📘 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 ←
self-referential cognition
self-referential cognition يعني قدرة النموذج أو العقل إنه يتكلم عن نفسه أو يفكر بحد ذاته، بنسمع عنه لأنه مهم لتطوير نماذج تفهم نفسها وتتحكم بأخطائها.
self-reflection
هالمفهوم يعني إنه النموذج بيقيم نتايجه بنفسه وبيحاول يحسنها، مش بس يجاوب، بل يتأمل إشي عمله.
Self-Refutation Loop
حلقة بتصير لما الموديل ينفي أو ينتقد ردّه نفسه بشكل متكرر، وهي مشكلة بنشوفها بالأنظمة اللي بتحاول تصحح أخطاءها.
self-rewarding
self-rewarding هو فكرة إنه النظام بيكافئ حاله لو عمل شي كويس، فبصير يتعلم يضل يحسّن حاله.
self-speculative decoding
self-speculative decoding هو طريقة توليد النص بتخلي النموذج يتخمن أكتر من خطوة قدام قبل ما يختار الكلمة النهائية، لتقليل الأخطاء وزيادة السلاسة. بنسمع عنه عشان بيسرّع عملية التوليد.
self-supervised
self-supervised يعني طريقة تعلم الآلة من غير ما نعطيها تسميات، بنخلي النموذج يتعلم من البيانات لحاله عشان ما نحتاج نجهّز بيانات معلمة كتير
self-supervised pre-training
طريقة تدريب النموذج من غير ما نعطيه بيانات معنونة، بنعطيه مهمات بسيطة يخلقها لحاله، مش لازم نجهّز لابلز كتيرة عشان نبدأ التدريب.
Self-Testing
Self-Testing هو مفهوم بيخلي النموذج يختبر حاله بنفسه بعد كل خطوة، عشان نتأكد إنه يتعلم الصح.
self-training
الـ self‑training هو أسلوب تعلم شبه إشرافي، النموذج بيدرب حاله على بيانات ما عندها تسميات بعد ما يوقع تنبؤات، بنستعمله عشان نستفيد من بيانات كتيرة بدون ما نحتاج نعلّم كل وحدة يدوياً.
semantic action units
semantic action units هي وحدات صغيرة من الفعل بتوصف معنى الحركة، بنستعملها عشان نحلّل سلوك الإنسان أو الروبوت بطريقة دقيقة
semantic coordination
semantic coordination يعني تنسيق المعاني بين نماذج أو وسائط مختلفة، بنحتاجه عشان كل الأنظمة تحكي نفس اللغة وتشتغل مع بعض
Semantic Discretization
Semantic Discretization هو تحويل المعاني المستمرة إلى فئات منفصلة، بيساعدنا نفهم النصوص بشكل أبسط.
semantic discriminator
semantic discriminator هو مكوّن بيفحص إذا المعنى اللي بيطلع من النموذج منطقي ومطابق للطلب، وبيمنع الردود الغير مترابطة.
Semantic Distortion classifier-free guidance
طريقة بتخلّي النموذج يغيّر المعنى بطريقة مرنة من غير ما نحتاج لمصنّف خارجي، بنستعملها عشان نتحكم بالنتيجة بشكل أدق.
semantic diversity
هي مقياس بيقيس تنوّع المعاني اللي بينجّم النموذج يولّدها، يعني بدنا نضمن إنه الجواب ما يكون مكرّر بس يكون غني ومختلف.
semantic embedding
semantic embedding هو تمثيل رقمي لكلمة أو جملة بحيث إن المعنى ينعكس في الفضاء، بنستعمله لتقريب الأشياء المتشابهة معنويًا
semantic entropy
الـsemantic entropy بيقيس قديش المعلومات أو الغموض موجودين في تمثيل النص، بنسمعه عشان نفهم إذا النموذج يخلق تمثيلات واضحة ولا مش واضحة
Semantic Evidence Generation
Semantic Evidence Generation يعني إنشاء أدلة ذات معنى من البيانات لتدعم الفهم أو التفسير، بنسمع عنها عشان بتقوي قدرة النموذج على شرح قراراته.
semantic index
فهرس بيحفظ تمثيلات معنوية للجمل أو الوثائق، عشان نقدر نلاقي معلومات بسرعة، بنستعمله بالبحث الذكي
semantic layout
semantic layout هو ترتيب أو تخطيط معنوي للمعلومات داخل النص أو الصورة، عشان النموذج يقدر يفهم السياق بشكل أعمق.
semantic leakage
semantic leakage يعني إنه النموذج بيفلت معلومات معنوية من التدريب أو من السياق، وهاد بيخلّي المخرجات تحكي أشياء ما لازم يطلعها. بنسمع عنه عشان بيأثر على السرية والدقة.
