📘 شو يعني؟

مصطلحات الذكاء الاصطناعي بالعربي

شرح مبسّط لكل مصطلح يمرّ في النشرة — بيكبر مع كل عدد.

كل المصطلحات — الجوهرية والأساسية أول، وبعدها البحثية.

📚 أو اقرأ مجموعة مترابطة مرّة وحدة

حدود النموذج وتكلفته ٨ مصطلحات مرتّبة البرومبت والتعامل مع النموذج ١٠ مصطلحات مرتّبة تقييم النماذج ٩ مصطلحات مرتّبة شبكة المصطلحات شوف شو بيرتبط بشو استكشف ←
LLTB
LLTB هو داتاسيت (مجموعة بيانات) بتجمع نصوص من مصادر مختلفة، بنستخدمه لتدريب الموديلات لأنّه غني ومتنوع.
LLVM
هاي منصة قوية بتساعد في بناء مترجمات (compilers) وتحسين الأكواد البرمجية، اسمها Low-Level Virtual Machine وبنستخدمها عشان نخلي البرامج تشتغل بشكل محسّن على معالجات مختلفة.
LM-head
LM‑head هو الجزء الأخير من نموذج اللغة (Language Model) اللي بيطلع التوقعات أو الكلمات الجاية، بنضيفه فوق الـ encoder أو الـ transformer.
LMCache
نظام تخزين مؤقت للـ Language Models، بيخزن نتايج الاستدلال السابقة لتسريع الاستجابة، مش كل مرة بنعيد حساب نفس الشي.
LMM
LMM يعني Large Multimodal Model، نموذج كبير يقدر يتعامل مع نصوص وصور وفيديوهات مع بعض، عشان نقدر نفهم إشي أكتر من وسيلة
LMO
LMO أو Linear Minimization Oracle هو جزء من بعض الخوارزميات بيساعدنا نلاقي أقل قيمة لدالة خطية ضمن مجموعة معينة، بنستعمله عشان نسرّع الحل
LOCA-bench
هيدا benchmark بنستعمله لنقيس أداء الموديلات على مهام الفهم المحلي، يعني بنشوف قديش الموديل بيفهم السياق المحلي. بنسمع عنه لأنه مهم لنقارن بين موديلات مختلفة.
Local-λ Mix Interaction (LλMI)
تقنية بتخلط بين مستويات مختلفة من معالجة البيانات بشكل محلي ومتوازن، مش بطريقة عشوائية. بنسمع عنها في الأبحاث الحديثة لأنها بتحسّن دقة وكفاءة النماذج بطرق ذكية.
locality-sensitive hashing
هي طريقة ذكية عشان نلاقي الأشياء المتشابهة بسرعة من غير ما نقارن كل إشي بكل إشي، بتحط الأشياء المتشابهة في نفس السلة تقريباً. بنحتاجها لما عندنا بيانات ضخمة وبدنا بحث سريع.
LoCoMo
LoCoMo مجموعة بيانات تركّز على اللغات المحلية والمواضيع الثقافية، بنستعملها لنعلم النماذج تفهم وتنتج محتوى أقرب للثقافة الفلسطينية
Log-linear fusion
هي طريقة بنجمع فيها معلومات من مصادر مختلفة بطريقة لوج-لينياري، بنستعملها عشان النموذج يدمج إشارات متعددة ويطلع نتيجة أدق.
log-probabilities
اللوغاريتمات للاحتمالات يعني بنحول الاحتمالات لأرقام سالبة عشان نتعامل مع قيم صغيرة بسهولة ونقلل الأخطاء الحسابية
log-scale compression
log-scale compression يعني إنه بنضغط البيانات بطريقة اللوغاريتم، يعني القيم الكبيرة بنقللها لتصير أصغر عشان ما تخلّينا نغرق بالمعلومات. بنسمع عنه عشان بساعدنا نتعامل مع أرقام كتيرة بسرعة.
log(N)-Questions
مفهوم بيقيس عدد الأسئلة اللي بنحتاج نطرحها حسب حجم العينة N، عادةً بنقول إن عدد الأسئلة يزداد لوغاريتميًا مع N، بيساعدنا نخطط للبحث.
