مسرد الذكاء الاصطناعي التوليدي
مسرد شامل لأكثر من 150 مصطلحًا مستخدمًا في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
أ
دالة التنشيط - دالة رياضية تحدد مخرجات عقدة الشبكة العصبية. تشمل الأنواع الشائعة ReLU وsigmoid وtanh.
الهجوم العدائي - إدخال مصمم لخداع أنظمة الذكاء الاصطناعي لجعلها تقدم تنبؤات غير صحيحة أو تولد مخرجات ضارة.
الذكاء الاصطناعي العام (AGI) - أنظمة الذكاء الاصطناعي القادرة على الفهم والتعلم وتطبيق المعرفة عبر أي مجال بمستوى بشري أو أعلى.
وكيل الذكاء الاصطناعي - نظام ذكاء اصطناعي قادر على العمل بشكل مستقل، واستخدام الأدوات، وإكمال المهام متعددة الخطوات.
مواءمة الذكاء الاصطناعي - التحدي المتمثل في ضمان تصرف أنظمة الذكاء الاصطناعي وفقًا للقيم والنوايا البشرية.
الخوارزمية - إجراء خطوة بخطوة لحل مشكلة أو إنجاز مهمة.
أنثروبيك - شركة أمان الذكاء الاصطناعي التي طورت كلود، وتركز على أبحاث مواءمة الذكاء الاصطناعي.
واجهة برمجة التطبيقات (API) - واجهة تسمح لتطبيقات البرمجيات بالتواصل والتفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي.
آلية الانتباه - مكون في الشبكة العصبية يزن أهمية الأجزاء المختلفة من بيانات الإدخال.
المشفّر التلقائي - شبكة عصبية تتعلم تمثيلات البيانات بكفاءة عن طريق ترميز وفك ترميز الإدخال.
النموذج التوليدي التلقائي - نموذج يولد المخرجات بشكل تسلسلي، حيث يعتمد كل رمز على الرموز السابقة.
ب
الانتشار العكسي - خوارزمية لتدريب الشبكات العصبية عن طريق نشر الأخطاء للخلف عبر الشبكة.
حجم الدفعة - عدد أمثلة التدريب التي تتم معالجتها معًا قبل تحديث أوزان النموذج.
بيرت (BERT) - نموذج لغة من جوجل يقرأ النص بشكل ثنائي الاتجاه لفهم أفضل.
التحيز (في الذكاء الاصطناعي) - أخطاء منهجية في مخرجات الذكاء الاصطناعي بسبب بيانات تدريب منحازة أو خوارزميات معيبة.
التحيز (في الشبكات العصبية) - مصطلح ثابت يضاف إلى المدخلات الموزونة في حسابات الشبكة العصبية.
ترميز الزوج الثنائي (BPE) - خوارزمية تقسيم النص التي تدمج أزواج الأحرف المتكررة بشكل تكراري.
ت
سلسلة التفكير (CoT) - تقنية توجيه تشجع على التفكير خطوة بخطوة.
شات جي بي تي - مساعد الذكاء الاصطناعي الحواري من أوبن إيه آي المستند إلى نماذج جي بي تي.
كلود - مساعد الذكاء الاصطناعي من أنثروبيك، مصمم مع التركيز على الفائدة والسلامة.
التصنيف - مهمة تعيين المدخلات إلى فئات محددة مسبقًا.
كليب (CLIP) - نموذج من أوبن إيه آي يربط النصوص والصور لفهم كليهما.
كودكس - نموذج من أوبن إيه آي متخصص في توليد الأكواد، يشغل GitHub Copilot.
الإكمال - نص مولد يستمر أو ينهي موجّه معين.
الذكاء الاصطناعي الدستوري - نهج تدريبي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقييم وتحسين سلوك الذكاء الاصطناعي بناءً على مبادئ.
طول/نافذة السياق - الحد الأقصى من النص الذي يمكن للنموذج معالجته دفعة واحدة.
التعلم التبايني - نهج تدريبي يتعلم من خلال مقارنة الأمثلة المتشابهة والمختلفة.
الشبكة العصبية الالتفافية (CNN) - بنية شبكة عصبية فعالة بشكل خاص في معالجة الصور.
د
دال-إي - نموذج توليد الصور من النصوص من أوبن إيه آي.
زيادة البيانات - تقنيات لزيادة تنوع بيانات التدريب من خلال التحولات.
تسميم البيانات - هجوم يفسد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي للتأثير على سلوك النموذج.
المفكك - مكون يولد المخرجات من التمثيلات المشفرة.
التعلم العميق - التعلم الآلي باستخدام الشبكات العصبية متعددة الطبقات.
نموذج الانتشار - نموذج توليدي ينشئ البيانات عن طريق عكس عملية إضافة الضوضاء.
المميز - مكون في GAN يميز بين البيانات الحقيقية والمولدة.
التقطير - تقنية لإنشاء نماذج أصغر تحاكي النماذج الأكبر.
الإسقاط - تقنية تنظيمية تعطل الخلايا العصبية بشكل عشوائي أثناء التدريب.
هـ
التضمين - تمثيل عددي كثيف للبيانات (نصوص، صور) في فضاء المتجهات.
القدرات الناشئة - القدرات التي تظهر في نماذج الذكاء الاصطناعي عند مقاييس معينة دون تدريب صريح.
المشفّر - مكون يحول المدخلات إلى تمثيلات داخلية.
العصر - مرور كامل واحد عبر مجموعة بيانات التدريب بأكملها.
الذكاء الاصطناعي الأخلاقي - تطوير واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تكون عادلة وشفافة ومفيدة.
ف
شبكة التغذية الأمامية - شبكة عصبية يتدفق فيها المعلومات في اتجاه واحد.
التعلم من عدد قليل من الأمثلة - التعلم من عدد قليل جدًا من الأمثلة.
الضبط الدقيق (Fine-Tuning) - تكييف نموذج مدرب مسبقًا لمهام أو مجالات محددة.
نموذج الأساس - نموذج كبير مدرب مسبقًا يعمل كقاعدة لتطبيقات متنوعة.
ج
الشبكة التوليدية العدائية (GAN) - شبكتان عصبيتان (مولد ومميز) تتنافسان لإنشاء محتوى واقعي.
جيميني - سلسلة نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط من جوجل.
التعميم - قدرة النموذج على الأداء الجيد على بيانات جديدة وغير مرئية.
الذكاء الاصطناعي التوليدي - أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تنشئ محتوى جديدًا (نصوص، صور، صوت، فيديو، أكواد).
المولد - مكون في GAN ينشئ عينات بيانات جديدة.
GitHub Copilot - مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي المدعوم من Codex من أوبن إيه آي.
جي بي تي (GPT) - سلسلة نماذج اللغة من أوبن إيه آي.
التدرج - قيمة رياضية تشير إلى كيفية تعديل الأوزان لتقليل الخطأ.
الانحدار التدرجي - خوارزمية تحسين تعدل الأوزان لتقليل الخسارة.
التأريض - ربط مخرجات الذكاء الاصطناعي بالمعلومات الحقيقية أو بيانات العالم الواقعي.
ح
الهلوسة - توليد الذكاء الاصطناعي لمعلومات خاطئة أو ملفقة تُعرض كحقائق.
الطبقة المخفية - طبقات الشبكة العصبية بين طبقات الإدخال والإخراج.
الإنسان في الحلقة (HITL) - أنظمة تتطلب إشرافًا أو تدخلًا بشريًا.
الفرط المعلمة - إعداد النموذج الذي يتم تحديده قبل التدريب (معدل التعلم، حجم الدفعة، إلخ).
خ
من صورة إلى صورة - نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحول الصور المدخلة إلى مخرجات معدلة.
الاستدلال - تشغيل نموذج مدرب لتوليد التنبؤات أو المخرجات.
التعلم في السياق - تعلم النموذج من الأمثلة المقدمة في الموجّه دون تحديث الأوزان.
التلوين الداخلي - ملء الأجزاء المفقودة أو المقنعة من الصورة.
ضبط التعليمات - تدريب النماذج على اتباع التعليمات بلغة طبيعية.
التفسيرية - القدرة على فهم كيفية اتخاذ نماذج الذكاء الاصطناعي للقرارات.
ج
كسر الحماية - تقنيات لتجاوز قيود وإرشادات أمان الذكاء الاصطناعي.
ك
قاعدة المعرفة - مستودع منظم للمعلومات يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الوصول إليه.
قطع المعرفة - تاريخ بعده لا يمتلك النموذج معلومات تدريبية.
ل
لانجتشين - إطار عمل لبناء التطبيقات باستخدام نماذج اللغة الكبيرة.
نموذج اللغة الكبير (LLM) - نموذج ذكاء اصطناعي مدرب على بيانات نصية ضخمة قادر على فهم وتوليد اللغة.
الفضاء الكامن - فضاء متعدد الأبعاد مجرد حيث تمثل نماذج الذكاء الاصطناعي ميزات البيانات.
الطبقة - مكون من الشبكة العصبية يعالج المدخلات.
معدل التعلم - معلمة تتحكم في مقدار تعديل الأوزان أثناء التدريب.
لاما (LLaMA) - عائلة ميتا من نماذج اللغة الكبيرة ذات الأوزان المفتوحة.
لورا (LoRA) - تقنية ضبط دقيق فعالة باستخدام مصفوفات صغيرة قابلة للتدريب.
دالة الخسارة - دالة رياضية تقيس الفرق بين التنبؤات والقيم الفعلية.
م
التعلم الآلي (ML) - أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعلم من البيانات دون برمجة صريحة.
نموذج اللغة المقنع - نموذج مدرب على التنبؤ بالرموز المخفية في النص.
ميدجورني - خدمة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي الشهيرة.
ميسترال - شركة ذكاء اصطناعي فرنسية وسلسلة نماذج اللغة الفعالة الخاصة بها.
خليط الخبراء (MoE) - بنية تستخدم شبكات فرعية متخصصة لتحقيق الكفاءة.
انهيار النموذج - تدهور الأداء عندما يتم تدريب النماذج على بيانات مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط - أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعالج وتولد أنواعًا متعددة من البيانات (نصوص، صور، صوت).
التعلم متعدد المهام - تدريب النماذج على مهام متعددة ذات صلة في وقت واحد.
ن
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) - مجال الذكاء الاصطناعي الذي يركز على فهم وتوليد اللغة البشرية.
الشبكة العصبية - نظام حوسبة مستوحى من الشبكات العصبية البيولوجية.
العصبون/العقدة - وحدة حسابية أساسية في الشبكات العصبية.
تنبؤ الرمز التالي - هدف تدريبي حيث تتنبأ النماذج بالرمز التالي في تسلسل.
الضوضاء - تباينات عشوائية في البيانات، أو عشوائية مقصودة في التوليد.
و
التعلم من مثال واحد - التعلم من مثال واحد فقط.
أوبن إيه آي - شركة أبحاث الذكاء الاصطناعي التي أنشأت GPT وDALL-E وChatGPT.
التحسين - عملية تعديل معلمات النموذج لتحسين الأداء.
التلوين الخارجي - تمديد الصور إلى ما وراء حدودها الأصلية.
الإفراط في التخصيص - عندما يحفظ النموذج بيانات التدريب ويفشل في التعميم.
ب
المعلمة - قيمة قابلة للتدريب في شبكة عصبية (الأوزان والانحيازات).
التعقيد - مقياس يقيس مدى جودة تنبؤ نموذج اللغة بالنص.
التدريب المسبق - مرحلة التدريب الأولية على مجموعات بيانات كبيرة قبل الضبط الدقيق.
الموجّه - نص الإدخال المقدم لنموذج الذكاء الاصطناعي لتوجيه مخرجاته.
هندسة الموجّهات - صياغة موجّهات فعالة لتحقيق مخرجات الذكاء الاصطناعي المطلوبة.
حقن الموجّه - هجوم يعبث بسلوك الذكاء الاصطناعي من خلال موجّهات ضارة.
ق
كيو لورا (QLoRA) - لورا الكمية التي تجمع بين التكميم والضبط الدقيق الفعال.
التكميم - تقليل دقة النموذج لتقليل الحجم وتحسين السرعة.
ر
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) - الجمع بين نماذج اللغة واسترجاع المعرفة الخارجية.
الشبكة العصبية المتكررة (RNN) - بنية شبكة تعالج البيانات التسلسلية مع الذاكرة.
التعلم المعزز (RL) - التعلم من خلال التجربة والخطأ مع المكافآت والعقوبات.
التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) - التدريب باستخدام تفضيلات البشر لتحسين سلوك الذكاء الاصطناعي.
التنظيم - تقنيات لمنع الإفراط في التخصيص أثناء التدريب.
س
السلامة - تدابير لضمان عدم تسبب أنظمة الذكاء الاصطناعي في ضرر.
أخذ العينات - عملية توليد المخرجات من توزيع احتمالية النموذج.
