Gizli değişkenler, gözlemlenen veriyi etkileyen ama kendileri doğrudan ölçülmeyen veya kaydedilmeyen, bunun yerine gerçekte gözlemlenebilenlerdeki örüntülerden çıkarılan alttaki etkenlerdir. Örneğin bir müşteri satın alma veri kümesinde, "bir ürün kategorisine yönelik alttaki ilgi" gibi bir şey gizli bir değişken olabilir: hiçbir yerde doğrudan kaydedilmez, ama bir modelin gerçekten görebildiği satın alma örüntülerini şekillendirir.
Gizli değişken modelleri özellikle yararlıdır, çünkü bir sistemin verideki gizli yapıyı, ham gözlemlerin izin vereceğinden çok daha kompakt bir şekilde temsil etmesine olanak tanır; bu da onların üretken yapay zeka boyunca neden karşımıza çıktığının büyük bir kısmını açıklar: bir difüzyon modelinin gizli uzayı veya bir dil modelinin iç temsilleri, her adımda ham, yüksek boyutlu veriyle doğrudan çalışmak yerine, tutarlı yeni çıktılar üretmeyi hesaplama açısından yönetilebilir kılan, karmaşık bilginin sıkıştırılmış, gizli kodlamaları olarak işlev görür.
