معجم الذكاء الاصطناعي

التحفيز من الأسهل إلى الأصعب

least-to-most prompting

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

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.

خطّي

linear

علاقة بين متغيرين أو أكثر يمكن تمثيلها بالجمع والضرب فقط.

لوغاريتم الأرجحية

log-odds

لوغاريتم الأرجحية (odds) لحدوث حدث ما.

الخسارة

loss

أثناء تدريب نموذج خاضع للإشراف، مقياس لمدى بُعد تنبؤ النموذج عن وسْمه.

نزول التدرج العشوائي بالدفعات الصغيرة

mini-batch stochastic gradient descent

خوارزمية من خوارزميات نزول التدرج تستخدم دفعات صغيرة؛ أي إنها تُقدّر التدرج بناءً على مجموعة جزئية صغيرة من بيانات التدريب.

النموذج متعدد الوسائط المضبوط بالتعليمات

mmit

اختصار لمتعدد الوسائط المضبوط بالتعليمات (multimodal instruction-tuned).

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.

مجمع الخسائر

loss aggregator

نوع من خوارزميات التعلم الآلي يحسّن أداء النموذج بدمج تنبؤات نماذج متعددة واستخدامها في صنع تنبؤ واحد، مما يقلل تباين التنبؤات ويرفع دقتها.

التكيف منخفض الرتبة

low-rank adaptability (lora)

تقنية فعّالة في استهلاك البارامترات للضبط الدقيق تجمّد الأوزان المُدرّبة مسبقًا للنموذج (فلا يمكن تعديلها بعد ذلك) ثم تُدخل مجموعة صغيرة من الأوزان القابلة للتدريب فيه؛ وهذه المجموعة (التي تُعرف أيضًا بمصفوفات التحديث) أصغر بكثير من النموذج الأساسي وأسرع تدريبًا.

مكتبة Matplotlib

matplotlib

مكتبة رسم مفتوحة المصدر ثنائية الأبعاد للغة بايثون تساعد على تصور جوانب مختلفة من التعلم الآلي.

تعلم الآلة

ml

اختصار لمصطلح machine learning (تعلم الآلة).

النموذج

model

مكوّن أساسي في نظام ذكاء اصطناعي يُستخدم لاستخلاص استنتاجات من المدخلات وإنتاج المخرجات؛ ويصف تحويلاً من المدخلات إلى المخرجات بهدف أداء مهمة حسابية أساسية للنظام، مثل تصنيف صورة أو التنبؤ بالكلمة التالية.

أداة تفسير التعلم

lit

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

الوكيل المدير

manager agent

وكيل يتحكم في وكيل فرعي واحد أو أكثر.

خاصية ماركوف

markov property

خاصية لدى بعض البيئات، تكون فيها انتقالات الحالة محددة كليًا بالمعلومات الكامنة في الحالة الحالية وفعل الوكيل.

نموذج اللغة الكبير (LLM)

llm

اختصار لـ large language model (نموذج اللغة الكبير).

تأثير الضياع في الوسط

lost-in-the-middle effect

ميل نماذج اللغة الكبيرة إلى استخدام المعلومات الواردة في بداية النافذة السياقية الطويلة ونهايتها بفاعلية أكبر من المعلومات الواردة في وسطها.

نموذج اللغة المقنّع

masked language model

نموذج لغوي يتنبأ باحتمالات الرموز المرشحة لملء الفراغات في تسلسل. يمكن لنموذج اللغة المقنّع حساب احتمالات الكلمات المرشحة لاستبدال الخط السفلي في الجملة التالية:

الخسارة اللوغاريتمية

log loss

دالة الخسارة المستخدمة في الانحدار اللوجستي الثنائي.

الذاكرة طويلة قصيرة المدى (LSTM)

long short-term memory (lstm)

نوع من خلايا الشبكات العصبية المتكررة يُستخدم لمعالجة سلاسل البيانات في تطبيقات مثل التعرف على الكتابة اليدوية والترجمة الآلية ووصف الصور؛ تعالج LSTM مشكلة تلاشي التدرج التي تنشأ عند تدريب شبكات RNN على سلاسل طويلة، وذلك بالاحتفاظ بالتاريخ في حالة ذاكرة داخلية تستند إلى المدخل الجديد وسياق الخلايا السابقة.

سطح الخسارة

loss surface

رسم بياني يبين العلاقة بين الوزن أو الأوزان وبين الخسارة؛ يهدف الانحدار التدرجي إلى إيجاد الأوزان التي تقع عندها الخسارة على سطح في حد أدنى محلي.

الفئة الغالبة

majority class

التسمية الأكثر شيوعًا في مجموعة بيانات مختلة التوازن بين الفئات. في مجموعة بيانات تحتوي على 99% من التسميات السلبية و1% من التسميات الإيجابية، تكون التسميات السلبية هي الفئة الغالبة.

الفئة الأقلية

minority class

الوسم الأقل شيوعاً في مجموعة بيانات غير متوازنة الفئات؛ فإذا ضمت مجموعة البيانات 99% من الوسوم السالبة و1% من الوسوم الموجبة، تكون الوسوم الموجبة هي الفئة الأقلية.

عملية قرار ماركوف (MDP)

markov decision process (mdp)

رسم بياني يمثّل نموذج اتخاذ القرار حيث تُتخذ القرارات (أو الأفعال) للتنقل عبر سلسلة من الحالات بافتراض تحقق خاصية ماركوف؛ وفي التعلم المعزز تعيد هذه الانتقالات بين الحالات مكافأةً رقمية.

مسائل بايثون الأساسية في معظمها

mbpp

اختصار لمسائل بايثون الأساسية في معظمها (Mostly Basic Python Problems).

الشبكة المصفوفية

mesh

في البرمجة المتوازية للتعلم الآلي، مصطلح يرتبط بتوزيع البيانات والنموذج على رقائق TPU وتحديد طريقة تقسيم هذه القيم (تشظيتها) أو تكرارها.

واجهة المقاييس (tf.metrics)

metrics api (tf.metrics)

واجهة برمجة تطبيقات من TensorFlow لتقييم النماذج؛ تحدد الدالة tf.metrics.accuracy عدد المرات التي تطابق فيها توقعات النموذج الوسوم.

مجموعة بيانات MNIST

mnist

مجموعة بيانات في المجال العام جمعها ليكون وكورتيس وبرجس، تضم 60,000 صورة، تظهر كل صورة كيفية كتابة إنسان يدويًا لرقم معين من 0 إلى 9. تُخزَّن كل صورة كمصفوفة 28x28 من الأعداد الصحيحة، حيث يكون كل عدد قيمة تدرّج رمادي بين 0 و255 شاملًا.

خسارة المينيماكس

minimax loss

دالة خسارة للشبكات التوليدية التنافسية (GAN) مبنية على الإنتروبيا المتقاطعة بين توزيع البيانات المولَّدة والبيانات الحقيقية.

النمط

modality

فئة بيانات رفيعة المستوى؛ فالأرقام والنصوص والصور والفيديو والصوت خمسة أنماط مختلفة.