معجم الذكاء الاصطناعي

إعادة الإعمار

Reconstruction

إعادة بناء البيانات الأصلية من تمثيل مضغوط أو منقوص، وهو الغرض المركزي للنماذج التوليدية كالتشفير الذاتي وقياس جودته.

التنوع التوليدي

Generative Diversity

درجة تنوع العينات التي ينتجها النموذج التوليدي، فيُثري الحقل بإنتاج سلوكيات وأمثلة مختلفة لا تكرارات متماثلة.

الإخلاص التوليدي

Generative Fidelity

دقة مطابقة العينات المولدة للتوزيع الحقيقي للبيانات، إذ أنتجت عينات صادقة قريبة من واقعها الطبيعي.

الاستيفاء الكامن

Latent Interpolation

الانتقال السلس بين النقاط في الفضاء الكامن لإنتاج عينات وسيطة ثم مقبولة، وهو أساس تعديل السمات وتحقيق الاستمرارية التوليدية.

فضاء الضجيج

Noise Space

الفضاء العشوائي أو الضجيج الذي تُسحب منه العشوائية في النماذج التوليدية كأساس لتغذية المولد، ولا تحمل قيمها معنى ملاحظًا مباشرًا.

تحديث المولد

Generator Update

قاعدة تحديث المولد في التدريب التوليدي العدائي، إذ يُضبط لرفع جودة إنتاج العينات المزيفة حتى يخدع المميز.

المميز

Discriminator

المكوّن في الشبكات التوليدية العدائية الذي يقرر إن كان الإدخال حقيقيًا أم مزيفًا، وينافس المولد ويرفع جودته تدريجيًا.

معيار التوليد

Generation Standard

معيار أو مقياس مقارنة تُقاس به جودة العينات المولدة، كالواقعية والتنوع والتشابه مع التوزيع الحقيقي.

التحويل الشرطي

Conditional Transfer

التحويل التوليدي المشروط بعامل إرشادي كالنوع أو الخصائص أو الهدف، فيتحكم المنتِج في مواصفات مخرجه بإعطاء شرط إضافي.

النموذج التلقائي الانحدار

Autoregressive Model

نموذج توقع القيمة التالية تلقائيًا من القيم السابقة في تسلسل، كأساس لتوليد اللغة والسلاسل الزمنية.

النموذج الكامن

Latent Model

نموذج يحفظ المتغيرات الكامنة الخفية كضغط، إذ يبني تصورًا داخليًا للبيانات ويعيد بناءها أو يولدها من هذا التمثيل المختصر.

التوليد المشروط

Conditional Generation

توليد مخول بشروط إدخال إضافية كالفئة أو مواصفات أو تحكم سياق، فتُوجّه المخرجات لصياغة مقصودة بدل العشوائية الخالصة.

التوليد المتحكم به

Controllable Generation

توليد قابل للتحكم الدقيق في الخصائص المتفرقة كالنمط، أو المحتوى، أو درجة التنوع، بمقابض إرشادية صريحة من المستخدم.

التحرير التوليدي

Generative Editing

تعديل المحتوى الحالي بواسطة التوليد لا بالتحرير اليدوي، كإضافة عناصر أو تغيير أسلوب أو إعادة صياغة ما مع تفرخات منطقية.

الاستكمال التوليدي

Generative Inpainting

إعادة بناء المناطق المفقودة أو المحذوفة من صورة أو نص بطريقة تنسجم مع السياق المحيط، كإكمال المشهد المتقطع أو النص المعلّق.

التوليد من مرجع

Reference-Guided Generation

توليد يسترشد بمرجع محدد كصورة-مصدر أو ملف تعريف، فيُنتج مخرجات مطابقة لمضمونه وأسلوبه بدل الاعتماد على إشارة عامة فقط.

أخذ العيّنات بالبحث الشعاع

Beam Search

استكشاف عدة متواليات بارزة وإبقاء أفضلها أثناء التوليد.

قس النواة/الأعلى

Top-k / Top-p Sampling

تقييد رموز الاختيار إلى الأقوى (k) أو إلى كتلة الاحتمال (p).

