معجم الذكاء الاصطناعي

رقاقة TPU

tpu chip

مسرِّع جبر خطي قابل للبرمجة بذاكرة مدمجة عالية النطاق، محسَّن لأعباء عمل التعلم الآلي؛ وتُوزَّع عدة رقائق TPU على جهاز TPU.

جهاز TPU

tpu device

لوحة دوائر مطبوعة (PCB) تحتوي على رقائق TPU متعددة وواجهات شبكة عالية النطاق الترددي وعتاد تبريد للنظام.

عقدة TPU

tpu node

مورد TPU على سحابة جوجل من نوع TPU محدد؛ تتصل عقدة TPU بشبكة VPC الخاصة بك من شبكة VPC ندّية (peer).

حزمة TPU

tpu pod

تهيئة محددة لأجهزة TPU في مركز بيانات Google؛ إذ تتصل جميع الأجهزة في الحزمة ببعضها عبر شبكة مخصصة عالية السرعة.

مورد TPU

tpu resource

كيان TPU في Google Cloud يمكنك إنشاؤه أو إدارته أو استهلاكه؛ فعُقد TPU وأنواع TPU موارد TPU.

شريحة TPU

tpu slice

شريحة TPU هي جزء كسري من أجهزة TPU في حجرة TPU (TPU Pod). جميع الأجهزة في شريحة TPU مترابطة فيما بينها عبر شبكة مخصصة عالية السرعة.

نوع TPU

tpu type

إعدادات لجهاز TPU واحد أو أكثر بإصدار عتاد TPU محدد؛ يُختار نوع TPU عند إنشاء عقدة TPU على سحابة جوجل، فالنوع v2-8 مثلاً جهاز TPU v2 واحد بثمانية أنوية.

عامل TPU

tpu worker

عملية تعمل على جهاز مضيف وتنفّذ برامج تعلم آلي على أجهزة TPU.

التدريب

training

عملية تحديد البارامترات المثلى (الأوزان والانحيازات) المكوِّنة للنموذج؛ وخلالها يقرأ النظام أمثلة ويضبط البارامترات تدريجيًا.

انحراف التدريب عن الخدمة

training-serving skew

الفرق بين أداء النموذج أثناء التدريب وأداء النموذج نفسه أثناء تقديم الخدمة.

الثبات الإزاحي

translational invariance

في مسألة تصنيف الصور، قدرة الخوارزمية على تصنيف الصور بنجاح حتى عندما يتغير موضع الكائنات داخل الصورة. تستطيع الخوارزمية مثلًا التعرف على كلب سواء أكان في منتصف الإطار أم في طرفه الأيسر.

مطالبة شجرة الأفكار (ToT)

tree-of-thought prompting (tot)

إستراتيجية مطالبة متطورة تشجع نموذج اللغة الكبير على متابعة وصقل الحلول الوسيطة الأكثر وعداً والتخلي عن الباقي.

السلبي الصحيح (TN)

true negative (tn)

مثال يتنبأ فيه النموذج بالفئة السلبية بشكل صحيح. يستنتج النموذج مثلًا أن رسالة بريد إلكتروني معينة ليست بريدًا عشوائيًا (spam)، وهذه الرسالة فعلًا ليست بريدًا عشوائيًا.

الموجب الحقيقي (TP)

true positive (tp)

مثال يوقع فيه النموذج توقعاً صحيحاً للفئة الموجبة؛ فمثلاً يستنتج النموذج أن رسالة بريد معيّنة غير مرغوب فيها وتكون كذلك فعلاً.

نموذج Gemini Ultra

ultra

نموذج Gemini الذي يضم أكبر عدد من المعلمات.

نمذجة الرفع

uplift modeling

أسلوب نمذجة شائع الاستخدام في التسويق يمثّل الأثر السببي (المعروف أيضاً بالأثر الإضافي) لمعاملة على فرد.

أهمية المتغيرات

variable importances

مجموعة درجات تشير إلى الأهمية النسبية لكل ميزة بالنسبة للنموذج.

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.

المسار

trajectory

في التعلم المعزز، تتابع من المجموعات يمثّل سلسلة انتقالات حالة للوكيل، حيث تقابل كل مجموعة حالةً وفعلاً ومكافأةً والحالة التالية لانتقال معيّن.

