قاموس الذكاء الاصطناعي — صفحة ٣٩

latent token

latent token هو تمثيل مخفي لكلمة أو جزء من البيانات داخل نموذج كبير، بيحمل معلومات مش واضحة للعين. بنسمع عنه عشان بيساعد النموذج يفهم السياق أعمق.

latent trait models

latent trait models هي نماذج بتحلل الصفات الخفية للناس أو الأشياء، مثل القدرات أو الميول، بنستخدمها لتوقع سلوكيات أو تصنيفات، وبدنا نفهمها عشان نعمل توصيات أدق.

Latent Variation Sampling

طريقة بنسحب فيها عينات من التوزيع الكامن لتوليد تنوع بالنتايج، بنستعملها لتقوية التدريب وتجنّب التكرار

latent video

هيدا إشي بيمثّل الفيديو بصورة مخفيّة داخل الفضاء اللاتيني، بنستخرج منه خصائص عشان نقدر نتعامل مع الفيديو بشكل أسرع

latent-space architectures

هالمفهوم بيحكي عن تصاميم نماذج تتعامل مع الفضاء الكامن، يعني تمثيل مضغوط للبيانات، عشان نقدر نولد أو نغيّر أشياء بشكل فعال.

latent-space language model

latent-space language model هو نموذج لغة بيتعامل مع تمثيلات مخفية (latent) للمعاني، مش بس الكلمات الظاهرة؛ بنستعمله عشان نولد نصوص أكثر إبداعاً وتناسقاً.

Latent-to-4D

هالنموذج بيحوّل تمثيل مخفي (latent) لبيانات بأربع أبعاد، زي الوقت والمساحة، عشان نقدر نفهم الحركات الديناميكية

LatentBridge

موديل بيربط الفضاء الكامن بين بيانات مختلفة، بدنا نستخدمه لنقل المعرفة من مجال لآخر بسهولة

LatentSeek

موديل بيدوّر على تمثيلات مخفية بالبيانات، بدنا نكتشف إشي مهم ما بنشوفه بالعين.

layer contribution

بنقيس فيها شو دور كل طبقة بالنموذج بعملية اتخاذ القرار، يعني بنعرف أي طبقة تعطينا أهم المعلومات.

layer dropout

layer dropout يعني إننا بنشيل طبقة أو جزء منها أثناء التدريب عشان النموذج ما يتعلمش الاعتماد على نقطة وحدة، هالشي بساعد على تعميم أحسن.

LayerRecall

LayerRecall هو نموذج بيشتغل على استرجاع معلومات من طبقات معينة داخل الشبكة، بنستعمله عشان نفهم كيف المعلومات بتنتقل داخل النموذج

layerwise gates

layerwise gates هي مفاتيح بتتحكم بمرور المعلومات بين الطبقات، بنستعملها لنقفل أو نفتح الإشارات حسب الحاجة.

LayoutReader

LayoutReader نموذج بيفهم تخطيط المستندات، بيقرا النصوص وينظمهم حسب المواقع، عشان نقدر نستخرج المعلومات من ملفات PDF أو صور

LBS

LBS يعني Linear Blend Skinning، طريقة بسيطة لتشويه النماذج الثلاثية الأبعاد بناءً على وزن العظام، احنا بنستعملها كتير بالألعاب عشان حركة الشخصيات تكون طبيعية.

leave-one-out utility audit

leave-one-out utility audit عملية بنشيل فيها عنصر واحد من البيانات ونقيس الفرق، بنستخدمها عشان نعرف أهمية كل إشي

Leiden

Leiden خوارزمية لتقسيم المجتمعات في الشبكات، أحسن من خوارزمية Louvain وبتعطي تجزئة أدق

length curriculum

هي استراتيجية تدريب بنبدأ فيها نعلّم الموديل على نصوص قصيرة وبعدين نطوّلها تدريجياً، زي ما بنعلّم الطالب من بسيط لصعب. بنحتاجها عشان الموديل يتعلم يتعامل مع سياقات طويلة من غير ما يتعب.

Levenshtein distance

Levenshtein distance هو مقياس بحدد عدد التغييرات (إضافة، حذف، أو استبدال) اللازمة لتحويل كلمة أو سلسلة نصية لتانية، بنسمعه لأنه مفيد بالمقارنة بين النصوص وتدقيق الأخطاء.

LeWorldModel

LeWorldModel هو نموذج بيحاول يفهم العالم من خلال تمثيلات داخلية، بيستخدمه الباحثين عشان يخلقوا أنظمة قادرة تتصرف بذكاء في بيئات معقّدة

LexFrame

الـLexFrame هو نموذج بيركّز على تمثيل الكلمات والسياق بطريقة هيكلية، يعني بيبني إطارات (frames) للمعاني. بنسمع عنه لأنه بيسهّل الفهم العميق للنصوص وتوليد ردود أدق.

