到幾十個）的情況下快速學習並完成指定任務。這種學習方法突破了傳統機器學習對大量數據依賴的限制，更接近於人類只需少量示例即能學會新事物的學習能力。
AI人工智能詞彙表:什麼是 倫理AI（Ethics AI）?

什麼是 倫理AI（Ethics AI）?

倫理AI，是指在人工智慧技術的研發、設計、部署和應用過程中，秉持人類社會的倫理價值和道德原則，保障人工智慧系統的安全、公平、透明和負責任使用的理念與實踐。它旨在確保AI技術能為社會帶來正面影響，同時有效預防和減少其可能產生的偏見、不公、隱私侵犯或其他負面後果。

AI人工智能詞彙表 常見問題 FAQ

什麼是「AI人工智能詞彙表」？

「AI人工智能詞彙表」是一個專為香港及中文使用者設計的人工智能術語查詢頁面，系統化整理常用AI相關英文術語與中文解釋，方便企業、教育界及一般用戶快速理解AI技術與應用場景，無需額外翻查專業文件即可輕鬆入門。

這個詞彙表適合哪些人使用？

詞彙表適合學生、初學者、中小企管理層、市場與營運人員，以及任何想了解AI基礎概念但不熟悉技術術語的使用者。無論是準備報告、與技術團隊溝通，還是規劃AI相關專案，這個詞彙表都能作為快速參考工具，幫助理解文章與方案中的關鍵字。

詞彙表的內容是怎樣編排的？

每項詞條通常以「英文術語」配對「中文名稱」及「簡明解釋」三欄呈現，部分條目會追加實際應用場景或相關技術範疇，讓讀者兼顧理論與實務。條目按字母或常見程度排列，方便使用者以關鍵字即時搜尋，並配合本地學習習慣優化表述方式。

這個詞彙表是否偏向某種技術框架或公司？

「AI人工智能詞彙表」設計以中立、通用為主，不特別偏向任何單一技術框架或企業，而是涵蓋機器學習、大型語言模型、自然語言處理、生成式AI等跨領域常見術語，讓香港及亞洲用戶在閱讀不同平台與教材時，都能透過同一套詞彙理解技術本質。

我可以如何在工作或學習中運用這個詞彙表？

您可以將詞彙表作為寫作、會議前後或課前課後的參考工具，例如在擬定AI專案提案前先釐清「LLM」、「微調」、「Prompt 工程」等術語，或在閱讀AI新聞時快速對照專有名詞。團隊亦可共同使用這份詞彙表，建立一致的溝通語言，減少誤解與反覆解釋的時間成本。

平台會如何更新這個AI詞彙表？

平台會根據AI技術發展與市場熱門話題，定期新增或調整詞條，例如加入新興模型名稱、合規與治理相關概念、以及本地化應用常見用語。同時保留基礎核心術語的穩定解釋，讓使用者既可掌握最新趨勢，又不致混淆於短暫流行的術語潮流。

我可不可以推薦新的AI術語加到這個詞彙表？

平台通常開放用戶推薦新詞條或提出補充建議，特別是對本地常用但未收錄的術語（例如香港教育、金融或零售場景特有的AI表述）。建議可透過網站提供的聯絡方式或表單提交，並附上簡短說明與使用情境，由管理團隊審核後決定是否納入正式詞彙表。



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