رفع الوزن

upweighting

تطبيق وزن على الفئة المقلل أخذ عينات منها يساوي العامل الذي قُللت به أخذ العينات.

المحوِّل

transformer

بنية شبكة عصبية طوّرتها جوجل تعتمد على آليات الانتباه الذاتي لتحويل سلسلة ترميزات الإدخال إلى سلسلة ترميزات الإخراج دون الاعتماد على الالتفاف أو الشبكات المتكررة؛ ويمكن النظر إليه بوصفه كومةً من طبقات الانتباه الذاتي.

مشكلة تلاشي التدرج

vanishing gradient problem

ميل تدرجات الطبقات المخفية المبكرة في بعض الشبكات العصبية العميقة إلى أن تصبح مسطحة بشكل مدهش (منخفضة)؛ فالتدرجات الأدنى تزايدياً تؤدي إلى تغييرات أصغر فأصغر في أوزان العقد، مما ينتج عنه تعلم ضئيل أو معدوم.

المُرمِّز الذاتي التبايني

variational autoencoder (vae)

نوع من المُرمِّزات الذاتية يستفيد من التفاوت بين المدخلات والمخرجات لتوليد نسخ معدلة من المدخلات؛ وتُعد هذه المُرمِّزات مفيدة في الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ثلاثي الغرام

trigram

غرام من النوع N حيث N يساوي 3.

الإجابة عن الأسئلة المعرفية

trivia question answering

مجموعات بيانات لتقييم قدرة نموذج اللغة الكبير على الإجابة عن أسئلة المعلومات العامة؛ إذ يحتوي كل منها أزواج أسئلة وأجوبة أعدّها عشاق المعلومات.

مجموعة بيانات TyDi QA

typologically diverse question answering (tydi qa)

مجموعة بيانات كبيرة لتقييم كفاءة نموذج اللغة الكبير في الإجابة عن الأسئلة. تحتوي المجموعة على أزواج من الأسئلة والأجوبة بلغات عديدة ومتنوعة طرازيًا.

أحادي الاتجاه

unidirectional

نظام يقيّم النص الذي يسبق جزء النص المستهدف فقط؛ على النقيض، يقيّم النظام ثنائي الاتجاه النص الذي يسبق موقع النص المستهدف ويليه.

نموذج لغوي أحادي الاتجاه

unidirectional language model

نموذج لغوي يبني احتمالاته على الرموز التي تسبق الرمز (الرموز) الهدف فقط لا التي تليه؛ على نقيض النموذج اللغوي ثنائي الاتجاه.

مدة البقاء

ttl

اختصار لمدة البقاء (Time to Live).

معدل الادعاءات غير المُسندة (UCR)

ucr

اختصار لمعدل الادعاءات غير المُسندة (unsupported-claim rate).

التعلّم الآلي غير المُوجَّه

unsupervised machine learning

تدريب نموذج لإيجاد أنماط في مجموعة بيانات، عادةً ما تكون مجموعة بيانات غير معنونة.

عدم الوعي بالخاصية الحساسة

unawareness (to a sensitive attribute)

حالة تكون فيها الخصائص الحساسة حاضرة لكنها غير مدرجة في بيانات التدريب؛ ولأنها غالبًا ما ترتبط بخصائص أخرى من بيانات المرء، فقد يُحدث النموذج المدرب دون وعيٍ بخاصية حساسة أثرًا متفاوتًا بشأنها أو يخالف قيود إنصاف أخرى.

أخذ العينات الناقص

undersampling

إزالة أمثلة من الفئة الغالبة في مجموعة بيانات مختلة التوازن بين الفئات لإنشاء مجموعة تدريب أكثر توازنًا.

المثال غير الموسوم

unlabeled example

مثال يحتوي على ميزات لكن دون ملصق؛ فمثلًا يوضح الجدول التالي ثلاثة أمثلة غير موسومة من نموذج تقييم منازل، لكل منها ثلاث ميزات لكن دون قيمة المنزل.

مصفوفة المستخدمين

user matrix

في أنظمة التوصية، متجه تضمين (embedding) يولّده تحليل المصفوفات يحمل إشارات كامنة حول تفضيلات المستخدمين. يحمل كل صف في مصفوفة المستخدمين معلومات حول القوة النسبية لإشارات كامنة مختلفة لمستخدم واحد. تأمل نظام توصية أفلام.