Token — komad teksta koji model obrađuje kao jedinicu. Otprilike tri četvrtine riječi. Cijena korištenja modela obično se računa po tokenu.
Parametar — broj u modelu koji se mijenja tijekom učenja. Modeli ih imaju milijarde. Više parametara ne znači automatski bolji model.
Trening — postupak u kojem model prolazi kroz podatke i prilagođava parametre. Skup, dug i jednokratan.
Inferencija — korištenje gotovog modela. Ono što se događa kad postavite pitanje.
Fino podešavanje (fine-tuning) — dodatno učenje gotovog modela na užem skupu podataka, da bi bolje radio određeni posao.
Kontekstni prozor — koliko teksta model može držati „pred očima” odjednom. Sve izvan prozora za model ne postoji.
RAG — postupak u kojem se modelu prije odgovora dohvate relevantni dokumenti, pa odgovara na temelju njih. Smanjuje halucinacije, ne uklanja ih.
Halucinacija — uvjerljivo izrečena netočnost. Posljedica načina rada, ne kvar.
Agent — model kojem je dopušteno pozivati alate i izvoditi korake bez da ga se pita za svaki. Korisno i riskantno iz istog razloga.
Multimodalnost — sposobnost obrade više vrsta sadržaja: teksta, slike, zvuka.
Benchmark — standardizirani test za usporedbu modela. Vidi pet pitanja o najavama.
Otvoreni model — model čije su težine javno dostupne. Nije isto što i otvoreni kod ni što i otvoreni podaci.
