Glossary

0-9

1-shot learning 3D convolution 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 2-stage detector 9-layer network 0-shot learning 4D data

A

AGI / Artificial General Intelligence Attention Autoencoder Algorithm Artificial Intelligence (AI)

B

Backpropagation Batch Normalization BERT Bias Boosting

C

Clustering CNN / Convolutional Neural Network Chatbot Classifier / Classification Cross-Validation

D

Data Augmentation Deep Learning Deepfake Deterministic Model Discriminative Model

E

Encoder Embedding Ensemble Learning Epoch Explainable AI (XAI)

F

Foundation Model Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Feature Extraction Forward Propagation

G

Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial Network Generative AI Gradient Descent Grounding

H

Hierarchical Model Hyperparameter Hidden Layer Hallucination Heuristic

I

Instance / Sample Instruction tuning Intelligence Amplification / Augmentation Interpretability Imbalanced Data

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

Kernel Trick KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means Clustering K-Shot Learning Knowledge Distillation

L

Learning Rate Large Language Model (LLM)Latent Variable Loss Function LSTM / Long Short-Term Memory

M

Model Machine Learning (ML)Meta-learning Multi-head Attention Multimodal / Multimodality

N

Neural Network Novelty Detection / Anomaly Detection NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Normalization

O

Objective Function Optimizer One-hot Encoding Online Learning Overfitting

P

Parameter Prompt Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining

Q

Query Q-learning Quality Estimation Quantization Queue / Buffer

R

Representation Learning Regularization Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network

S

Sampling Self-Supervised Learning Sequence Modeling Softmax Supervised Learning

T

Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning Training Data

U

Universal Approximation Theorem U-Net Underfitting Uncertainty Estimation Unsupervised Learning

V

Validation Set Vanishing / Exploding Gradient Variational Autoencoder (VAE)Vector Embedding Vision Transformer (ViT)

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI

Z

Zero-gradient phenomenon Zero-centric / Zero-bias initialization Z-score Normalization Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zygosity in augmentation

Was ist XLNet

XLNet ist ein vortrainiertes Sprachmodell, das auf der Transformer-Architektur basiert und darauf abzielt, die Einschränkungen traditioneller Sprachmodelle zu überwinden, insbesondere einige Mängel des BERT-Modells.

Durch die Anwendung eines autoregressiven Ansatzes erreicht XLNet eine bessere Kontextverständnis und Generierungsfähigkeiten, sodass es komplexere Sprachaufgaben bewältigen kann.

Die Bedeutung von XLNet liegt in seiner außergewöhnlichen Leistung bei verschiedenen Aufgaben des Sprachverständnisses, wie z. B. Textklassifizierung, Fragebeantwortung und Textgenerierung.

Zukünftige Trends deuten darauf hin, dass XLNet und seine Varianten mit dem fortschreitenden Fortschritt der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) umfassende Anwendungen in intelligenten Assistenten, Übersetzungssystemen und Inhaltsgenerierung finden könnten.

Obwohl XLNet viele Vorteile bietet, wie z. B. effiziente Leistung und flexible Anwendungsszenarien, gibt es auch einige Nachteile, wie hohe Anforderungen an Rechenressourcen und längere Trainingszeiten. Bei der Verwendung von XLNet ist es wichtig, auf die Anpassung von Hyperparametern und eine angemessene Datenvorverarbeitung zu achten, um die besten Trainingsergebnisse und die Leistung des Modells sicherzustellen.