التوجيه الخالٍ من المصنف

Classifier-Free Guidance

معادلة تكثّف التزام التوليد بالوصف دون مصنف خارجي.

التوليد المقيد

Constrained Generation

فرض قواعد صارمة على المخرجات (تنسيق JSON أو قوائم محددة).

نمذجة المكافأة

Reward Modeling

تدريب نموذج يقيّم جودة استجابة متدرجة لتحسين السياسة العقلانية.

الإعداد المغلف

Clipped Objective

صيغة التعلم المعزز التي تحد القفزات الكبيرة في سلوك النموذج.

إعادة الصياغة

Rephrasing

إخراج المعنى نفسه بجمل مختلفة، وهي أداء نموذجي أساسي.

الحشو الذكي

ai slop

مخرجات الذكاء التوليدي التي تفضّل الكمية على النوعية بمحتوى رديء منخفض الجودة.

اختزال العينات

downsampling

مصطلح متعدد المعاني يمكن أن يشير إلى أحد المعنيين التاليين.

خسارة المينيماكس

minimax loss

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

أخذ العينات السلبي

negative sampling

مرادف لأخذ العينات المرشحة (candidate sampling).

أخذ العينات مع الإعادة

sampling with replacement

طريقة لاختيار عناصر من مجموعة مرشحة يمكن فيها اختيار العنصر نفسه أكثر من مرة؛ وتعني عبارة مع الإعادة أنه بعد كل اختيار يُعاد العنصر المختار إلى مجموعة المرشحين.

خسارة فاسرشتاين

wasserstein loss

إحدى دوال الخسارة الشائعة في الشبكات التنافسية التوليدية، وتُبنى على مسافة نقل الأرض بين توزيع البيانات المولدة وتوزيع البيانات الحقيقية.

تقدير التباين الضوضائي (NCE)

noise contrastive estimation

خسارة قائمة على أخذ العينات تُستخدم عادةً لتدريب المصنفات ذات معجم مخرجات كبير؛ لأن حساب سوفتماكس على عدد كبير من الفئات المحتملة مكلف جداً.

عامل Y

y-factor

تقنية شائعة لقياس كسب ودرجة حرارة الضوضاء لمضخم.

خسارة إعادة بناء الأسلوب

style reconstruction loss

دالة خسارة تُستخدم لقياس الاختلافات الأسلوبية (كالملمس واللون والتكوين) بين صورة مولدة وصورة مرجعية.

توليد الصوت ينتج محتويات إبداعية

Speech Generation for text

نموذج توليدي قادر على إنتاج محتويات إبداعية جديدة وفريدة بطريقة آلية.

التوليد النصي ينتج مخططات

Text Generation for text

نموذج توليدي قادر على إنتاج مخططات جديدة وفريدة بطريقة آلية.

أرشفة المحتوى ينتج نصوصاً

Content Generation for text

نموذج توليدي قادر على إنتاج نصوصاً جديدة وفريدة بطريقة آلية.

التوليد الإبداعي ينتج مقاطع صوتية

Creative Generation for text

نموذج توليدي قادر على إنتاج مقاطع صوتية جديدة وفريدة بطريقة آلية.

التوليد اللاتكيفي ينتج أساسات منطقية

Unconditional Generation for text

نموذج توليدي قادر على إنتاج أساسات منطقية جديدة وفريدة بطريقة آلية.

توليد الفيديو ينتج أكواد برمجية

Video Generation for text

نموذج توليدي قادر على إنتاج أكواد برمجية جديدة وفريدة بطريقة آلية.

توليد الكود ينتج استجابات تفاعلية

Code Generation for text

نموذج توليدي قادر على إنتاج استجابات تفاعلية جديدة وفريدة بطريقة آلية.

توليد البيانات الاصطناعية ينتج محتويات إبداعية

Synthetic Data Generation for text

نموذج توليدي قادر على إنتاج محتويات إبداعية جديدة وفريدة بطريقة آلية.