معجم الذكاء الاصطناعي

الإنصاف الفردي

individual fairness

مقياس إنصاف يتحقق مما إذا كان الأفراد المتشابهون يُصنَّفون تصنيفاً متشابهاً؛ فقد ترغب مؤسسة مثلاً في ضمان أن طالبين بحصولهما على الدرجات نفسها ونتائج الاختبارات الموحدة نفسها تتساوى فرصهما في القبول.

التقاطع على الاتحاد

intersection over union (iou)

تقاطع مجموعتين مقسوم على اتحادهما؛ ويُستخدم في مهام كشف الأجسام في الصور لقياس دقة الصندوق المحيط الذي يتنبأ به النموذج مقارنةً بالصندوق المحيط المرجعي.

التقاطع على الاتحاد (IoU)

iou

اختصار لـ intersection over union (التقاطع على الاتحاد).

مسافة ليفنشتاين

levenshtein distance

مقياس من مقاييس مسافة التحرير يحسب أقل عدد من عمليات الحذف والإدراج والاستبدال اللازمة لتحويل كلمة إلى أخرى. مسافة ليفنشتاين بين الكلمتين «heart» و«darts» هي ثلاثة، لأن التعديلات الثلاثة التالية هي أقل التغييرات لتحويل إحدى الكلمتين إلى الأخرى:

تقييمات نماذج اللغة الكبيرة (Evals)

llm evaluations (evals)

مجموعة من المقاييس والمعايير لتقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).

منحنى الخسارة

loss curve

مخطط للخسارة بصفتها دالة في عدد تكرارات التدريب. يوضح المخطط التالي منحنى خسارة نموذجيًا:

النجاح الرياضي عند k (math-pass@k)

math-pass@k

مقياس يحدد دقة نموذج لغوي كبير في حل مسألة رياضية خلال k من المحاولات؛ فدقة 0.85 على math-pass@2 تعني أن النموذج تمكن من حل المسائل الرياضية بنسبة 85% من المرات خلال محاولتين.

متوسط الخطأ المطلق (MAE)

mean absolute error (mae)

متوسط الخسارة لكل مثال عند استخدام خسارة L1. يُحسب متوسط الخطأ المطلق كما يلي:

متوسط الدقة المتوسطة عند k (MAP@k)

mean average precision at k (map@k)

الوسط الإحصائي لجميع درجات الدقة عند k عبر مجموعة التحقق؛ يُستخدم أحد تطبيقاته للحكم على جودة التوصيات التي يولّدها نظام توصية.

متوسط مربع الخطأ (MSE)

mean squared error (mse)

متوسط الخسارة لكل مثال عند استخدام خسارة L2.

المقياس (Metric)

metric

طريقة قياس معرَّفة مع سُلّم قياس محدد.

دفعة مصغرة

mini-batch

مجموعة فرعية صغيرة تُنتقى عشوائياً من دفعة وتُعالج في تكرار واحد؛ ويتراوح حجم الدفعة المصغرة عادة بين 10 و1000 مثال.

النجاح عند k (pass@k)

pass at k (pass@k)

مقياس لتحديد جودة الكود (مثل كود بايثون) الذي يولّده نموذج لغوي كبير؛ وبشكل أدق يبيّن احتمال أن تجتاز كتلة كود مولّدة واحدة على الأقل من أصل k كتلة جميع اختبارات الوحدة الخاصة بها.

أهمية المتغيرات بالتقليب

permutation variable importances

نوع من أهمية المتغيرات يقيس الزيادة في خطأ التنبؤ للنموذج بعد إعادة خلط قيم الميزة، وهو مقياس مستقل عن النموذج.

الفئة الإيجابية

positive class

الفئة التي تختبرها.

المساحة تحت منحنى الدقة والاستدعاء

pr auc (area under the pr curve)

المساحة تحت منحنى الدقة والاستدعاء المُدرج، وتُحصل عليها برسم نقاط (الاستدعاء، الدقة) لقيم مختلفة من عتبة التصنيف.

الدقة عند k (precision@k)

precision at k (precision@k)

مقياس لتقييم قائمة عناصر مرتبة (مرتّبة)؛ تحدد الدقة عند k نسبة العناصر ذات الصلة بين أول k عنصر في القائمة.

منحنى الدقة والاسترجاع

precision-recall curve

منحنى يوضح الدقة مقابل الاسترجاع عند عتبات تصنيف مختلفة.

التكافؤ التنبؤي

predictive parity

مقياس إنصاف يتحقق مما إذا كانت معدلات الدقة متكافئة بين المجموعات الفرعية قيد النظر لنموذج تصنيف معيّن.

