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
التنقية (Pruning)
التنقية تقنية ضغط تُزيل الأوزان أو الخلايا غير الضرورية من شبكة عصبية مدرّبة، مما يُقلّل حجمها ويُسرّع حساباتها مع الحفاظ على معظم دقتها. تشبه تقليم الفروع الميتة من شجرة لمساعدتها على النمو. التنقية المنظمة تُزيل قنوات أو طبقات كاملة؛ وغير المنظمة تُصفّر أوزاناً فردية. غالباً ما تعمل التنقية جنباً إلى جنب مع التكميم لنشر النماذج على أجهزة محدودة الموارد.
كيودرانت (Qdrant)
كيودرانت قاعدة بيانات متجهية مفتوحة المصدر مصممة لتخزين التضمينات (embeddings) والعثور على العناصر الأكثر تشابهاً في أجزاء من الثانية. تشغّل البحث الدلالي وأنظمة التوصية وأنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع، وتوفر التصفية وقابلية التوسع وواجهة برمجية بسيطة. كُتبت بلغة Rust لضمان السرعة، ويمكن تشغيلها محلياً أو عبر Docker أو كخدمة سحابية مُدارة. يمكن لمتجر إلكتروني في الدار البيضاء استخدامها ليبحث الزبائن عن المنتجات بالمعنى، فعبارة «معطف دافئ للشتاء» تعيد نتائج مناسبة حتى دون تطابق الكلمات المفتاحية.
كيو-لورا (QLoRA)
كيو-لورا تقنية لضبط النماذج اللغوية الكبيرة بدقة على عتاد متواضع. تضغط النموذج الأساسي إلى دقة 4 بت عبر التكميم، ثم تدرّب فقط طبقات LoRA صغيرة فوقه، مما يخفض احتياجات الذاكرة بشكل كبير مع الحفاظ على جودة قريبة من الضبط الكامل. بفضل هذه التقنية، تستطيع شركة ناشئة مغربية تكييف نموذج مفتوح المصدر مع رسائل الزبائن بالدارجة باستخدام بطاقة رسومية واحدة للمستهلكين بدل استئجار عنقود حواسيب مكلف.
التكميم (Quantization)
التكميم يقلّص الدقة العددية لأوزان النموذج، مثلاً من 16 بت إلى 4 بت، فيستهلك النموذج ذاكرة أقل ويعمل أسرع مع خسارة طفيفة في الجودة. يشبه الأمر ضغط صورة عالية الدقة: يصغر حجم الملف لكن الصورة تبقى واضحة. يتيح التكميم للشركات تشغيل نماذج لغوية قوية على حواسيب عادية أو خوادم محلية. عيادة مغربية تهتم بخصوصية البيانات يمكنها تشغيل نموذج مكمَّم داخل مقرها بدلاً من إرسال ملفات المرضى إلى السحابة.
التعلم الآلي الكمومي (QML)
يستكشف التعلم الآلي الكمومي كيف يمكن للحواسيب الكمومية، التي تستغل ظواهر فيزيائية مثل التراكب والتشابك، تسريع أو تحسين مهام التعلم الآلي كالاستمثال والتعرف على الأنماط. لا يزال المجال تجريبياً: العتاد الكمومي الحالي صغير ومليء بالضوضاء، لذا تبقى الفوائد العملية للشركات نادرة. اعتبره بحثاً في محرك المستقبل لا أداة لمشروع الغد. تتابعه البنوك وشركات اللوجستيك لمشكلات بعيدة المدى مثل تحسين المحافظ المالية وتخطيط طرق التجارة عبر إفريقيا.
توسيع الاستعلام (Query Expansion)
توسيع الاستعلام يحسّن نتائج البحث بإثراء استعلام المستخدم الأصلي بمرادفات ومصطلحات ذات صلة أو صياغات بديلة قبل عملية الاسترجاع. إذا كتب زبون «رياض رخيص مراكش»، يبحث النظام أيضاً عن «دار ضيافة بسعر مناسب في مراكش» لالتقاط وثائق صيغت بشكل مختلف. في أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع، يولّد النموذج اللغوي غالباً عدة صيغ للسؤال ليجد المسترجع مقاطع أكثر صلة. إنها تقنية منخفضة التكلفة ترفع بوضوح شمولية النتائج.
الإجابة عن الأسئلة (QA)
الإجابة عن الأسئلة مهمة في معالجة اللغة الطبيعية تهدف إلى إنتاج جواب تلقائياً عن سؤال مطروح بلغة طبيعية، بدل قائمة روابط. يمكن للأنظمة استخراج الجواب من وثيقة معيّنة، أو استرجاعه من قاعدة معرفة، أو توليده بنموذج لغوي مستند إلى بيانات الشركة. مثلاً، يمكن لفريق موارد بشرية في الرباط نشر مساعد إجابة فوق سياساته الداخلية، فيسأل الموظف «كم يوماً من إجازة الأبوة أستحق؟» ويتلقى فوراً جواباً دقيقاً مع مصدره.
الغابة العشوائية (Random Forest)
الغابة العشوائية طريقة في التعلم الآلي تجمع مئات أشجار القرار، كل شجرة مدرّبة على شريحة عشوائية من البيانات، ثم تجمع أصواتها لإصدار تنبؤ. مثل استطلاع رأي حشد من الخبراء المستقلين بدل الاعتماد على خبير واحد، فهي أدق وأقل عرضة لفرط التخصيص من شجرة واحدة. تتفوق الغابات العشوائية في البيانات الجدولية للأعمال: قد يستخدمها بنك مغربي لتقييم مخاطر الائتمان.
أسلوب ReAct (تفكير + فعل)
ReAct نمط في هندسة الأوامر يتناوب فيه النموذج اللغوي بين خطوات تفكير («أحتاج سعر الصرف الحالي») وأفعال (استدعاء أداة بحث أو واجهة برمجية)، ثم يستعمل الملاحظات الراجعة ليفكر من جديد. حلقة التفكير ثم الفعل ثم الملاحظة هذه هي العمود الفقري لعديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي. مثلاً، وكيل يدير طلبيات موزّع في الدار البيضاء قد يفكر في أي مستودع يفحص، فيستدعي واجهة المخزون، ويقرأ النتيجة، وعندها فقط يؤكد التسليم.