قاموس الذكاء الاصطناعي — صفحة ٣١

FoldingCorpus

مجموعة بيانات فيها نصوص منوعة ومُعالجة بطريقة “folding” لتقليل الحجم وزيادة الكفاءة، بنسمع عنها عشان بتساعد الباحثين يتدربوا نماذج بأحجام بيانات كبيرة بدون ما يستهلكوا موارد ضخمة

forget-to-retain significance score

هيدا المقياس بيقيس قديش النموذج بنسى معلومات مهمّة بعد ما يتعلم، بنسمعه لأنه بساعدنا نطوّر نماذج ما تنسى إشي مهم.

fork and join

fork and join هو أسلوب بنقسم فيه الشغل لمهام صغار (fork) وبعدين نجمع النتائج (join) عشان بدنا نسرّع المعالجة، احنا بنستعمله لما نحتاج نستغل المعالجات المتعددة

formal verification

هاي طريقة رياضية دقيقة جداً عشان نتأكد إنه نظام معين (زي برامج الكمبيوتر أو الأجهزة) بيشتغل بالضبط زي ما بدنا، وما فيه أي أخطاء أو مشاكل. مهمة كتير في الأنظمة اللي لازم تكون آمنة 100%.

formalization

formalization يعني تحويل فكرة أو مفهوم إلى صياغة رسمية أو رياضية، بنعملها عشان نقدر نشتغل عليها بطريقة منطقية ومحددة.

Forward Influence

Forward Influence فكرة بتقيس كيف قرار أو فعل هلقيت بيأثر على المستقبل، احنا بنستعملها عشان نقييم سياسات أو نماذج بتتوقع تأثيرها بعيد.

forward-KL

forward‑KL مقياس بيقيس الفرق بين توزيع الاحتمالات اللي بيولدها النموذج والهدف، بنستخدمه بتحسين التدريب عشان النموذج يتعلم أسرع

foundation models

النماذج الأساسية هي نماذج ضخمة اتدرّبت على كميات هائلة من البيانات عشان تكون قاعدة نبني عليها تطبيقات كتيرة، زي GPT وLLaMA، وبنسمع عنها لأنها صارت نقطة البداية لأي مشروع ذكاء اصطناعي هالأيام.

Foundation-Sec-8B

Foundation-Sec-8B هو نموذج أساسي بحجم 8 مليار بارامتر، مخصص للأمان السيبراني، بنستعمله لتوليد نصوص أو تحليلات أمان، مش لأي غرض تاني.

Fourier-series deformation field

Fourier-series deformation field هو طريقة بتمثّل التشوهات بسلسلة فورييه، احنا بنقدر من خلالها نغيّر شكل الأجسام بطريقة سلسة ودقيقة، عشان نطبّقها على الرسوم المتحركة أو تعديل الصور.

FP4

FP4 هو تنسيق أعداد عائمة بدقة 4‑bit، بنستعمله عشان نخفّف الذاكرة والسرعة مش بطّال، بنسمع عنه لأنه بيساعد النماذج تكون أسرع وأرخص

FP4 / E2M1

الـ FP4 هو تنسيق لتخزين الأرقام بـ 4 بِتات بس بدل 32 أو 16، و E2M1 هي نكهة منه بتستخدم بِتَّين للأُس وبِت للكسر، وبنسمع عنهم عشان بيخلّوا النماذج الضخمة تشتغل على ذاكرة أقل بكتير.

FP4 KV caching

طريقة تخزين مفاتيح‑قيم بدقة 4‑بت لتسريع الاستدلال، بدنا نستخدمها عشان نقلل زمن الاستجابة بالموديلات الكبيرة

FP8

FP8 يعني Floating Point 8‑bit، نوع بيانات عددية صغير عشان نقلل حجم النموذج ونسرّع التدريب بدون ما نخسر كتير من الدقة.

FPGA

FPGA هو شريحة قابلة للبرمجة بعد التصنيع، بنقدر نبرمجها لتسوي عمليات خاصة بسرعة عالية وبتستهلك طاقة أقل، فبنستعمله لتسريع خوارزميات الذكاء الاصطناعي أو تطبيقات الهاردوير المخصصة.

frame sampling

frame sampling يعني إننا بنختار إطارات معينة من الفيديو بدل ما نشتغل على كل إطار، عشان نخفّف الحمل ونسّرّع المعالجة

frame-level distillation

frame-level distillation يعني نختصر معلومات كل فريم بالفيديو لنقطة أساسية، مش كل التفاصيل، عشان نخفّض حجم البيانات وبنقدر نسرّع التدريب

framework

الـ framework هو هيكل أو مجموعة أدوات بتنظّم طريقة بناء وتدريب النماذج، يعني احنا بنشتغل ضمنه مش من الصفر.

framing effect

framing effect يعني إنه طريقة عرض المعلومات بتأثر على قراراتنا، يعني لو قدمنا مشكلة بطريقة إيجابية أو سلبية ممكن نختار حل مختلف، وهاد مهم بعالم الذكاء الاصطناعي عشان نفهم سلوك المستخدمين.