Semantic Memory
الذاكرة اللي بتخزن المعاني والعلاقات بين المفاهيم، مش بس تفاصيل، وبتساعد النموذج يربط بين الأفكار
semantic oracle
semantic oracle هو كيان أو خدمة بتعطي معنى أو تفسير للبيانات، يعني بتجاوب على أسئلة عن معنى الكلمات أو العبارات. بدنا نعرف عنها عشان بتسهل علينا استخراج الفهم من النصوص.
semantic persistence
القدرة إنه المعنى يبقى ثابت عبر الوقت أو عبر نماذج مختلفة، بنسمعه عشان مهم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللي بدها تحافظ على الفهم المستمر
semantic priors
semantic priors يعني المعرفة المسبقة عن معنى الأشياء، بنستعمله عشان النموذج يتوقع إشي أدق، بنسمع عنه لأنه بيساعد تحسين الفهم
semantic rewriting
semantic rewriting هو عملية تعديل النص لإعادة صياغته مع الحفاظ على المعنى، بنعملها عشان نحسّن الوضوح أو نطابق أسلوب معين.
Semantic Role Labeling
هالمصطلح يعني تصنيف كل كلمة بالجملة حسب الدور الدلالي تبعها (فاعل، مفعول فيه، إلخ)، بنستعمله لتفسير النصوص وتوليد ملخصات، بنسمعه عشان تحسين الفهم الآلي للغة
semantic rubrics
هي معايير تقييم مبنية على الفهم والمعنى مش على مطابقة كلمات بالضبط، بنستخدمها عشان نحكم هل جواب الـ AI كان صح فعلاً. مهمة جداً في تقييم جودة النماذج.
semantic schema
semantic schema هو مخطط بنحدّد فيه المعاني والعلاقات بين المفاهيم، بنستعمله عشان نفهم إشي البيانات بشكل أعمق ونسهّل البحث.
Semantic Search then Discrimination (S2D)
Semantic Search then Discrimination (S2D) مفهوم بنبحث فيه أولاً عن معلومات ذات معنى قريب من السؤال، وبعدين نميز أو نختار الأنسب من النتائج، عشان نوصل لإجابة دقيقة.
semantic segment-level consolidation
semantic segment-level consolidation يعني دمج القطاعات اللغوية اللي لها معنى واحد لتقوية الفهم، بنستخدمه لتقليل التكرار وتحسين تمثيل النص.
semantic segmentation
هي طريقة بنقسّم الصورة لأجزاء صغيرة وكل جزء بنقول شو هو (سيارة، شجرة، إنسان)، احنا بنستخدمها عشان الكمبيوتر يفهم محتوى الصورة بشكل دقيق مش بس يعرّف إن في سيارة لأ يقول وين السيارة بالضبط.
semantic similarity
Semantic similarity هو مقياس بيقيس قديش معنى جملتين أو كلمات قريب من بعض، بنستعمله عشان نحدد إذا النصين بيدلوا على نفس الفكرة أو لا.
semantic spaces
semantic spaces هو تمثيل رياضي للكلمات والمعاني، بنستعمله لنقارن بين إشي وإشي تاني عشان نفهم التشابه بينهم.
semantic span
semantic span هو الجزء من النص اللي بيمثل معنى معين، بنحدده عشان نربط الكيانات أو الأسئلة بالإجابة الصحيحة.
Semantic Task Completion
Semantic Task Completion يعني إن النموذج يكمّل المهمة بناءً على الفهم الدلالي، مش بس على القواعد
semantic textual gradient abstraction
semantic textual gradient abstraction يعني تجميع التدرجات النصية بطريقة تعكس المعنى، مش بس الحروف؛ بنستعمله عشان النموذج يفهم السياق أعمق ويقلل الأخطاء.
semantic tree
semantic tree تمثيل هرمي لمعاني الكلمات أو المفاهيم، بنستعمله لتنظيم المعلومات بطريقة منطقية، عشان نقدر نلاقي العلاقات بين المفاهيم بسهولة.