Logic-Render Alignment
Logic-Render Alignment هو مقياس بيقيس مدى توافق المنطق المبرمج مع المخرجات البصرية، بنستعمله عشان نتأكد إنه النموذج بيظهر النتائج صح
Logit-Contribution Scoring
هيدا اسلوب بنقيس فيه كل كلمة أو إشي كم بيساهم بالنتيجة النهائية للموديل، بنستعمله عشان نفهم ليش النموذج قرر هيك
logits
الـlogits هو النتيجة اللي بيطلعها النموذج قبل ما نحولها لإحتمالات، بنستعمله لنقرر شو الكلمة الجاية عشان نتحكم بالنتيجة
LoGRA
LoGRA هو طريقة تعديل الموديل بإنو بنضيف طبقات منخفضة الرتبة على الفواصل، يعني بنقلّل عدد المعاملات عشان التدريب يكون أخف، بنسمع عنها لأنه بتقلل تكلفة الفاين‑تينغ
long-context prompting
long-context prompting يعني بنعطي الموديل نص أو سياق طويل جداً كمدخل عشان يفهم أكتر ويجاوب بشكل أدق، وهاد مهم لأنه بيخلي احنا نشتغل على وثائق ومحادثات كاملة مش بس جمل قصيرة.
Long-Context Reasoning
Long-Context Reasoning هو قدرة النموذج على التفكير وتحليل معلومات طولها كبير، يعني يقدر يربط إشي من بداية النص لنهايته، مش بس جمل قصيرة.
Long-Horizon Autoregressive Distillation
تقنية بنقل سلوك نموذج طويل الأمد لنموذج أصغر، بدنا نقلل حسابات التنبؤ على فترات طويلة.
Long-Horizon Procedural Planning
المفهوم بيحكي عن تخطيط خطوات طويلة الأمد لإكمال مهمة معقدة، مش خطوة بخطوة بس على طول، بنستعمله لتصميم سلوكيات روبوتات بتحتاج تخطيط بعيد.
Long-Horizon-Terminal-Bench
Long-Horizon-Terminal-Bench مجموعة اختبارات بتقيس قدرة النماذج على حل مهام طويلة الأمد على الطرفية، إشي بنستعمله لنقيس الأداء على إشي معقّد.
long-tail knowledge
المعرفة اللي نادره أو متخصصة، يعني إشي ما بنشوفه كتير بالبحث بس مهم للمواضيع الدقيقة، بنسمع عنها لأن AI بدو يجاوب على أسئلة مش شائعة
LongBench
LongBench هو مجموعة بيانات بنستعملها لنقيس أداء الموديلات الكبيرة على كتير من المهمات، احنا بنحكي عنها عشان نعرف شو القوي فيها
LongBench-v2
LongBench-v2 هو مجموعة بيانات لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي على مهام قراءة نصوص طويلة، بنستعمله عشان نشوف قدرة الموديلات على الفهم المتعمق.
LongEarth-Bench
LongEarth-Bench مجموعة اختبار بتقيس قدرة النماذج على معالجة نصوص طويلة ومهام أرضية، بدنا نعرف إذا النموذج بيستوعب معلومات طويلة.
LongMemEval
LongMemEval مجموعة بيانات لتقييم قدرة النماذج على تذكر معلومات لفترات طويلة، بنستعملها عشان نشوف إذا النموذج ما ينسى إشي بعد ما يمر وقت
LongVideoBench
LongVideoBench هو مجموعة بيانات (داتاسيت) فيها فيديوهات طويلة ومهام تقييم مختلفة، بنستعمله عشان نقيس قدرة النماذج على فهم وتوليد محتوى فيديوهات طويلة. بنسمع عنه لأنه بيساعد الباحثين يطوّروا نماذج أقوى للفيديو.