FreeMatching

FreeMatching هو نموذج بيشتغل على مطابقة النصوص مع الصور بطريقة مرنة، بنستعمله عشان نقدر نفهم العلاقة بين اللغتين.

frequency scaling

يعني تعديل سرعة تشغيل المعالج أو الـCPU بحيث يشتغل بأكتر تردد ممكن حسب الحاجة، إحنا بنسمع عنه عشان بنحسن الأداء وبنقلل استهلاك الطاقة

frontier LLMs

الـ frontier LLMs هي أحدث نماذج اللغة الكبيرة اللي بتوصل لأحدث قدرات، بنسمع عنها لأنّها بتقربنا من تطبيقات أكثر ذكاء.

frontier models

frontier models هي النماذج المتقدمة اللي بتوصل لأعلى حدود الأداء، يعني احنا بنستعملها لتجارب جديدة ومهام صعبة، بنسمع عنها لأنها بتدفع حدود الذكاء الاصطناعي

FrontierChallenge

FrontierChallenge هو إشي بنستعمله لنقيس قدرات النماذج على حل مشاكل جديدة وصعبة، بنحطها عشان نشوف إذا النموذج قادر يتخطى الحدود الحالية.

frozen LLM

frozen LLM هو نموذج لغة كبير ما بنعدله بعد ما تدرب، يعني وزناته ثابتة، بنستعمله عشان نستفيد من المعرفة الموجودة بدون ما نحتاج نعيد تدريب كبير

frozen transformer embeddings

هني تمثيلات (embeddings) لل‑transformer اللي ما بنغيّرها بعد ما تدربت، بنستعملها جاهزة عشان نسرّع التدريب وما نضيع وقتنا

frozen vision foundation model

الـ frozen vision foundation model هو نموذج رؤية حاسوبية مدرّب مسبقاً ومش بيتغيّر (frozen) أثناء التدريب على مهمات جديدة، بنستخدمه عشان نستفيد من معرفته العامة بدون ما نحتاج نعيد تدريب كامل. بنسمع عنه لأنه بيوفر وقت وموارد كتيرة.

FukuyamaBench

Benchmark يعني مجموعة اختبارات بنقيس فيها أداء الموديلات، وإسمه FukuyamaBench هو إشي بنستعمله عشان نقارن بين الأنظمة.

Full Attention

هالخاصية معناها إنه النموذج بيعطي وزن لكل كلمة أو عنصر مقارنةً بكل الباقيين، يعني ما بيغفل حدا. بنسمعه عشان بيحسّن الفهم والسياق بالنماذج الكبيرة.

full-parameter supervised fine-tuning

full-parameter supervised fine-tuning يعني إنه احنا بنضبط كل وزن بالنموذج باستخدام بيانات مشروحة، عشان نحسن الأداء.

function Acc@10

function Acc@10 مقياس بيوضح نسبة المرات اللي الدالة المطلوبة بتكون ضمن أول 10 نتائج.

function projection

طريقة بنحول دالة معقدة لمجال أبسط لنقدر نتعامل معها، مش بنخليها كما هي.

function-calling

الـfunction-calling هو طريقة بنخلي الـAI يستدعي دوال برمجية مباشرةً، يعني بنعطيه إشي يشتغل عليه بدل ما يجاوب بس، عشان يطلع نتايج أكتر دقة

Functionality Coverage

Functionality Coverage مقياس بنقيس فيه قدّيش النموذج بيغطي كل الوظائف المطلوبة، عشان نقييم شمولية النموذج.

further pre-training

احنا بنأخذ نموذج اتدرّب قبل هيك وننضيف تدريب إضافي عليه باستخدام بيانات جديدة أو متخصصة، عشان نحسّن قدراته في مجالات معينة أو نعلّمه معلومات جديدة.

future confidence distillation

تقنية بنستخلص فيها confidence للخطوات الجاية من نموذج كبير عشان نسرّع نموذج أصغر، بنستعملها لحتى نرفع الدقة من غير ما نحتاج حسابات كتير

future-attention

الفيوتشور أتِنشن بيفكر بالمستقبل، يعني النموذج بيعطي وزن أكبر للبيانات اللي رح تصير بعدين، بنستعمله لتوقعات الزمن الطويل.

Future-frame L1

Future-frame L1 هو مقياس بيقيس الفرق بين الإطار المتوقع والإطار الحقيقي باستخدام متوسط الخطأ المطلق، عشان نقيم جودة التنبؤات.

FutureBench

FutureBench هو مجموعة بيانات (dataset) مخصصة لتقييم نماذج التنبؤ بالمستقبل أو الفهم الزمني، بنستعمله عشان نقارن أداء الموديلات على إشي معقّد

FuzzyBench

FuzzyBench هو مجموعة بيانات فيها أسئلة وإجابات مبهمة شوي، بنستعملها عشان نختبر كيف نماذج الذكاء الاصطناعي بتفهم الكلام اللي فيه غموض.