Lexical Multidimensional Analysis

هي طريقة بنحلل فيها الكلمات من أكتر من بُعد، زي المعنى والسياق والصوت، عشان نفهم النص أعمق.

lexical view

lexical view هو مفهوم بيشوف النص من ناحية الكلمات والمعاني، بنستفيد منه عشان نفهم كيف النموذج يتعامل مع المفردات.

LIBERO

هاد dataset مخصص لتعليم الروبوتات تنفذ مهام في البيئات المنزلية، بيحتوي على تسلسلات حركات ومهام متنوعة — بنستخدمه عشان نختبر قديش الروبوت قادر يتعلم ويتكيّف مع مواقف جديدة.

LIBERO-Plus

LIBERO-Plus هو benchmark لتقييم الروبوتات على مهام متعددة ومعقدة، بنقيس فيه قدرة الروبوت يتعلم ويتعمم على شغلات جديدة.

LIBERO-PRO

هاي مجموعة بيانات بتحتوي على آلاف المهام الروبوتية المختلفة، بدنا نستخدمها عشان نعلّم الذكاء الاصطناعي يفهم ويعمل مهام معقدة بأدوات وبيئات متنوعة.

LightGBM

LightGBM نموذج شجري سريع وخفيف، مش بحتاج موارد كتيرة وعشان بنحصل على دقة عالية بنستعمله لتصنيف أو توقع بيانات كبيرة.

likelihood displacement

likelihood displacement هو قياس بيقيس كيف تغيرت احتمالية البيانات بعد تعديل النموذج، بنستعمله لنفهم تأثير التدريب أو تعديل المعلمات

likelihood score

likelihood score هو مقياس بيقيس قديش النموذج بيعتقد إن الجملة أو الكلمة محتملة، بنستعمله لتقييم جودة النصوص اللي بيولدها.

Linear Attention

linear attention طريقة تركيز بتقلل التعقيد من O(n^2) لـ O(n)، فبتخلي المعالجة أسرع ومش بتستهلك كتير موارد.

linear map

linear map يعني تحويل رياضي بيحافظ على الخطية بين المتجهات، احنا بنستعمله لتبسيط التحليل وتسهيل الفهم.

linear probe

طريقة بسيطة لتقييم تمثيلات النموذج، بنضيف طبقة خطية ونشوف إذا بتقدر تتنبأ بالتصنيف

linear probing

هي طريقة تقييم بسيطة، بناخذ نموذج متدرب مسبقاً ونجمّد أوزانه، وبس نضيف طبقة خطية صغيرة فوقيه عشان نشوف قد شو تعلّم إشي مفيد. بنسمع عنها لأنها مقياس نظيف بيخلينا نقيس جودة التمثيلات اللي تعلّمها النموذج.

listwise selector

listwise selector هو طريقة بنختار فيها كل القايمة مع بعض مش عنصر لحاله، بنستعمله عشان نحسّن ترتيب النتائج

LiveCodeBench

منصة اختبار حقيقية بتقيّم قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على كتابة كود برمجي فعلي وتحل مشاكل حقيقية. بنركز عليها عشان فيها أسئلة جديدة باستمرار ومش مجرد مذكرة قديمة.

LiveCodeBench (LCB)

هاد مجموعة بيانات بتُستخدم عشان نختبر قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على كتابة كود برمجي، بنسمع عنها كتير لأنها بتقيّس فعلياً إذا النموذج بيفهم البرمجة ولا بس بيحفظ إجابات.

Llama 3.1

Llama 3.1 هو نموذج لغة من Meta أحدث من النسخ السابقة، احنا بنستعمله عشان يعطي نتائج أدق وأسرع في الفهم والكتابة.

LLaMA-2-7B

LLaMA-2-7B هو نموذج لغة كبير من Meta بحجم 7 مليار بارامتر، احنا بنستعمله عشان يولّد نصوص طبيعية وبدنا نطبّق عليه مهام متعددة.

LLaMA-3-8B

LLaMA-3-8B هو نموذج لغة من Meta فيه 8 مليار بارامتر، بنستعمله لتوليد نصوص أو مساعدة بحلول ذكية، وهو أحدث نسخة من عائلة LLaMA.

LLaMA-3.1-70B

هاد واحد من أقوى نماذج اللغة الكبيرة الموجودة حالياً، من شركة ميتا. هو نسخة مطورة (3.1) وكتير كبير (70 مليار باراميتر). بيقدر يعمل كل إشي من كتابة نصوص، ترجمة، تلخيص، وإبداع، وكتير ناس وشركات بيستخدموه.

