Matuto
Glosaryo ng AI
Ang mga salitang makikita mo kapag gumagamit ng ChatGPT at iba pang AI tools, ipinaliwanag sa simpleng wika. May kasamang maikling halimbawa sa totoong buhay ang bawat termino.
Na-update noong Setyembre 29, 2026
A
- AI agent
- Isang AI system na hindi lang basta sumasagot, kundi kusang gumagawa ng sunod-sunod na hakbang para maabot ang layunin, tulad ng paghahanap, paggamit ng mga tool, at pagsusuri ng resulta.
- Halimbawa: Hihilingin mo sa isang agent na maghanap ng tatlong flight na mas mababa sa 200 euros, at ito na mismo ang maghahanap, magkukumpara, at mag-uulat sa iyo.
- API
- Application programming interface: paraan para makapagpadala ng request ang isang programa sa isa pa. Ginagamit ng mga developer ang mga AI model gamit ang API sa halip na chat window.
- Halimbawa: Nagpapadala ang isang shopping app ng mga tanong ng customer sa isang GPT model sa pamamagitan ng API nito, at ipinapakita ang sagot sa loob ng app.
C
- Chatbot
- Isang programang nakakausap mo sa pamamagitan ng pag-type o pagsasalita. Gumagamit ang mga modernong chatbot tulad ng ChatGPT ng large language model para buuin ang kanilang mga sagot.
- Halimbawa: Ang help window sa website ng bangko na sumasagot sa mga tanong tungkol sa card limit.
- Context window
- Ang dami ng text na kayang isaalang-alang ng modelo nang sabay-sabay, kasama ang mga mensahe mo, na-paste na impormasyon, at sarili nitong mga tugon. Sinusukat ito gamit ang tokens.
- Halimbawa: Sa napakahabang chat, posibleng makalimutan ng modelo ang mga detalyeng ibinigay mo sa simula.
E
- Embeddings
- Listahan ng mga numero na kumakatawan sa kahulugan ng isang text, kaya ang mga text na may katulad na kahulugan ay nakakakuha ng magkakatulad na numero. Ginagamit ito sa paghahanap at mga rekomendasyon.
- Halimbawa: Nahahanap ng help centre ang artikulo tungkol sa pag-reset ng password kahit na itype mo ang "Nakalimutan ko ang login ko."
F
- Fine-tuning
- Karagdagang pagsasanay sa isang umiiral na modelo gamit ang mas maliit at partikular na hanay ng mga halimbawa para mas humusay ito sa isang uri ng gawain o estilo.
- Halimbawa: Nagsasagawa ang isang kumpanya ng fine-tuning sa isang modelo gamit ang mga nakaraang tugon sa suporta para tumugma ang mga sagot sa tono nito.
G
- Generative AI
- AI na lumilikha ng bagong content, tulad ng text, larawan, audio, o code, sa halip na magbukod-bukod o mag-label lang ng umiiral nang data.
- Halimbawa: Pagpapagawa sa isang tool ng tula para sa kaarawan o pagpapadisenyo ng ideya para sa logo.
- GPT
- Generative pre-trained transformer: ang tawag sa pamilya ng mga language model ng OpenAI, tulad ng GPT-5.6 at GPT-6. Ang ChatGPT ay ang chat app na binuo batay sa mga ito.
- Halimbawa: Gumagamit ang libreng chat sa site na ito ng GPT-6 Luna, isa sa mga GPT-6 model.
- Guardrails
- Mga patakaran at filter na nagpapanatili sa isang AI system sa ligtas at nararapat na limitasyon, tulad ng pagtanggi sa mapanganib na kahilingan o pananatili sa paksa.
- Halimbawa: Isang chatbot para sa paaralan na tumatangging sumulat ng sanaysay na ipapasa ng estudyante bilang sarili niyang gawa.
H
- Hallucination
- Kapag ang isang model ay nagsasabi ng mali na parang totoo, tulad ng gawa-gawang impormasyon, quote, source, o numero.
- Halimbawa: Hihingi ka ng mga source at makakakuha ng pamagat ng libro at may-akda na hindi naman talaga umiiral.
I
- Inference
- Ang pagpapatakbo ng trained model para makakuha ng sagot. Minsan lang binuo ang model sa training; nangyayari naman ang inference sa tuwing may nagpapadala ng prompt.
- Halimbawa: Bawat mensaheng ipapadala mo sa chat ay isang round ng inference sa server.
J
- Jailbreak
- Pagtatangkang linlangin ang isang model para balewalain ang mga safety rule nito, kadalasan gamit ang maingat na pagkakagawa ng mga prompt o role-play.
- Halimbawa: Isang prompt na humihiling sa model na magpanggap bilang karakter na walang sinusunod na panuntunan.
K
- Knowledge cutoff
- Ang petsa kung kailan wala nang bagong impormasyon ang isang model mula sa training data nito. Hindi na nito alam ang mga pangyayari pagkatapos ng petsang iyon, maliban na lang kung makakapag-search ito sa web.
- Halimbawa: Maaaring hindi alam ng model ang resulta ng halalang idinaos pagkatapos ng cutoff nito.
L
- Large language model (LLM)
- Isang model na sinanay sa napakalaking bulto ng text upang maghula at gumawa ng wika. Ito ang teknolohiya sa likod ng ChatGPT at ng mga katulad na tool.
- Halimbawa: Ang GPT-6, ang pamilya ng model sa likod ng mga kasalukuyang bersyon ng ChatGPT, ay isang large language model.
- Latency
- Ang tagal ng paghihintay mula sa pagpapadala ng request hanggang sa pagtanggap ng sagot. Kadalasang mas mababa ang latency ng mas maliliit at mas mabibilis na model.