FuzzyBench-Hard

مجموعة بيانات لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي على أسئلة صعبة وغير واضحة، بنستخدمها عشان نشوف قدرة النموذج على التعامل مع الغموض

GAIA

نظام أو إطار عمل بيجمع بيانات من مصادر مختلفة لتدريب نماذج AI، بنسمع عنه لأنه بيساعد نخلق نماذج أوسع وأدق.

GAIA2

GAIA2 هو مجموعة بيانات فيها صور فضائية وبيانات جغرافية، احنا بنستعملها لتدريب نماذج بتحليل الأرض.

Gain-Shape K-means (GSKM)

Gain-Shape K-means (GSKM) هو تعديل على خوارزمية K-means بيضيف وزن للـgain والشكل عشان يلقط تجميعات أدق بالبيانات المعقّدة. احنا بنستعمله عشان نحسّن التجميعات خصوصاً بالصور أو الإشارات.

game engine

هو برنامج بيحط القواعد والفيزياء لتصميم الألعاب، بنستعمله عشان نخلق عوالم تفاعلية بسهولة.
بدنا نتحكم بكل تفاصيل الحركة والرسومات من غير ما نكتب كل شي من الصفر.

GameCraft-Bench

هي مجموعة بيانات (dataset) فيها سيناريوهات وأمثلة من الألعاب، بنستعملها لتدريب واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم وتصميم الألعاب.

GameFix

Benchmark بيقيس قدرة الـ models على إصلاح أو تحسين ألعاب موجودة، يعني بنعطيه لعبة فيها مشاكل وهو يحاول يصلحها.

GameGen

Benchmark بيقيس قدرة الـ models على توليد ألعاب أو مستويات ألعاب جديدة، بنشوف إذا بيقدروا يخلقوا محتوى إبداعي.

GameHorizon

GameHorizon مجموعة بيانات فيها سيناريوهات وأحداث من ألعاب الفيديو، بنستعملها لتدريب الموديلات على الفهم والسياق داخل الألعاب.

GAN مقالة كاملة ←

GAN أو Generative Adversarial Network نموذج بيشتغل بنظام خصم بين مولد ومميز، بنشوفه كتير بخلق صور أو فيديوهات جديدة، بنسمع عنه لأنه بيعطي نتائج واقعية مش طبيعية

GAPartNet

مجموعة ضخمة من البيانات فيها معلومات عن أجزاء الأشياء المختلفة وخصائصهم. بنسمع عنها لأنها بساعد النماذج تتعلم كيفية تفكيك وفهم الأشياء.

Gated Cross-Modal Attention

Gated Cross-Modal Attention هو آلية بتخلّي النموذج يركز على المعلومات من أكتر من حاسة (زي النص والصورة) بطريقة بتتحكم فيها بوّابات، عشان يدمج البيانات بشكل أذكى.

Gated DeltaNet

Gated DeltaNet نموذج بيستعمل بوابات لتحديث الأوزان بشكل ديناميكي، هالشي بيقلل استهلاك الطاقة وبيحسّن الدقة

Gated DeltaNet (GDN)

هاد نوع من نماذج الذكاء الاصطناعي بيستخدم آلية 'بوابات' عشان يتحكم بشو المعلومات يحتفظ فيها وشو ينسى، وبنسمع عنه لأنه بيحاول يكون أسرع وأكفأ من نماذج الـ Transformer التقليدية خصوصاً مع النصوص الطويلة.

gated linear RNN

gated linear RNN نموذج RNN فيه بوابات linear، بيساعدنا نتحكم بالمعلومات اللي بتنمر، فبيكون training مستقر.

gated linear unit

الـ gated linear unit (GLU) هو وحدة رياضية داخل الشبكات العصبية بتتحكم بتمرير المعلومات عبر بوابة (gate) لتقليل الضوضاء وتحسين الأداء. بنسمع عنها لأنها بتحسّن كفاءة النماذج خاصةً بالمهمات اللي فيها تسلسل زمني.

Gated Scoring

Gated Scoring هو أسلوب بيضيف بوابات تحكم لتقييم كل جزء من النص قبل ما يقرر النتيجة، بنستعمله عشان نحسن دقة التصنيف أو التوليد.

gated spatial pooler

gated spatial pooler مفهوم بيحكم على كيف بنجمع المعلومات المكانية في الشبكة العصبية، يعني بيختار وين يركز الانتباه عالأماكن المهمة؛ بنسمعه لأنه يحسّن دقة النموذج على الصور.

GateMem

GateMem هو dataset بجمع بيانات عن كيف الأنظمة بتتذكر أو بتنسى المعلومات، بنسمع عنه لأنه بيساعد الباحثين يفهموا كيف الذكاء الاصطناعي بيدير ذاكرته.

GateProbe

GateProbe هو مقياس بيفحص فعالية البوّابات (gates) داخل الشبكات العصبية، يعني بنشوف إذا البوّابة تسمح أو تمنع المعلومات بشكل صحيح.

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة