Jazykový model je typ AI, který se učí pracovat s lidským jazykem. Na základě rozsáhlých textových dat se naučí předpovídat, jaká slova přicházejí po sobě, rozumět významu vět a generovat smysluplné odpovědi. Jazykové modely se využívají v chatbotech, překladačích, automatickém shrnování textů nebo při psaní obsahu. Známým příkladem je GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Iterace je jeden krok v trénovacím cyklu modelu. Při každé iteraci model projde určitý počet trénovacích vzorků (batch), spočítá chybu a upraví své parametry. Více iterací znamená více příležitostí pro model se učit. Opakováním těchto kroků se model postupně zlepšuje – iterace jsou základním stavebním kamenem učení v AI.

Vstupní vrstva je první část neuronové sítě, která přijímá surová data – například pixely obrázku, čísla v tabulce nebo slova v textu. Tato data jsou pak předávána do skrytých vrstev, kde probíhá jejich zpracování. Kvalita a struktura vstupních dat hraje klíčovou roli v tom, jak dobře bude celý model fungovat.