قوانين التوسع - ملاحظات حول كيفية تحسين أداء الذكاء الاصطناعي مع الحجم والحوسبة.
الانتباه الذاتي - آلية الانتباه حيث ينتبه كل عنصر إلى جميع العناصر الأخرى.
التعلم الذاتي الإشراف - التعلم من البيانات غير المصنفة عن طريق إنشاء مهام التنبؤ.
البحث الدلالي - البحث بناءً على المعنى بدلاً من الكلمات المفتاحية.
النماذج التسلسلية (Seq2Seq) - نماذج تحول تسلسلًا إلى آخر.
السوفتماكس - دالة تحول القيم إلى توزيع احتمالي.
سورا - نموذج توليد الفيديو من النصوص من أوبن إيه آي.
الانتشار المستقر - نموذج انتشار النص إلى الصورة مفتوح المصدر.
نقل الأسلوب - تطبيق الأسلوب الفني من صورة إلى أخرى.
التعلم تحت الإشراف - التعلم من أمثلة مصنفة.
البيانات الاصطناعية - بيانات مولدة بشكل مصطنع تستخدم للتدريب.
موجّه النظام - تعليمات تحدد سلوك الذكاء الاصطناعي والسياق.
ت
درجة الحرارة - معلمة تتحكم في العشوائية في مخرجات الذكاء الاصطناعي.
النص إلى الصورة - نماذج الذكاء الاصطناعي التي تولد الصور من الأوصاف النصية.
النص إلى كلام (TTS) - تحويل النص إلى صوت منطوق.
الرمز - وحدة أساسية من النص تعالجها نماذج اللغة.
تقسيم النص إلى رموز - عملية تقسيم النص إلى رموز.
أخذ العينات من أعلى k - اختيار من بين الرموز الأكثر احتمالاً التالية.
أخذ العينات من أعلى p (النواة) - اختيار من بين الرموز ضمن عتبة احتمالية.
التدريب - عملية تعليم النموذج من البيانات.
التعلم بالنقل - تطبيق المعرفة من مهمة إلى أخرى.
المحول - بنية شبكة عصبية تستخدم آليات الانتباه.
اختبار تورينج - اختبار لذكاء الآلة من خلال المحادثة.
ع
التخصيص الناقص - عندما يكون النموذج بسيطًا جدًا لالتقاط أنماط البيانات.
التعلم غير المراقب - التعلم من البيانات دون تسميات.
التكبير - زيادة دقة الصورة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
ف
المشفّر التلقائي التبايني (VAE) - نموذج توليدي يتعلم التمثيلات الكامنة.
قاعدة بيانات المتجهات - قاعدة بيانات محسنة لتخزين والبحث عن التضمينات.
نموذج الرؤية واللغة - نموذج يفهم كل من الصور والنصوص.
استنساخ الصوت - إنشاء خطاب اصطناعي يحاكي صوتًا معينًا.
و
الوزن - معلمة قابلة للتعلم في اتصالات الشبكة العصبية.
تضمين الكلمات - تمثيل متجه للكلمات يلتقط المعنى الدلالي.
الملف - طبقة برمجية تبسط التفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي.
ش
الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) - أنظمة الذكاء الاصطناعي المصممة لشرح قراراتها.
ز
التعلم الصفري - أداء المهام دون أي أمثلة تدريبية.
التوجيه الصفري - جعل الذكاء الاصطناعي يؤدي المهام دون أمثلة في الموجّه.
الأرقام
1B، 7B، 70B، إلخ. - أحجام النماذج مقاسة بمليارات المعلمات.
مرجع سريع حسب الفئة
أنواع النماذج
GAN، VAE، نموذج الانتشار، المحول، LLM، CNN، RNN
النماذج الرئيسية
GPT، BERT، DALL-E، الانتشار المستقر، كلود، جيميني، LLaMA، ميدجورني
مفاهيم التدريب
الضبط الدقيق، RLHF، التدريب المسبق، التعلم بالنقل، التقطير، LoRA
مفاهيم التوليد
الرمز، درجة الحرارة، أعلى-k، أعلى-p، أخذ العينات، الموجّه، الإكمال
السلامة والأخلاقيات
المواءمة، الهلوسة، التحيز، كسر الحماية، الذكاء الاصطناعي الدستوري
يتم تحديث هذا المسرد بانتظام مع تطور المجال.