مكتبة 212AY
معجم
الذكاء الاصطناعي.
أكثر من 200 مصطلحاً في الذكاء الاصطناعي مشروحة ببساطة — من تعلم الآلة والنماذج اللغوية الكبيرة إلى الوكلاء الأذكياء و RAG وهندسة الأوامر. كل تعريف مع مثال ملموس، بالعربية والفرنسية والإنجليزية.
200 مصطلحاً
توليد الصور
توليد الصور هو قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على إنشاء صور أصلية انطلاقاً من وصف نصي، وغالباً باستخدام تقنيات الانتشار. يكتب المستخدم وصفاً للمشهد والأسلوب والتفاصيل المطلوبة، فيُنتج النموذج صورة جديدة خلال ثوان معدودة. على سبيل المثال، يمكن لمطعم في مراكش توليد صور جذابة لأطباقه لنشرها على وسائل التواصل الاجتماعي دون الحاجة إلى مصور محترف، كما يمكن لتعاونية حرفية تجربة تصاميم التغليف قبل الطباعة. من أشهر الأدوات في هذا المجال ميدجورني ودال-إي وستيبل ديفيوجن.
من الصورة إلى النص
من الصورة إلى النص تولّد أوصافاً بلغة طبيعية من الصور، بما في ذلك التعليق والتعرف الضوئي على الحروف والإجابة عن أسئلة بصرية.
البيانات غير المتوازنة
البيانات غير المتوازنة تصف مجموعة بيانات تكون فيها بعض الفئات أكثر تكراراً بكثير من غيرها، مما يدفع النموذج إلى الانحياز للفئة الأغلبية. تخيل بنكاً في الدار البيضاء يدرب نظاماً لكشف الاحتيال: إذا كانت معاملة واحدة فقط من كل ألف احتيالية، فقد يحقق نموذج كسول دقة 99.9 بالمئة بمجرد التنبؤ دائماً بعدم وجود احتيال، رغم أنه عديم الفائدة عملياً. تشمل الحلول جمع أمثلة إضافية من الفئة النادرة، وإعادة التوزين، وتوليد بيانات اصطناعية، واستخدام مقاييس مثل الدقة والاستدعاء بدلاً من الدقة الإجمالية.
التعلم داخل السياق
التعلم داخل السياق هو قدرة نموذج اللغة الكبير على تعلم مهمة جديدة من أمثلة توضع مباشرة في نص الطلب، دون أي إعادة تدريب. تعرض على النموذج بضعة أزواج من المدخلات والمخرجات، فيستنتج النمط ويطبقه على حالات جديدة. مثلاً، يمكن لفريق موارد بشرية لصق ثلاثة أمثلة لسير ذاتية مصنفة «مبتدئ» أو «خبير» ثم مطالبة النموذج بتصنيف مئة سيرة تالية بالطريقة نفسها. هذه القدرة تحول نموذجاً عاماً إلى أداة متخصصة في ثوانٍ.
الاستدلال
الاستدلال هو المرحلة التي يستخدم فيها نموذج الذكاء الاصطناعي المدرب فعلياً لإنتاج تنبؤات أو إجابات، على عكس مرحلة التدريب التي يتعلم فيها من البيانات. في كل مرة تطرح فيها سؤالاً على تشات جي بي تي أو يقيم فيها بنك طلب قرض، فهذا استدلال. الأمر يشبه الفرق بين طالب طب يدرس لسنوات وطبيب يمارس مهنته يومياً: التدريب يحدث مرة واحدة وبتكلفة عالية، بينما يتكرر الاستدلال ملايين المرات ويجب أن يكون سريعاً ورخيصاً. تكلفة الاستدلال وسرعته تحددان معظم ميزانيات الذكاء الاصطناعي في الواقع.
الترميم التوليدي للصور
الترميم التوليدي هو تقنية لتحرير الصور يقوم فيها الذكاء الاصطناعي بإعادة توليد منطقة محددة فقط من الصورة مع الحفاظ على باقي الأجزاء كما هي. تحدد المنطقة المراد تغييرها، وتصف ما ينبغي أن يظهر فيها، فيملؤها النموذج بشكل متناسق مع محيطها. يمكن لمتجر إلكتروني في الدار البيضاء مسح عنصر مشتت في خلفية صورة منتج، أو تغيير لون قطعة ملابس، أو إزالة أحد المارة من صورة واجهة المحل، دون الاستعانة بمصمم محترف.
اتباع التعليمات
اتباع التعليمات قدرة النموذج على تنفيذ التوجيهات في الأمر بشكل موثوق. يُميّز المساعدين المفيدين عن متنبئي النص الخام. تكتسبه النماذج عبر الضبط بالتعليمات وRLHF.
الضبط بالتعليمات
الضبط بالتعليمات هو مرحلة تدريب يخضع فيها نموذج اللغة الأساسي لضبط دقيق على آلاف الأمثلة من التعليمات المقترنة بإجابات جيدة، ليتعلم اتباع طلبات البشر بدل الاكتفاء بإكمال النص. فالنموذج الخام إذا طلبت منه كتابة رسالة ترحيب قد يستطرد دون هدف، أما النموذج المضبوط بالتعليمات فيكتب الرسالة فعلاً. يشبه الأمر تأهيل موظف جديد موهوب لكنه غير منظم: الموهبة الخام موجودة، والضبط بالتعليمات يعلمه كيف يستجيب بشكل مفيد لطلبات العمل الحقيقية.
المعالجة الذكية للمستندات (IDP)
المعالجة الذكية للمستندات تجمع بين التعرف الضوئي على الحروف ونماذج اللغة والأتمتة لقراءة وفهم واستخراج البيانات من مستندات الأعمال مثل الفواتير والعقود وبطاقات الهوية والاستمارات. وخلافاً للمسح الضوئي البسيط، تفسر هذه التقنية المعنى: فهي تحدد اسم المورد والمبلغ وتاريخ الاستحقاق حتى عندما تختلف تنسيقات المستندات. يمكن لمكتب محاسبة مغربي غارق في الفواتير الورقية استخدامها لتغذية برنامجه المحاسبي تلقائياً، فيختصر الإدخال اليدوي من ساعات إلى دقائق.