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

نماذج ولغوية كبيرة

النموذج الأساسي

النموذج الأساسي هو نموذج لغوي كبير درب على كميات هائلة من النص للتنبؤ بالرمز التالي، لكنه لم يُضبط بعد لتخصصات محددة أو يُحاذا لتفضيلات البشر. إنه موهبة خام: متميز في إكمال النص لكنه لم يُدرّب بعد على اتباع التعليمات بأدب أو رفض الطلبات الضارة. تخدم النماذج الأساسية كنقطة انطلاق لإنشاء روبوتات المحادثة والمساعدين عبر مراحل تدريب إضافية مثل الضبط بالتعليمات و RLHF.

التعلم العميق

تطبيع الدفعات

تطبيع الدفعات تقنية تُوحّد مدخلات كل طبقة في الشبكة العصبية أثناء التدريب، محافظةً على توزيع البيانات مستقراً وهي تتدفق عبر الشبكة. هذا يسرّع التدريب بشكل كبير، ويسمح بمعدلات تعلم أعلى، ويُعامل كمنظم خفيف. بدونه، تتعرض الشبكات العميقة للانزياح التغاوري الداخلي، حيث يتعين على كل طبقة التكيّف باستمرار مع توزيعات المدخلات المتغيرة.

أساسيات

حجم الدفعة

حجم الدفعة هو عدد أمثلة التدريب المُعالجة معاً قبل تحديث الأوزان. الدفعات الصغيرة تستخدم ذاكرة أقل لكنها أبطأ؛ الكبرى أسرع مع التوازي.

أساسيات

معيار الأداء (Benchmark)

معيار الأداء هو اختبار موحد أو مجموعة بيانات تُستخدم لقياس أداء نماذج الذكاء الاصطناعي ومقارنتها على مهام محددة. اعتبره الامتحان النهائي الذي يتقدم له كل نموذج بنفس الشروط. تشمل المعايير الشائعة MMLU للمعرفة العامة و HumanEval للبرمجة و GLUE لفهم اللغة. تساعد الباحثين والشركات على اختيار النموذج المناسب، لكن للمعايير حدودها: النموذج المتفوق عليها قد يعاني مع البيانات الواقعية الفوضوية.

نماذج ولغوية كبيرة

BERT

BERT (تمثيلات الترميز ثنائية الاتجاه من المحولات) نموذج لغوي أساسي يقرأ النص في الاتجاهين في آن واحد لفهم أعمق للسياق. أصدره جوجل عام 2018 وأطلق عصر نماذج اللغة المدربة مسبقاً الحديثة، ويتفوق في التصنيف والإجابة عن الأسئلة والتعرف على الكيانات المسماة.

أساسيات

تناقض التحيز والتباين

تناقض التحيز والتباين يصف التوازن الذي يجب على النموذج إدراكه بين البساطة الزائدة (تحيز عالي، نقص التخصيص) والتعقيد المفرط (تباين عالي، فرط التخصيص). النموذج ذو التحيز العالي يفوت أنماطاً حقيقية، كطالب يلخص دروسه فقط ويفشل في الأسئلة الدقيقة. والنموذج ذو التباين العالي يحفظ ضوضاء البيانات ويتعثر مع مدخلات جديدة، كطالب يحفظ الإجابات دون فهم. النموذج الجيد يجد النقطة المثالية.

معالجة اللغة الطبيعية

نتيجة BLEU

BLEU مقياس آلي يقيس تشابه النص المولّد آلياً مع ترجمات مرجعية بشرية بناءً على تداخل n-grams، بنتيجة من 0 إلى 1. يُستخدم على نطاق واسع لتقييم الترجمة الآلية لكنه لا يلتقط المعنى ويعاقب صياغات بديلة صحيحة.

نماذج ولغوية كبيرة

تشفير الزوج البايتي (BPE)

BPE خوارزمية تفكيك تدمج بشكل متكرر أكثر أزواج الرموز تكراراً. توازن بين التفكيك على مستوى الكلمة والحرف. تستخدمه GPT وLlama ومعظم النماذج الحديثة.

التعلم العميق

النسيان الكارثي

النسيان الكارثي يحدث عندما تفقد الشبكة العصبية قدرتها على مهمة تعلمتها سابقاً بعد ضبطها على مهمة جديدة، لأن التدريب الجديد يجتاح الأوزان المحفوظة. تحدي رئيسي في التعلم المستمر تُخففه تقنيات مثل التوطيد المرن للأوزان.