معجم الذكاء الاصطناعي

رموز انتباه المرساة المتقدمة

Advanced Attention Sinks

رموز انتباه مرساة متقدمة.

الانتباه السريع الإصدار 3

Flash Attention 3

إصدار محسّن من خوارزمية الانتباه السريع.

الانتباه الخامل الأصلي

Native Sparse Attention

انتباه خامل أصلي فعال.

الانتباه متعدد الأحجام

Multi-Scale Attention

انتباه متعدد الأحجام لمعالجة البيانات المختلفة.

اختيار الرموز الديناميكي

Dynamic Token Selection

اختيار رموز ديناميكي لتحسين الكفاءة.

تقنيات تحجيم الطبقات

Layer Scaling

تقنيات تحجيم الطبقات لتحسين الاستقرار.

التوازي الخبير المتوازي

Expert Parallelism

تعددية الخبراء المتوازية لتسريع الحساب.

النقل المثالي للتعلم الآلي

Optimal Transport ML

نقل مثالي للتعلم الآلي لتحسين تدفق البيانات.

التحسين من الدرجة الثانية

Second-Order Optimization

تحسين من الدرجة الثانية لتقليل خطوات التدريب.

محسّن LAMB للتدريب المتوازي

LAMB

محسّن LAMB للتدريب المتوازي فعال.

محسّن AdaFactor الاقتصادي

AdaFactor

محسّن اقتصادي لتقليل استهلاك الذاكرة.

محسّن LION بالبحث الذكي

LION

محسّن LION بالبحث الذكي لتحسين التدريب.

محسّن SAM للمستوى

SAM

محسّن SAM لتقليل حدة الإقلاب في أسطح الخسارة.

تسخين معدل التعلم

Learning Rate Warmup

تسخين معدل التعلم في البداية لتحسين الاستقرار.

قص متقدم للتدرجات

Advanced Gradient Clipping

قص متقدم للتدرجات لتحسين الاستقرار.

جدولة تناقص الأوزان

Weight Decay Scheduling

جدولة تناقص الأوزان لتحسين التعميم.

تحليل مشهد الخسارة

Loss Landscape Analysis

تحليل مشهد الخسارة لفهم سلوك التحسين.

محسّن Lion

LION Optimizer

محسّن يعمل بالبحث الذكي يعتمد على الإشارة فقط لتقليل استهلاك الذاكرة.

تقسيم البيانات التكيفي

Adaptive Data Partitioning

تقسيم البيانات بشكل تكيّفي لتحسين توزيع الحمل.

التشابه الكوسيني

Cosine Similarity

مقياس تشابه بين متجهين يحسب جيب تمام الزاوية بينهما ويراوح بين 1 و1، ويُستخدم لمقارنة التضمينات واسترجاع المتجهات الأقرب دلاليًا.

توثيق المصادر

Source Citation

إرفاق كل مقطع ينتجه النظام المستند إلى الاسترجاع بمرجعه الأصلي في الوثائق، فيستطيع المستخدم تدقيق المعلومة والاطمئنان لمصداقية الإجابة.

الاسترجاع متعدد القفزات

Multi-Hop Retrieval

استرجاع يُجزَّأ فيه السؤال إلى أسئلة فرعية ويُبحث في كل خطوة عن أدلة، ثم تُجمع الأدلة المتتالية للإجابة على سؤال مركّب يتطلب ربط معلومات من مواضع متعددة.

ترتيب الوثائق

Document Ranking

ترتيب الوثائق المسترجعة وفق درجة تشابهها مع الاستعلام، فيُعرض الأقرب أولًا وتُحسم المنافسة بين المقاطع المتقاربة دلاليًا.

تجميع الاسترجاع

Retrieval Fusion

الجمع بين نتائج عدة مصادر استرجاع أو استعلامات متوازية في قائمة موحّدة بمعايير وأوزان متفق عليها، لتحسين الترتيب ورفع تغطية المعلومة الصحيحة.

تجزئة الوحدات

Unit Chunking

تقطيع المستندات إلى قطع صغيرة متناسقة قبل فهرستها، فيسهل مطابقتها للاستعلام ويسترد النظام قطعة الأدق دون اقتطاع المعنى.

الاسترجاع السياقي

Contextual Retrieval

استرجاع يُثري كل قطعة قبل تخزينها بوصف سياقي يستند إلى المستند الكامل، فيتحسن تمييز القطع المتشابهة ويقل الخلط في المعنى.

المساحة المتجهية

Vector Space

فضاء رياضي تُمثَّل فيه الكلمات والجمل متجهات عددية، ويكون القرب فيها معبرًا عن التشابه الدلالي، وعليه تُبنى عمليات البحث والتجميع ومقارنة الدلالات.

المحاذاة بالخطأ

Alignment Tax

التضحية بالأداء العام لتحسين سلوك النموذج والامتثال للقواعد الأخلاقية.

المحاذاة الدلالية

Semantic Alignment

ضمان تطابق فهم النموذج للمفاهيم مع المعاني المقصودة بشريًا.

تسريب المعرفة

Knowledge Leakage

تسريب معلومات حساسة من النموذج عبر استجاباته أو سلوكيته.

التشفير التشابهي

FHE for ML

تشفير يتيح المعالجة على البيانات المشفرة دون فك التشفير أولاً.

التنقيب في الشبكات الفرعية

Subnetwork Search

البحث عن شبكة فرعية مثلى داخل شبكة عصبية أكبر لتحسين الكفاءة.

تحليل التحيز النشط

Active Bias Analysis

اكتشاف وقياس التحيزات في النموذج عبر اختبارات نشطة ومنتشرة.

الترميز الموضعي الدوراني

Rotary Positional Encoding

تقنية ترميز موضعية تُضاف إلى تمثيلات تسلسل الرموز لتمكين النموذج من إدراك ترتيبها، إذ تُولَّد قيمًا دورائية تُحدّد موقع كل رمز بدقة حتى في الحقول الطويلة جدًا.

قناع الانتباه السببي

Causal Attention Mask

قناع انتباه يمنع كل رمز من الاطلاع على الرموز التالية له أثناء التدريب، فيقرأ الرموز السابقة فقط، وهو الأساس الانحادي الترميزي لتوليد نماذج اللغة.

التوليد الذاتي الانحدار

Autoregressive Generation

أسلوب توليد النص الذي ينتج الرمز التالي اعتمادًا على الرموز السابقة المُنتَجة، فيُبنى النص كلمةً كلمةً إلى أن تكتمل الجملة.

طبقة التغذية الأمامية

Feedforward Layer

مكوّن داخل المحوّل يطبّق تحويلين خطيين مع تنشيط وسيط على تمثيل كل رمز على حدة، ويلعب دور التجهيز والتفكير اللاخطي بعد طبقات الانتباه.

التدريب متعدد اللغات

Multilingual Training

تدريب نموذج على نصوص من لغات متعددة في آن واحد ليتعلم تمثيلات مشتركة وينقل المعرفة بين اللغات، فترتفع جودة اللغات الأقل مواردًا.

الرموز الفرعية

Subword Tokenization

تجزئة النص إلى وحدات بين الكلمة والحرف يسهل التوفيق بينها، فتُمثَّل المفردات النادرة من وحدات شائعة ويصغر حجم قاموس النموذج وترتفع الكفاءة.

تصور الوكيل

Agent Perception

قدرة الوكيل على استقبال ما تعرضه عليه البيئة وحالة النظام وتحويله إلى تمثيل داخلي يفهمه، فيتخذ قراراته بناءً على صورة دقيقة لما حوله.