Accuracy
Accuracy beschreibt die Genauigkeit eines Modells oder Systems bei der korrekten Ausgabe von Ergebnissen. Die zur Messung der Accuracy verwendeten Metriken variieren je nach Bewertungsaufgabe. Bei Aufgaben, die eine präzise Datenabfrage erfordern, wie etwa beim Information Retrieval, kommen oft Precision (Präzision), Recall (Trefferquote) und F1-Score zum Einsatz. Diese Metriken helfen dabei zu bestimmen, wie gut das Modell relevante Ergebnisse liefert und irrelevante vermeidet, um so die Genauigkeit des Systems zu bewerten.

Adapter
Adapter sind spezielle Mechanismen, die es ermöglichen, große Sprachmodelle (LLMs) effizient und schnell an neue Aufgaben anzupassen, ohne dass die ursprüngliche Architektur oder das Training des Modells stark verändert werden muss. Dies reduziert den Speicherbedarf und erhält gleichzeitig die Leistungsfähigkeit des Modells für andere Aufgaben. Adapter sind besonders nützlich in Szenarien, in denen Flexibilität und Ressourcenschonung entscheidend sind, und werden häufig in Kombination mit Techniken wie LoRA (Low-Rank Adaptation) eingesetzt.

Advanced Query Parsing
Advanced Query Parsing bezieht sich auf fortgeschrittene Methoden zur Analyse und Interpretation komplexer Suchanfragen. Ziel ist es, die Benutzerabsicht besser zu verstehen, um relevantere und präzisere Ergebnisse zu liefern. Diese Techniken nutzen natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelles Lernen, um die Struktur und Bedeutung von Suchanfragen zu entschlüsseln, was zu einer verbesserten Sucherfahrung und präziseren Antworten führt.

Agent
Ein Agent ist ein autonomes Softwareprogramm, das in einer bestimmten Umgebung agiert, um Aufgaben zu erfüllen oder Probleme zu lösen. Er trifft Entscheidungen basierend auf den Informationen, die er wahrnimmt, und kann auf Veränderungen in seiner Umgebung reagieren. Agenten werden in verschiedenen Anwendungen wie Spieleentwicklung, Robotik und maschinellem Lernen eingesetzt, um komplexe Aufgaben zu automatisieren und menschenähnliche Entscheidungsprozesse zu simulieren.

Agentic Behaviour
Agentic Behaviour beschreibt das Verhalten eines Systems oder Programms, das autonom agiert und Entscheidungen trifft, ohne auf externe Eingaben zu warten. Ein System zeigt agentisches Verhalten, wenn es eigenständig Ziele verfolgt und Handlungen durchführt, um diese zu erreichen. Solche Systeme sind in der Lage, auf ihre Umgebung zu reagieren, sich anzupassen und kontinuierlich zu lernen, was sie besonders nützlich für dynamische und komplexe Anwendungen macht.

AGI (Artificial General Intelligence)
Artificial General Intelligence (AGI) oder Künstliche Allgemeine Intelligenz ist eine Form von künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, jede intellektuelle Aufgabe auszuführen, die auch ein Mensch bewältigen kann. AGI zielt darauf ab, ein breites Spektrum an Fähigkeiten zu entwickeln, von kreativen Problemlösungen bis hin zu emotionalem Verständnis. Anders als spezialisierte KI-Systeme könnte AGI in unterschiedlichen Kontexten flexibel eingesetzt werden, ohne für jede neue Aufgabe umtrainiert werden zu müssen.

AI Engineering
AI Engineering umfasst die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Systemen in verschiedenen Bereichen wie Softwareentwicklung, Datenwissenschaft und Robotik. Der Schwerpunkt liegt auf der Schaffung effizienter, skalierbarer und sicherer KI-Anwendungen, die reale Probleme lösen. AI Engineering kombiniert Techniken aus verschiedenen Disziplinen, um robuste und leistungsfähige Systeme zu entwickeln, die sich an die Bedürfnisse und Anforderungen der Nutzer anpassen.

AI Role
Die AI Role in Systemen wie LangChain bezeichnet die Rolle, die ein Large Language Model (LLM) als Assistent übernimmt. Diese Rolle umfasst das Verarbeiten von Eingaben, Erstellen von Antworten und Interagieren mit Benutzern oder anderen Systemkomponenten. Sie definiert, wie das Modell trainiert und eingesetzt wird, um spezifische Aufgaben zu erfüllen, und steht im Kontext von One Shot Prompting und anderen Interaktionsmethoden.