Llama-3.1-8B

نموذج لغة كبير من Meta فيه 8 مليار بارامتر، بنستعمله لتوليد نصوص دقيقة وعالية الجودة

Llama-3.2

Llama-3.2 هو نموذج لغة كبير بيشتغل على توليد النصوص، بنستعمله عشان يكتب محتوى أو يجاوب على أسئلتنا بسرعة.

Llama-3.3-70B-Instruct

موديل كبير من Llama بيشتغل بتعليمات، بيفهم الأوامر ويعطي ردود دقيقة، بنستخدمه لتطبيقات تحتاج توجيه واضح.

Llama-600M

نموذج لغة خفيف بحجم 600 مليون باراميتر، مناسب للتطبيقات الصغيرة أو على الأجهزة المحدودة

LLaVA-NeXT

موديل جديد اسمه LLaVA‑NeXT بيجمع بين الفهم النصي والرؤية، بدنا نستخدمه لتوليد ردود فيها صور وفيديوهات

LLM agents

يعني برامج ذكية مبنية على نماذج لغة كبيرة، وهذي البرامج قادرة تتخذ قرارات وتقوم بمهام معقدة بنفسها بدون ما نخبرها كل خطوة. بنسمع عنها كتير الآن عشان هي الخطوة الجاية في تطور الذكاء الاصطناعي.

LLM alignment

يعني احنا بندرب النموذج اللغوي الكبير إنه يشتغل بطريقة آمنة وأخلاقية ومفيدة للناس، مش بس إنه يكون ذكي. عشان بدنا النموذج يتصرف بشكل يطابق قيمنا البشرية والحاجات اللي احنا بدنا إياها.

LLM coding agents

LLM coding agents هم برامج ذكاء اصطناعي بتكتب كود تلقائيًا، بدنا نستخدمهم عشان يسرّعوا عملية البرمجة وما نضيع وقت على تفاصيل روتينية.

LLM Deception Diamond

مفهوم بيشرح كيف نماذج اللغة الكبيرة ممكن تكون صادقة، مخادعة، أو محايدة، بنسميه Deception Diamond لأنه فيه ثلاث وجوه أساسية.

LLM judges

LLM judges نماذج لغوية بنستعملهم كحكام لتقييم جودة إجابات نماذج تانية، بنعتمد عليهم عشان يعطونا تقييم موضوعي

LLM personalization

بنخلّي النموذج الكبير يتكيّف مع كل شخص على حدة، يحكيه بأسلوبه ويفهم احتياجاته. بنسمع عنه كتير لأن الناس بدها تجربة مخصّصة إلها مش نموذج عام لكل الناس.

LLM pipelines

إشي يعني نسلسل خطوات وعمليات مرتبة عشان نعالج المدخلات والمخرجات، مثلاً: نأخذ النص، نحللو، نعدل عليه، بعدين نطلعو للمستخدم.

LLM reranker

LLM reranker نموذج بيرتب النتائج اللي طلعها نموذج ثاني، بنستعمله عشان نختار أفضل إجابة مش بس الأولى.

LLM-as-a-Verifier

LLM-as-a-Verifier نموذج لغوي كبير بنستعمله كمدقق، يعني بدنا يتحقق من صحة المخرجات قبل ما نعرضها

LLM-as-judge

LLM-as-judge هو مفهوم بيستعمل نموذج لغة كبير كقاضٍ لتقييم أو تصنيف مخرجات نماذج ثانية. بنسمع عنه لأنه بيوفر طريقة آلية لتقييم الجودة بدون تدخل بشري.

LLM-based coding agents

يعني برنامج ذكي بيستخدم نماذج اللغة الكبيرة عشان يكتب ويحلل ويصلح الكود بالآلي. بنسمع عنها عشان اليوم صارت مهمة جداً في البرمجة والتطوير.

LLM-Case

LLM-Case هو نموذج لغة كبير مخصص لحالات الاستخدام الخاصة، احنا بنستعمله لنحل مشاكل معينة بنظامنا

LLM-teacher distillation

تقنية LLM-teacher distillation يعني بدنا نخلّي نموذج صغير يتعلم من نموذج كبير، فبيصير أسرع ومش بيستهلك موارد كتيرة.

LLMRouter

LLMRouter هو نموذج أو نظام بيوزع الأسئلة على مجموعة من نماذج اللغة الكبيرة حسب قدراتهم، بنستعمله عشان نحسّن الفعالية وما نضيع موارد.

Lloyd-Max codebook

هيدا هو مجموعة القيم اللي بنختارها لتقريب الإشارات، بنستعمله بالضغط عشان نقلل حجم البيانات بدون ما نخسر كتير جودة

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة