معجم الذكاء الاصطناعي

الضبط بالتوجيهات

instruction tuning

شكل من أشكال الضبط الدقيق يحسّن قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على اتباع التعليمات. يتضمن الضبط بالتوجيهات تدريب النموذج على سلسلة من المطالبات التوجيهية، التي تغطي عادةً مجموعة واسعة من المهام.

التحفيز من الأسهل إلى الأصعب

least-to-most prompting

شكل من أشكال سلاسل التحفيز يقسّم المشكلات المعقدة إلى مجموعة مرتبة من المشكلات الأبسط.

اتفاق المقيمين

inter-rater agreement

قياس لمدى اتفاق المقيمين البشريين عند أداء مهمة ما؛ فإذا اختلفوا فقد يتطلب الأمر تحسين تعليمات المهمة.

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).

مصفوفة العناصر

item matrix

في أنظمة التوصية، مصفوفة من متجهات التضمين يولّدها تحليل المصفوفات وتمثل إشارات كامنة حول كل عنصر؛ يحمل كل صف من المصفوفة قيمة ميزة كامنة واحدة لجميع العناصر.

آلات المتجهات الداعمة بالنوى (KSVM)

kernel support vector machines (ksvms)

خوارزمية تصنيف تسعى إلى تعظيم الهامش بين الصنفين الموجب والسالب عبر إسقاط متجهات بيانات الإدخال إلى فضاء ذي أبعاد أعلى.

مثال موسوم

labeled example

مثال يحتوي على ميزة واحدة أو أكثر مع وسم.

تسرب الملصق

label leakage

عيب في تصميم النموذج تكون فيه ميزة ما وكيلًا عن الملصق؛ فمثلًا لو نظرنا إلى نموذج تصنيف ثنائي يتنبأ بما إذا كان عميل محتمل سيشتري منتجًا معينًا وكانت إحدى ميزاته قيمة منطقية اسمها SpokeToCustomerAgent.

العناصر

items

في نظام التوصية، الكيانات التي يوصي بها النظام.

النقاط المفتاحية

keypoints

إحداثيات ملامح معينة في صورة؛ ففي نموذج يميز أنواع الأزهار قد تكون النقاط المفتاحية مركز كل بتلة والساق والمتك ونحو ذلك.

الوسم

label

علامة أو وصف أو وسم يميّز ويحدد هوية البيانات الخام (صور أو ملفات نصية أو فيديوهات وغيرها) ويوفر سياقاً يتمكن منه نظام الذكاء الاصطناعي من التعلم.

النقاط المرجعية

landmarks

مرادف لمصطلح النقاط الرئيسية (keypoints).

التكرار

iteration

تحديث واحد لبارامترات النموذج (أوزانه وانحيازاته) أثناء التدريب؛ ويحدد حجم الدفعة عدد الأمثلة التي يعالجها النموذج في التكرار الواحد.

خطّي

linear

علاقة بين متغيرين أو أكثر يمكن تمثيلها بالجمع والضرب فقط.

لوغاريتم الأرجحية

log-odds

لوغاريتم الأرجحية (odds) لحدوث حدث ما.

جاكس (JAX)

jax

مكتبة حوسبة مصفوفات تدمج XLA (الجبر الخطي المتسارع) مع الاشتقاق التلقائي من أجل الحوسبة العددية عالية الأداء. توفر JAX واجهة برمجة تطبيقات بسيطة وقوية لكتابة كود عددي متسارع مع تحويلات قابلة للتكوين.

كيراس (Keras)

keras

واجهة برمجة تطبيقات شهيرة للتعلم الآلي بلغة بايثون، تعمل على عدة أطر للتعلم العميق منها TensorFlow حيث تتوفر باسم tf.keras.

واجهة الطبقات (في TensorFlow)

layers api (tf.layers)

واجهة برمجية من TensorFlow لبناء شبكة عصبية عميقة بوصفها تركيبًا من الطبقات؛ وتتيح بناء أنواع مختلفة من الطبقات.

