معجم الذكاء الاصطناعي

تقييم IFEval للتعليمات

IFEval

تقييم الامتثال لتعليمات المستخدم المحددة.

تقييم AlpacaEval للردود

AlpacaEval

تقييم جودة الردود المولدة من النماذج.

جدول ترتيب نماذج اللغة الكبيرة

LLM Leaderboard

ترتيب النماذج حسب الأداء على اختبارات معيارية.

تشفير SHAP

SHAP Values

قيم Shapley لشرح تنبؤات النموذج.

شرح LIME المحلي

LIME

شرح تنبؤات النموذج بشكل محلي ومبسط.

التصور للانتباه

Attention Visualization

تصور آليات الانتباه لفهم تركيز النموذج.

فحص الطبقات

Probing

فحص ما يتعلمه النموذج في طبقاته المختلفة.

إسناد الميزات

Feature Attribution

إسناد أهمية الميزات المختلفة للتنبؤات.

مسح المفاهيم

Concept Erasure

مسح مفاهيم معينة من النموذج لتغيير سلوكه.

ترقيع التفعيلات

Activation Patching

استبدال التفعيلات لفهم تأثيرها على النتائج.

التفسير الآلي للنماذج

Mechanistic Interpretability

فهم الآليات الداخلية الدقيقة للنماذج العصبية.

تحليل الدوائر الداخلية

Circuit Analysis

تحليل الدوائر الداخلية للنماذج لفهم عملها.

الشفاطات الذاتية الخاملة

Sparse Autoencoders

مشفرات ذاتية خاملة لاستخراج الميزات المخفية.

حقن النماذج اللغوية

LLM Prompt Injection

حقن تعليمات خبيثة في المحفزات.

تسريب البيانات من النماذج

LLM Data Leakage

تسريب بيانات تدريب عبر استعلامات ذكية.

الهجمات على RAG

RAG Attacks

هجمات تستغل ثغرات أنظمة RAG.

الحقن الخفي في المحفزات

Covert Prompting

حقن مخفي في المحفزات لتعديل سلوك النموذج.

منع توليد المحتوى الضار

Harmful Content Prevention

منع توليد محتوى ضار أو خطير من النماذج.

حواجز حماية النماذج

LLM Guardrails

حواجز حماية لتقييد سلوك النموذج ومنع الإساءة.

تصفية المحتوى

Content Filtering

تصفية المحتوى الخاطئ من مخرجات النماذج.

التحقق من صحة المدخلات

Input Validation

التحقق من صحة وسلامة مدخلات المستخدم.

وضع العلامات المائية للنماذج

Model Watermarking

وضع علامات مائية على مخرجات النموذج للتمييز.

مصنفات أمان النماذج

Safety Classifiers

مصنفات أمان لتقييد مخرجات النماذج الضارة.

اكتشاف محاولات اختراق الحماية

Jailbreak Detection

اكتشاف محاولات تجاوز حماية النموذج.

تقليل الهلوسة

Hallucination Mitigation

تقليل ظاهرة الهلوسة في مخرجات النماذج اللغوية.

التحقق من حقيقة المعلومات

Factuality Checking

التحقق من صحة ودقة المعلومات المولدة.

اكتشاف التحيز في نماذج اللغة

LLM Bias Detection

اكتشاف التحيز في نماذج اللغة الكبيرة.

التعلم الموزع الخاضع للإشراف

Federated Learning

تدريب النموذج على أجهزة متوزعة مع الحفاظ على الخصوصية.

التجميع الآمن

Secure Aggregation

تجميع النتائج بشكل آلي لحماية الخصوصية.

الخصوصية المميزة المعممة

Generalized Differential Privacy

إطار الخصوصية المميزة المعممة.

خوارزمية المتوسط الموزع

FedAvg

خوارزمية تجميع متوسطة للتعلم الموزع.

التقطير الموزع

Federated Distillation

تقطير معرفي في بيئة موزعة مع الحفاظ على الخصوصية.

التعلم الموزع العمودي

Vertical FL

تعلم موزع عمودي بالبيانات عبر الأطراف.

التعلم الموزع الأفقي

Horizontal FL

تعلم موزع أفقي بالبيانات عبر الأطراف.

التعلم الجماعي الموزع

Swarm Learning

تعلم جماعي موزع بدون مركزية أو خادم مركزي.

التعلم المقسم

Split Learning

تعلم مقسم بين الأجهزة والخادم لتوفير الموارد.

التحليلات الموزعة

Federated Analytics

تحليل بيانات موزعة مع الحفاظ على خصوصية المستخدمين.

الذكاء الاصطناعي المتمحور حول البيانات

Data-Centric AI

تحسين جودة البيانات بدلاً من النموذج.

تصنيف البيانات يدوياً

Human Annotation

تصنيف البيانات وتوسيمها يدوياً بواسطة البشر.

البيانات الاصطناعية

Synthetic Data

بيانات مولدة اصطناعياً لتدريب النماذج.