LOOCV
LOOCV يعني Leave-One-Out Cross-Validation، طريقة بنقسّم فيها الداتا، كل مرة بنترك عينة وحدة للاختبار والباقي للتدريب، بدنا نعرف أداء الموديل بدقة.
lookup agent
وكيـل بسيط بيدوّر على معلومة موجودة بقاعدة بيانات أو فهرس، يعني بدال ما يعالج كلشي من الصفر، بيستدعي إشي جاهز من الذاكرة
LoopBench
LoopBench هو benchmark بنقيس فيه أداء الأنظمة على مهام متكررة، بنستعمله عشان نشوف مين أسرع وأقوى
LoopCD
LoopCD هو مفهوم بيوصف دورة متكررة لتحديث البيانات أو النموذج بشكل مستمر، بنسمعه لأنه بساعدنا نحافظ على تحسين الأداء بشكل دائم.
looped language models
الـlooped language models نماذج بتعيد تشغيل نفسها داخل حلقة لتوليد نصوص أطول أو تحسين الفهم، بنستفيد منها لما بدنا نكمل حوار أو قصة.
looped Transformers
الـ looped Transformers يعني إنه بنعيد تشغيل الـ Transformer على نفس المخرجات كمدخل مرة تانية، احنا بنستعمله عشان النموذج يتعلم تمثيل أعمق ونتجنب إنه يضل يضلل، وبيساعدنا نطلع نتائج أدق.
Loopie
Loopie هو نموذج توليدي صغير بيشتغل على توليد نصوص أو أكواد بطريقة حلزونية، يعني بحافظ على السياق خطوة خطوة وإشي مفيد للمهام البسيطة.
LooseControlVideo
هاد نموذج لتوليد فيديو بيعطيك تحكم مرن بالمحتوى بدون ما تكون قيود صارمة، يعني بتقدر توجّهه بس مش لازم تحدد كل تفصيلة، بنسمع عنه في مجال توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي.
LoRA adapters
LoRA adapters هي إضافات خفيفة بتتصل بالنماذج الكبيرة لتخصيصها بدون ما نعيد تدريب كل النموذج. بدنا نستخدمها عشان نوفر وقت وموارد، ومش بنحتاج نعيد تدريب كامل.
LoRA fine-tuning
طريقة ذكية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي بدون ما نغيّر الموديل الأساسي كتير. بدنا نستخدمها عشان تطوير البرامج بتكون أرخص وأسرع.
LoRA SFT
طريقة فعّالة عشان نعلّم نموذج ذكاء اصطناعي مهام جديدة بدون ما نثقّل حسابياً: بدنا نعدّل جزء صغير من النموذج بدل كله، فتصير أسرع وأرخص.
low-rank مقالة كاملة ←
مصطلح بنستعمله لنقل إنه المصفوفة أو التمثيل فيه عدد قليل من القيم الفعّالة، يعني بنقدر نضغط الإشي بدون ما نخسر كتير. بنسمعه عشان بيساعدنا نخزن ونحسب النماذج أسرع.
Low-Rank Adaptation
Low-Rank Adaptation طريقة لتعديل نموذج كبير بطريقة خفيفة، بنضيف طبقة صغيرة من المعاملات بدل ما نعيد تدريب النموذج كله، فهالشي بيوفر وقت وموارد.
low-rank gradient sketches
Low‑rank gradient sketches هي تقنية لتقريب التدرجات باستخدام مصفوفات منخفضة الرتبة، عشان نوفر الذاكرة والوقت وقت التدريب الضخم، بنسمع عنها لأنها بتخلّي التدريب مش ثقيل
low-rank subspace
low-rank subspace يعني مساحة فرعية بسيطة فيها القليل من الأبعاد الأساسية، بنستعملها لتقليل حجم الداتا وتسهيل التحليل، بنسمع عنها لأنه بتخلينا نفهم البيانات الكبيرة بطريقة أخف.
LPIPS
اختصار Learned Perceptual Image Patch Similarity - بدل ما نقيس الفرق الرياضي بس، احنا بنسأل: كم البشر بيلاحظ الفرق؟ يعني قياس أذكى بشوية من PSNR عشان بأخذ بعين الاعتبار كيف العين البشرية شايفة الفروقات.
