النماذج اللغوية الكبيرة LLMs

63 مصطلحاً في هذا التصنيف

63 مصطلحاً · صفحة 3 من 3

Scaling Laws قوانين التحجيم علاقات تجريبية تبين أن خسارة النماذج تتناقص بصورة منتظمة (قانون أسّي) مع زيادة المعاملات والبيانات والحوسبة. متقدم

Self-Attention الانتباه الذاتي انتباه تحسب فيه كل عناصر التسلسل علاقاتها بسائر عناصره نفسه لإنتاج تمثيلات سياقية. متقدم

Self-Supervised Learning SSL التعلم الذاتي الإشراف تعلم يولّد فيه النموذج التسميات من البيانات نفسها، كأن يتنبأ بجزء محجوب منها، لتعلم تمثيلات مفيدة دون تسميات بشرية. متقدم

Semantic Search البحث الدلالي بحث يطابق المعنى لا الكلمات الحرفية، باستخدام تضمينات النصوص وقياس التشابه. متوسط

Speculative Decoding فك الترميز التخميني تسريع التوليد بنموذج صغير يقترح عدة رموز ونموذج كبير يتحقق منها دفعة واحدة. متقدم

System Prompt مطالبة النظام تعليمات يضعها المطوّر في بداية المحادثة لتحدد دور النموذج وأسلوبه وقيوده. مبتدئ

Temperature درجة الحرارة (في التوليد) معامل يتحكم في عشوائية توليد النموذج اللغوي: القيم المنخفضة تجعله حاسماً، والمرتفعة تجعله أكثر تنوعاً. متوسط

Text Summarization تلخيص النصوص إنتاج نسخة أقصر من نص تحتفظ بأهم معلوماته. متوسط

Token وحدة لفظية (الرمز المميز) أصغر وحدة نصية يعالجها النموذج اللغوي؛ قد تكون كلمة كاملة أو جزءاً من كلمة أو علامة ترقيم، بحسب أداة التقطيع. مبتدئ

Tokenization الترميز إلى رموز عملية تقسيم النص إلى وحدات (رموز) مثل كلمات أو أجزاء كلمات أو حروف ليعالجها النموذج. متوسط

Top-k Sampling أخذ عينات Top-k طريقة فك ترميز تختار الرمز التالي عشوائياً من أرجح k رمزاً فقط. متوسط

Top-p Sampling أخذ عينات Top-p طريقة فك ترميز تختار الرمز التالي من أصغر مجموعة رموز يتجاوز مجموع احتمالاتها عتبة p. متقدم

Transformer المحول بنية شبكة عصبية تعتمد كلياً على آلية الانتباه الذاتي لمعالجة التسلسلات بالتوازي، وهي أساس النماذج اللغوية الكبيرة الحديثة. متقدم

Vector Database قاعدة بيانات المتجهات قاعدة بيانات تخزّن تضمينات متجهية وتبحث فيها عن أقرب الجيران بسرعة. متوسط

Zero-Shot Learning التعلم بلا أمثلة قدرة النموذج على أداء مهمة لم يُدرَّب عليها صراحةً ولم تُعرض عليه أمثلة منها، اعتماداً على معرفته العامة وتعليمات المهمة. متقدم