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

معالجة اللغة الطبيعية

توليد النصوص

توليد النصوص مهمة تهدف إلى إنتاج نص يشبه كتابة البشر تلقائياً انطلاقاً من أمر أو سياق. يستخدم التوليد الحديث نماذج اللغة الكبيرة التي تتنبأ بالرمز الأكثر ترجيحاً تكرارياً. تشمل التطبيقات صياغة الرسائل الإلكترونية وإنشاء المحتوى وكتابة الشفرات والتلخيص والترجمة وردود روبوتات المحادثة. تعتمد الجودة بشكل كبير على تصميم الأمر واختيار النموذج والمعلمات مثل درجة الحرارة والعينات.

تطبيقات

تحويل النص إلى كلام (TTS)

تحويل النص إلى كلام يحوّل نصاً مكتوباً إلى مخرجات صوتية منطوقة باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي. تُنتج الأنظمة الحديثة كلاماً طبيعياً تعبيرياً بتناغم وعاطفة وسرعة مناسبة. تشغّل Siri وAlexa وأدوات سهولة الوصول والأنظمة الهاتفية والكتب الصوتية. النماذج العصبية يمكنها استنساخ أصوات محددة من عينات صوتية قصيرة.

تطبيقات

تنبؤ السلاسل الزمنية

تنبؤ السلاسل الزمنية يتنبأ بقيم مستقبلية بناءً على بيانات تسلسلية تاريخية مُ observée — أسعار الأسهم وحركة الويب واستهلاك الطاقة المناخ. تشمل أساليب الذكاء الاصطناعي ARIMA والغابات العشوائية والتعلم العميق (LSTM ومحولات). يمكن لمتجر مغربي توقع الطلب لتحسين المخزون.

نماذج ولغوية كبيرة

الرمز (Token)

الرمز هو أصغر وحدة نصية يعالجها نموذج اللغة. للإنجليزية، يعادل الرمز نحو 4 أحرف أو ¾ كلمة؛ للعربية والفرنسية، تختلف حدود الرمز. تستخدم النماذج عدد الرموز لإدارة نافذة السياق وحساب التكاليف. فهم الرموز مهم لهندسة الأوامر: الأوامر الطويلة تستهلك المزيد من الرموز، ولكل نموذج حد أقصى للرموز في كل طلب.

نماذج ولغوية كبيرة

التفكيك إلى رموز (Tokenization)

التفكيك إلى رموز هو عملية تقسيم النص الخام إلى رموز — الوحدات التي يقرأها نموذج اللغة فعلياً. تتعامل المحللات المختلفة مع الكلمات أو الكلمات الفرعية أو الحروف حسب النموذج. التفكيك على مستوى الكلمة يفصل بالمسافات؛ والمحللات الفرعية مثل BPE تدمج تسلسلات الحروف الشائعة لمعالجة الكلمات النادرة. التفكيك الصحيح حاسم للنماذج متعددة اللغات التي يجب أن تتعامل مع العربية والفرنسية والإنجليزية في النظام نفسه.

الأتمتة

استخدام الأدوات

استخدام الأدوات قدرة الوكيل الذكي على استدعاء أدوات برمجية خارجية — متصفحات وواجهات برمجية وقواعد بيانات وآلات حاسبة — لإنجاز مهام تتجاوز ما يستطيعه النموذج اللغوي بالنصوص وحدها. يُحوّل استخدام الأدوات النموذج اللغوي من مولّد نصوص إلى مشارك فعال في سير عمل الأعمال.

علم البيانات

بيانات التدريب

بيانات التدريب هي مجموعة البيانات المستخدمة لتعليم نموذج تعلم الآلة بالأمثلة. جودة البيانات وكميتها وتمثيلها يُحدّدان أداء النموذج مباشرة. البيانات المتحيزة تُنتج نماذج متحيزة. تُقسم عادة إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار.

نماذج ولغوية كبيرة

التعلم المنقول

التعلم المنقول يأخذ نموذجاً مدرّباً على مهمة ما ويُعيد استخدامه لمهمة مختلفة لكنها ذات صلة، موفراً كميات هائلة من البيانات والحساب. نموذج مُدرَّب مسبقاً على ملايين الصور العامة يمكن ضبطه بمئات فقط من الفحوصات الطبية لأمراض معينة. ولهذا يبدأ تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث بنماذج أساسية مُدرّبة مسبقاً لا من الصفر، مما يخفض حواجز الدخول بشكل كبير.

نماذج ولغوية كبيرة

المحول (Transformer)

المحول هو بنية الشبكات العصبية التي أحدثت ثورة في معالجة اللغة الطبيعية وتُشكّل أساس جميع نماذج اللغة الكبيرة الحديثة. ابتكاره الجوهري هو آلية الانتباه الذاتي التي تعالج جميع الرموز بالتوازي لا بالتسلسل، مما يُمكّن تسريعات هائلة وتعامل أفضل بكثير مع السياق البعيد المدى. GPT وBERT وClaude وGemini — جميعها مبنية على المحول. تشغّل المحولات أيضاً نماذج الرؤية والكلأب والبحث عن البروتينات.