LRU
LRU (Least Recently Used) هو إستراتيجية حذف من الكاش للبيانات اللي ما استُخدمت من زمان، عشان نفضّل مساحة للبيانات الجديدة
LTBv1
هادا كمان dataset، يعني مجموعة كبيرة من البيانات، يمكن صور أو نصوص أو أرقام، عشان ندرب عليها الموديلات تبعتنا. كل dataset بكون إله استخدام معين حسب المشكلة اللي بدنا نحلها.
LTM
الذاكرة طويلة المدى، يعني معلومات بتضل مخزنة لفترة طويلة، احنا بنحتاجها عشان النموذج يقدر يتذكر سياق طويل
LVLM
LVLM يعني Large Vision-Language Model، موديل كبير بدمج الرؤية (الصور) واللغة، بنستعمله لتفسير الصور وإعطاء أوصاف نصية عشان نفهم المحتوى
LVSM-style transformer
الـ LVSM-style transformer هو نموذج تحويل مبني على أسلوب LVSM اللي بيجمع بين الرؤية واللغة، بدنا نستخدمه لتطبيقات متعددة.
Lyapunov optimization
Lyapunov optimization هو طريقة رياضية بتساعدنا نتحكم بموارد النظام بشكل مستقر، مش بنحب النظام يطيح فجأة، عشان بنحتاج استقرار طويل الأمد.
M3-Agent
M3-Agent هو نموذج ذكاء اصطناعي بيشتغل كوكيل متعدد المهام، يعني يقدر يتعامل مع أكتر من هدف أو بيئة بنفس الوقت، بنستخدمه عشان نحتاج حل مرن وسريع لمشاكل معقّدة
MAA
الـ MAA أو Model-Agnostic Alignment هو نهج لمحاذاة النماذج مع القيم البشرية بطريقة مش مرتبطة ببنية نموذج معين، يعني بينشتغل مع أنواع نماذج مختلفة، وبنسمع عنه عشان مشكلة المحاذاة صارت من أهم التحديات بالذكاء الاصطناعي.
MACE
MACE هو إطار بيشتغل على تحسين الاستقرار والموثوقية بالمهمات المتعددة، بنسميه كاختصار للـ Multi-Agent Coordination Engine.
macro average recall
macro average recall هو مقياس بيركّز على استرجاع كل الفئات بالتساوي، احنا بنحسب المتوسط لكل فئة وبنضيفه. بنسمعه عشان بيظهر الأداء الحقيقي للنموذج خاصةً إذا عندنا فئات مش متوازنة.
Macro Graph
Macro Graph هو تمثيل كبير للبيانات أو العلاقات على مستوى عالي، بنستخدمه لنشوف الصورة العامة للأنظمة وإحنا بنحتاجه لتخطيط استراتيجيات واسعة
macro-AUROC
الـmacro-AUROC هو مقياس بيقيس الأداء العام للنموذج على كل الفئات، وبياخد المتوسط للـAUROC لكل فئة. بنستعمله عشان نعرف إذا النموذج يشتغل بشكل متوازن مش بس على فئة وحدة.
macro-averaged AUC
هاي مقياس بنقيّم فيه أداء النموذج على كل الفئات بالتساوي حتى لو في فئة عندها بيانات قليلة، عشان ما يتغلب الـ AI على الفئات الكبيرة ويتجاهل الصغيرة.
macro-F1
Macro-F1 هو مقياس تقييم بيحسب المتوسط المتساوي للـF1-score على كل الفئات، بنستعمله عشان نقيم أداء النموذج خاصةً إذا كان في توازن غير متساوي بين الفئات.
MAE
MAE أو Mean Absolute Error مقياس للخطأ المتوسط، بنقيس فيه الفرق المطلق بين التوقعات والنتائج عشان نعرف قديش النموذج بدق.

صفحة ٤٠ من ٦٨ · ٤٠٥٩ مصطلح