التحقق المتقاطع المطوي K

k-fold cross validation

خوارزمية للتنبؤ بقدرة النموذج على التعميم إلى بيانات جديدة. يشير حرف K في التحقق المطوي إلى عدد المجموعات المتساوية التي تُقسَّم إليها أمثلة مجموعة البيانات؛ أي إنك تدرّب النموذج وتختبره K من المرات.

ك-وسيط (K-median)

k-median

خوارزمية تجميع وثيقة الصلة بخوارزمية ك-وسائل (k-means)؛ ويتمثل الفرق العملي بينهما في أن ك-وسيط تستخدم الوسيط لتمثيل مركز العنقود بدلاً من المتوسط، ما يجعلها أقل حساسية للقيم المتطرفة.

تسوية L0

l0 regularization

نوع من التسوية يفرض عقوبة على العدد الإجمالي للأوزان غير الصفرية في النموذج.

خسارة L1

l1 loss

دالة خسارة تحسب القيمة المطلقة للفرق بين قيم الملصقات الفعلية والقيم التي يتنبأ بها النموذج.

خسارة L2

l2 loss

دالة خسارة تحسب مربع الفرق بين قيم التسميات الفعلية والقيم التي يتنبأ بها النموذج. إليك حساب خسارة L2 لمجموعة من خمسة أمثلة:

انحدار المربعات الصغرى

least squares regression

نموذج انحدار خطي يُدرَّب بتقليل خسارة L2.

النموذج الخطي

linear model

نموذج يعيّن وزناً واحداً لكل ميزة لصنع التنبؤات، ويتضمن أيضاً انحيازاً؛ وعلى النقيض، تكون علاقة الميزات بالتنبؤات في النماذج العميقة غير خطية عموماً.

اللوغيتات

logits

متجه التنبؤات الأولية (غير المعيَّرة) الذي يولّده نموذج تصنيف، ويُمرَّر عادة بعد ذلك إلى دالة معايرة؛ فإذا كان النموذج يحل مسألة تصنيف متعددة الصفوف تصبح اللوغيتات عادة مدخلاً لدالة صوفماكس.

لامدا (λ)

lambda

مرادف لمعدل التنظيم (regularization rate).

الفضاء الكامن

latent space

مرادف لفضاء التضمين (embedding space).

طبقة

layer

مجموعة من الخلايا العصبية في شبكة عصبية.

الخسارة اللوغاريتمية

log loss

دالة الخسارة المستخدمة في الانحدار اللوجستي الثنائي.

لامدا (LaMDA)

lamda (language model for dialogue applications)

نموذج لغوي كبير مبني على Transformer طوّرته جوجل ودُرّب على مجموعة بيانات حوارية كبيرة، ويمكنه توليد استجابات حوارية واقعية.

النموذج اللغوي

language model

وصف تقريبي يلتقط الأنماط والانتظامات الموجودة في اللغة الطبيعية، ويُستخدم لتكوين افتراضات حول أجزاء لغة لم تُرَ سابقًا.

نموذج اللغة الكبير

large language model

على أقل تقدير، نموذج لغوي بعدد كبير جدًا من المعلّمات. وبشكل غير رسمي، أي نموذج لغوي قائم على المحولات (Transformer)، مثل جيميناي (Gemini) أو GPT.

نموذج اللغة الكبير (LLM)

llm

اختصار لـ large language model (نموذج اللغة الكبير).

الورقة

leaf

أي نقطة نهاية في شجرة قرار. على عكس الشرط (condition)، لا تُجري الورقة أي اختبار.

أداة قابلية تفسير التعلم (LIT)

learning interpretability tool (lit)

أداة مرئية تفاعلية لفهم النماذج وتصوير البيانات.

أداة تفسير التعلم

lit

اختصار لأداة تفسير التعلم (Learning Interpretability Tool)، المعروفة سابقًا بأداة تفسير اللغة.