17/06/2026
AI प्रयोग गर्नुहुन्छ भने यी Terms बुझ्नैपर्छ!
ChatGPT, Gemini वा Claude चलाउन जान्नु मात्रै AI बुझ्नु होइन। AI को संसारमा बारम्बार प्रयोग हुने केही शब्दहरूको अर्थ थाहा भयो भने नयाँ Tools, Updates र Technologies बुझ्न धेरै सजिलो हुन्छ।
🧠 AI का आधारभूत Terms
1. AGI – Artificial General Intelligence
मानिसले जस्तै विभिन्न प्रकारका काम सिक्न, बुझ्न र समाधान गर्न सक्ने भविष्यको AI अवधारणा। अहिलेको AI पूर्ण AGI भने होइन।
2. CoT – Chain of Thought
जटिल समस्यालाई साना Steps मा विभाजन गरेर समाधान निकाल्ने Reasoning Process।
3. AI Agent
Goal दिएपछि आफैँ Plan बनाउने, Tools प्रयोग गर्ने, Decision लिने र Task पूरा गर्ने AI System।
4. AI Wrapper
ChatGPT, Gemini जस्ता AI Models लाई प्रयोग गरेर बनाइएको सजिलो App वा Interface।
5. AI Alignment
AI को व्यवहारलाई मानवको उद्देश्य, मूल्य र Safety Guidelines सँग मिलाउने प्रक्रिया।
6. Fine-tuning
पहिले नै Training भएको AI Model लाई विशेष Data दिएर कुनै निश्चित काममा अझ सक्षम बनाउने प्रक्रिया।
7. Hallucination
AI ले गलत वा नभएको जानकारीलाई पनि विश्वस्त रूपमा प्रस्तुत गर्नु।
8. AI Model
Data बाट Pattern सिकेर Prediction वा Output तयार गर्ने Trained System।
9. Chatbot
मानिससँग Conversation गर्ने गरी बनाइएको Software वा AI Application।
10. Compute
AI Model चलाउन र Training गर्न आवश्यक Processing Power।
👁️ AI ले कसरी बुझ्छ?
11. Computer Vision
Photo, Video, Face, Object वा Document बुझ्ने AI Technology।
12. Context
AI लाई Response दिन उपलब्ध भएको Conversation, Instruction र Background Information।
13. Deep Learning
धेरै Layers भएका Neural Networks प्रयोग गरेर Complex Patterns सिक्ने प्रविधि।
14. Embedding
Text, Image वा अन्य Data लाई AI ले बुझ्न सक्ने Numerical Format मा बदल्नु।
15. Explainability
AI ले कुनै Decision वा Recommendation किन दियो भनेर बुझ्न सक्ने क्षमता।
16. Foundation Model
धेरै Data मा Training गरिएको ठूलो Model, जसलाई विभिन्न कामका लागि Adapt गर्न सकिन्छ।
17. Generative AI
Text, Image, Audio, Video, Code जस्ता नयाँ Content सिर्जना गर्ने AI।
⚙️ AI पछाडिको Technology
18. GPU
AI Training र Processing छिटो गर्न प्रयोग हुने शक्तिशाली Processor।
19. Ground Truth
सही र प्रमाणित Data, जसलाई Model Training वा Evaluation मा Reference का रूपमा प्रयोग गरिन्छ।
20. Inference
Training भइसकेको AI Model ले नयाँ Input पाएपछि Output तयार गर्ने प्रक्रिया।
21. LLM – Large Language Model
ठूलो मात्रामा Text Data बाट भाषा र Pattern सिकेको AI Model।
22. Machine Learning
हरेक Rule manually लेख्नुको सट्टा Data बाट System लाई Pattern सिकाउने Technology।
23. MCP – Model Context Protocol
AI Model लाई बाहिरी Tools, Files, Databases र Services सँग Standard तरिकाले Connect गर्ने Protocol।
24. NLP – Natural Language Processing
मानिसले प्रयोग गर्ने भाषा बुझ्ने, विश्लेषण गर्ने र Generate गर्ने Technology।
25. Neural Network
मानव मस्तिष्कको कार्यशैलीबाट प्रेरित भएर बनाइएको Computational System।
26. Parameters
AI Model ले Training का क्रममा सिकेका Internal Numerical Values।
✍️ AI प्रयोग गर्दा सुनिने Terms
27. Prompt Engineering
AI बाट राम्रो Output निकाल्न स्पष्ट र प्रभावकारी Instructions तयार गर्ने कला।
28. Reasoning Model
Multi-step Problems, Logic र Planning मा विशेष रूपमा सक्षम बनाइएको AI Model।
29. Reinforcement Learning
Reward र Penalty को आधारमा राम्रो Decision लिन सिकाउने विधि।
30. RAG – Retrieval-Augmented Generation
AI ले बाहिरी Documents वा Database बाट जानकारी खोजेर त्यसका आधारमा Response दिने प्रणाली।
31. Supervised Learning
सही Answer सहित Label गरिएको Data प्रयोग गरेर AI लाई Training दिने प्रक्रिया।
32. TPU
Google द्वारा AI र Machine Learning Workloads का लागि बनाइएको Specialized Processor।
33. Tokenization
Text लाई AI ले Process गर्न सक्ने साना Units वा Tokens मा विभाजन गर्नु।
34. Training
Data देखाएर Model का Parameters Adjust गर्दै AI लाई सिकाउने प्रक्रिया।
35. Transformer
आजका अधिकांश LLM हरूको आधार बनेको AI Architecture।
36. Unsupervised Learning
Label नभएको Data भित्रबाट AI ले आफैँ Pattern र समूह पत्ता लगाउने प्रक्रिया।
37. Vibe Coding
Natural Language मा आफूलाई चाहिएको Software बताउँदै AI को सहयोगबाट Code, Website वा App बनाउने तरिका।
आज AI चलाउन Coding अनिवार्य नहुन सक्छ। तर AI Terminology र Concept बुझ्नु भने अनिवार्य बन्दै गएको छ।
यी Terms बुझ्दै जाँदा AI केवल एउटा Chatbot होइन, यो Model, Data, Compute, Tools, Protocol र Automation मिलेर बनेको ठूलो Ecosystem हो भन्ने बुझिन्छ।
तपाईँलाई यीमध्ये कुन Term सबैभन्दा नयाँ लाग्यो? Comment मा लेख्नुहोस्। 🤖🚀