- Halimbawa: Mabilis magsimulang sumulat ng sagot ang isang mabilis na model, samantalang ang reasoning model ay maaaring huminto muna sandali.
M
- Machine learning
- Isang paraan ng pagbuo ng software na natututo ng mga pattern mula sa mga halimbawa, sa halip na sumunod lang sa mga mano-manong isinulat na panuntunan.
- Halimbawa: Isang spam filter na natututo mula sa mga email na minamarkahan ng mga tao bilang spam.
- Multimodal
- Kayang gumana gamit ang higit sa isang uri ng input o output, tulad ng text, larawan, audio, at video.
- Halimbawa: Pagkuha ng litrato ng sirang gripo at pagtatanong sa model kung paano ito aayusin.
N
- Neural network
- Isang computer system na binubuo ng maraming magkakadugtong na layer ng mga simpleng unit na natututo ng mga pattern mula sa data. Ang mga language model ay napakalalaking neural network.
- Halimbawa: Ang software na kumikilala ng mga mukha sa photo gallery ng iyong telepono.
O
- Open weights
- Isang model kung saan naka-publish ang mga sinanay na parameter para puwede itong i-download at patakbuhin ninuman sa sarili nilang hardware.
- Halimbawa: Nagpapatakbo ang isang research team ng open-weights model sa sarili nitong mga server para hindi lumabas ang data sa kumpanya.
P
- Parameters
- Ang mga internal na value na inaayos ng isang model habang nagsasanay. Dito nakaimbak ang mga natutunan nito. Bilyon-bilyon ang mayroon sa malalaking model.
- Halimbawa: Ang pagsasabing may 70 bilyong parameter ang isang model ay naglalarawan sa laki nito, hindi direkta sa kalidad nito.
- Prompt
- Ang text na ibinibigay mo sa model para sabihin kung ano ang gusto mo: isang tanong, tagubilin, materyal na pagtatrabahuhan, o lahat ng ito.
- Halimbawa: I-summarize ang ulat na ito sa limang bullet point para sa manager ko.
- Prompt injection
- Mga nakatagong tagubilin sa loob ng text, web page, o file na sumusubok mag-utos sa AI system na gumawa ng bagay na hindi naman hiningi ng user.
- Halimbawa: Naglalaman ang isang web page ng invisible text na nag-uutos sa AI assistant na magrekomenda ng partikular na produkto.
R
- Reasoning model
- Isang model na dumadaan muna sa ilang internal na hakbang para suriin ang problema bago sumagot. Mas mabagal ito pero mas maaasahan sa math, lohika, at pagpaplano.
- Halimbawa: Paghingi sa isang reasoning model na magplano ng lingguhang iskedyul na sumusunod sa sampung magkakaibang limitasyon.
- Retrieval-augmented generation (RAG)
- Isang paraan kung saan unang hinahanap ng system ang mga nauugnay na dokumento at saka ibinibigay ang mga ito sa model, para nakabatay ang sagot sa materyal na iyon.
- Halimbawa: Naghahanap muna ang chatbot ng kumpanya sa handbook ng staff bago sumagot sa tanong tungkol sa mga holiday.
S
- System prompt
- Mga tagubiling ibinibigay sa isang model bago magsimula ang pag-uusap, karaniwang mula sa app developer, na nagtatakda ng papel, tono, at mga panuntunan nito.
- Halimbawa: Inuutusan ng isang cooking app ang assistant nito na sagutin lamang ang mga tanong tungkol sa mga recipe at kaligtasan sa pagkain.
T
- Temperature
- Isang setting na kumokontrol kung gaano ka-random ang pagpili ng salita ng isang model. Mas predictable ang resulta sa mabababang value, habang mas iba-iba naman sa matataas na value.
- Halimbawa: Mababang temperature para sa pagkuha ng mga petsa mula sa kontrata, mas mataas naman para sa pag-brainstorm ng mga pangalan.
- Token
- Maliit na bahagi ng teksto, kadalasang bahagi ng salita, na binabasa at isinusulat ng isang model. Sinusukat sa tokens ang mga limitasyon at presyo.
- Halimbawa: Sa English, ang 100 tokens ay humigit-kumulang 75 salita.
- Training data
- Ang malaking koleksyon ng teksto at iba pang materyal kung saan natututo ang isang model. Ang kalidad at edad nito ang humuhubog sa nalalaman ng model.
- Halimbawa: Ang model na sinanay karamihan sa tekstong English ay maaaring hindi gaanong mahusay sa mga hindi gaanong karaniwang wika.
- Transformer
- Ang uri ng disenyo ng neural network na ginagamit ng karamihan sa mga modernong language model. Magaling itong sumubaybay kung paano nauugnay ang mga salita sa isa't isa sa isang teksto.
- Halimbawa: Ang T sa GPT ay nangangahulugang transformer.
V
- Voice mode
- Paraan ng pakikipag-usap sa AI assistant gamit ang boses at pakikinig sa mga sagot sa halip na mag-type at magbasa.
- Halimbawa: Pagtatanong nang malakas ng recipe habang abala ang mga kamay sa kusina.
Sadyang gumagamit ng mga simpleng depinisyon ang glosaryong ito. Nag-iiba-iba ang mga teknikal na detalye sa bawat kumpanya at modelo.
Ipagpatuloy ang pag-aaral
- Ano ang ChatGPTPaano ito gumagana, saan ito magaling, at saan ito nagkukulang.
- Gabay sa promptPaano sumulat ng mga prompt na nakakakuha ng mga kapaki-pakinabang na sagot.
Hindi pa rin sigurado sa isang termino?
Magtanong sa libreng chat para maipaliwanag ito nang may halimbawa. Gumagamit ito ng GPT-6 Luna at hindi kailangan ng account.