الاستدعاء عند ك

recall at k (recall@k)

مقياس لتقييم الأنظمة التي تُخرج قائمة عناصر مرتبة (مرتّبة)؛ يحدد الاستدعاء عند ك كسر العناصر ذات الصلة في أول ك عنصر من القائمة نسبةً إلى إجمالي العناصر ذات الصلة المُرجعة.

التعلم المعزز (RL)

reinforcement learning (rl)

عائلة من الخوارزميات تتعلم سياسة مثلى هدفها تعظيم العائد عند التفاعل مع بيئة؛ يمكن لأنظمة التعلم المعزز أن تصبح خبيرة في الألعاب المعقدة بتقييم تسلسلات الخطوات السابقة في اللعب التي أدت إلى الفوز أو الخسارة.

التمثيل

representation

عملية تحويل البيانات إلى ميزات مفيدة.

جذر متوسط مربعات الخطأ

root mean squared error (rmse)

الجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ.

ROUGE (تقويم التلخيص الموجّه نحو الاسترجاع)

rouge (recall-oriented understudy for gisting evaluation)

عائلة مقاييس تقيّم نماذج التلخيص الآلي والترجمة الآلية؛ تحدد مقاييس ROUGE درجة تداخل النص المرجعي مع النص المولّد من النموذج.

مقياس ROUGE-L

rouge-l

أحد مقاييس عائلة ROUGE يركّز على طول أطول تتابع مشترك بين النص المرجعي والنص المولَّد.

الانحياز الانتقائي

selection bias

أخطاء في الاستنتاجات المستخلصة من البيانات المُعاينة ناتجة عن عملية انتقاء تولّد اختلافات منهجية بين العينات المُلاحَظة في البيانات وتلك غير المُلاحَظة. توجد الأشكال التالية من الانحياز الانتقائي:

خسارة المفصلة المربعة

squared hinge loss

مربع خسارة المفصلة؛ تعاقب القيم الشاذة (الخارجة) بقسوة أكبر من خسارة المفصلة العادية.

خسارة التربيع

squared loss

مرادف لخسارة L2.

شكل الموتّر

tensor shape

عدد العناصر التي يحتويها موتّر في الأبعاد المختلفة.

الاختبار

test

عملية تقنية لتحديد خاصية أو أكثر، أو لتقييم أداء منتج أو مادة أو معدات أو كائن حي أو ظاهرة فيزيائية أو عملية أو خدمة معيّنة وفق إجراء محدد.

خسارة الاختبار

test loss

مقياس يمثل خسارة النموذج مقابل مجموعة الاختبار؛ وعند بناء نموذج تسعى عادةً إلى تقليل خسارة الاختبار.

دقة أفضل K (Top-K)

top-k accuracy

النسبة المئوية للمرات التي تظهر فيها «التسمية المستهدفة» ضمن أول k مواضع من القوائم المولّدة. قد تكون القوائم توصيات مخصصة أو قائمة عناصر مرتّبة بالصوفتماكس (softmax).

خسارة التدريب

training loss

مقياس يمثل خسارة النموذج أثناء تكرار تدريب معيّن. لنفترض أن دالة الخسارة هي متوسط الخطأ المربع (Mean Squared Error). ربما كانت خسارة التدريب (متوسط الخطأ المربع) في التكرار العاشر 2.2، وفي التكرار المائة 1.9.

معدل الإيجابيات الحقيقية (TPR)

true positive rate (tpr)

مرادف لمصطلح الاسترجاع (recall).

التحقق من الصلاحية

validation

تأكيد بالفحص وتقديم أدلة موضوعية على أن المتطلبات الخاصة باستخدام مقصود معيّن قد استُوفيت.

خسارة التحقق

validation loss

مقياس يمثّل خسارة النموذج على مجموعة التحقق خلال تكرار معيّن من التدريب.

مجموعة التحقق

validation set

المجموعة الفرعية من البيانات التي تُجرى عليها تقييمات أولية للنموذج المدرب؛ وعادةً تقيّم النموذج المدرب مقابلها عدة مرات قبل تقييمه مقابل مجموعة الاختبار.

احتساب القيمة المفقودة

value imputation

عملية استبدال قيمة مفقودة ببديل مقبول. عندما تكون القيمة مفقودة، يمكنك إما تجاهل المثال بأكمله أو استخدام احتساب القيمة لإنقاذ المثال.

مجموعة WikiLingua

wikilingua (wiki\_lingua)

مجموعة بيانات لتقييم قدرة نماذج اللغة الكبيرة على تلخيص المقالات القصيرة؛ إذ تُعد WikiHow، موسوعة المقالات الشارحة لكيفية أداء مهام مختلفة، المصدر البشري للمقالات والتلخيصات.

تقليل الميزات

feature reduction

عملية تقليل عدد الميزات في عملية حسابية مرتفعة التكلفة دون فقدان معلومات مهمة.