Answer Correctness
Answer Correctness beschreibt die Genauigkeit und Richtigkeit, mit der ein KI-Modell eine gegebene Frage oder Aufgabe beantwortet. Es misst, wie präzise und verlässlich die Antworten sind, die das Modell basierend auf dem zugrunde liegenden Wissen und den Daten liefert. Eine hohe Answer Correctness ist entscheidend für Anwendungen, bei denen Vertrauen und Zuverlässigkeit der KI entscheidend sind, wie etwa in der Medizin oder im Rechtswesen.

Answer Relevancy
Answer Relevancy bewertet die Relevanz und Angemessenheit einer Antwort, die von einem KI-Modell generiert wird. Eine relevante Antwort adressiert die gestellte Frage direkt, vollständig und ohne überflüssige oder irrelevante Informationen. Diese Metrik ist besonders wichtig, um sicherzustellen, dass die gelieferten Informationen nützlich und zielführend für den Benutzer sind, was die Effektivität der Interaktion mit KI-Systemen steigert.

Assistant Role
Die Assistant Role in der OpenAI-API beschreibt die Rolle des Large Language Models (LLM) als Assistenten, der darauf trainiert ist, menschliche Eingaben zu verstehen und angemessene Antworten zu generieren. Diese Rolle unterstützt verschiedene Formen der Mensch-Maschine-Interaktion, einschließlich Konversation, Problemlösung und Content-Generierung, und spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Assistenzsystemen.

Asynchronous Task Handling
Asynchronous Task Handling bezeichnet die Fähigkeit eines Systems, mehrere Aufgaben gleichzeitig und unabhängig voneinander zu verarbeiten. Diese Technik verbessert die Effizienz und Leistung, indem sie Wartezeiten minimiert und die Ressourcen optimal nutzt. Asynchrone Verarbeitung ist besonders nützlich in Anwendungen, bei denen schnelle Reaktionen und parallele Datenverarbeitung erforderlich sind, wie in Webanwendungen und verteilten Systemen.

Attention
Attention ist ein Mechanismus in neuronalen Netzen, der es einem Modell ermöglicht, sich auf die wichtigen Teile einer Eingabe zu konzentrieren und weniger relevante Informationen zu ignorieren. Dieser Mechanismus verbessert die Genauigkeit und Effizienz des Modells, indem er sicherstellt, dass es nur auf die relevanten Daten achtet. Attention wird in vielen Bereichen der KI verwendet, einschließlich maschineller Übersetzung und Textzusammenfassung.

Attention Header
Ein Attention Header ist eine spezielle Komponente in neuronalen Netzwerken, die den Attention-Mechanismus unterstützt, indem sie es dem Modell ermöglicht, sich auf bestimmte relevante Teile der Eingabedaten zu fokussieren. Dies verbessert die Leistung des Modells bei Aufgaben wie maschineller Übersetzung oder Textzusammenfassung, wo das Erkennen und Gewichtung wichtiger Informationen entscheidend ist.

Attention Layer
Ein Attention Layer ist eine Schicht in einem neuronalen Netzwerk, die den Attention-Mechanismus implementiert. Sie ermöglicht es dem Modell, bestimmte Eingabedaten hervorzuheben, indem sie deren Bedeutung durch Gewichtung erkennt. Diese Schicht hilft dem Modell, sich auf die relevantesten Teile der Daten zu konzentrieren, was zu besseren Ergebnissen bei Aufgaben wie maschineller Übersetzung und Spracherkennung führt.

Attention Mechanisms
Attention Mechanisms sind Techniken, die es neuronalen Netzwerken ermöglichen, sich auf die wichtigsten Teile der Eingabedaten zu konzentrieren und irrelevante Informationen zu ignorieren. Sie spielen eine zentrale Rolle in modernen KI-Systemen, insbesondere in Bereichen wie maschineller Übersetzung, Bildbeschreibung und Texterkennung, indem sie die Fokussierung auf relevante Informationen optimieren.

Automated Prompt Generation
Automated Prompt Generation bezieht sich auf die automatische Erstellung von Prompts oder Eingabeaufforderungen, die Benutzer verwenden, um mit einem KI-System zu interagieren. Diese Technik nutzt maschinelles Lernen, um Prompts zu erstellen, die die Nutzerabsicht erfassen und die Qualität der Interaktion mit dem KI-System verbessern. Sie ist besonders nützlich, um die Effizienz und Benutzerfreundlichkeit von KI-gestützten Anwendungen zu steigern.