SemBench
Dataset فيه جمل ومعاني لتقييم الفهم الدلالي، بنستعمله عشان نختبر قدرة الموديل على الفهم العميق
semi-autoregressive
الـ semi-autoregressive هو أسلوب توليد نص بيخلّي النموذج ينتج مجموعة من التوكنات مرة وحدة وبعدين يكمل بشكل تسلسلي، يعني نص نص. بنسمع عنه لأنه بوازن بين السرعة والدقة.
semifactual
الـ semifactual هو نوع من الأسئلة أو الجمل اللي بتتخيل لو صار إشي مختلف جزئياً، يعني بنسأل “لو ما صار كذا، شو كان ممكن يصير؟”. بنستعمله عشان ندرب الموديلات على التفكير البديل.
SenseNova-Vision
SenseNova-Vision هو نموذج رؤية حاسوبي بيحلل الصور والفيديوهات وبيستخرج معلومات مفيدة، بنسمعه لأنه بيوفر قدرة على الفهم البصري للآلات.
Sentence Error Rate
Sentence Error Rate (SER) هو مقياس بيقيس نسبة الجمل اللي فيها أخطاء مقارنةً بالنص الأصلي، بنستعمله عشان نعرف قديش النموذج بدق.
SentencePiece
SentencePiece أداة لتقطيع النصوص إلى وحدات صغيرة، بنستعملها عشان نحصل على تمثيل موحد للكلمات.
sequence probability
هالمفهوم بيعني احتمال إنه النموذج يولّد تسلسل كلمات معين، بنقيسه عشان نعرف قديش التوقعات تبعتنا قوية ومنشان نختار الجواب الأنسب
sequential hypothesis testing
اختبار الفرضيات المتسلسل هو طريقة بنختبر فيها الفرضيات وحدة ورا التانية حسب النتائج اللي بنشوفها. احنا بنستعمله عشان ما نضيع مواردنا ونحدد أسرع وقت نقرر فيه.
SESA
SESA هو نموذج لتوليد وتقييم النصوص المتعددة اللغات، اسمه بيختصر Semantic Embedding and Similarity Alignment، بنستعمله لتوحيد الفهم بين لغات مختلفة
SetwiseEvalKit
مصطلح SetwiseEvalKit هو مجموعة أدوات بنستعملها لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة شاملة، يعني بنقيس الأداء على مجموعة من الأسئلة مش سؤال واحد، عشان نفهم القوّة والضعف بشكل أدق. بنسمع عنه لأنه بساعد الباحثين يطوّروا النماذج بطريقة منطقية.
SFC-Bench dataset
مجموعة بيانات لتدريب وتقييم SFC، فيها أوامر صوتية وتوقعات، إشي مهم عشان نطوّر هالميزة
SFT
اختصار Supervised Fine-Tuning، يعني بناخد نموذج ذكاء اصطناعي جاهز ونعلّمه من جديد على بيانات محددة عشان يبقى أحسن في مهمة معينة، زي ما بتدرّب موظف جديد على شغل محدد.
SGLang
SGLang نموذج لغة بيشتغل على تسريع الاستدلال باستخدام تقنيات Sparse Graph، احنا بنستعمله لتوليد نصوص بسرعة
shadow pairs
shadow pairs هو مفهوم بيستعمل نسخ متماثلة من البيانات لتقوية التعلم، يعني بنعمل زوجين من العينات المتقاربة عشان النموذج يتعلم يفرق بينهم، بنستفيد منه لتقليل الأخطاء
Shannon capacity
Shannon capacity هو أقصى معدل نقل معلومات ممكن عبر قناة اتصال بدون أخطاء، حسب نظرية شانون. بنسمع عنه عشان هو الأساس لتصميم أنظمة الاتصالات الفعّالة.
SHAP
SHAP هو طريقة بنستعملها لنفهم كيف كل إشي من البيانات بيأثر على توقع النموذج، يعني بنعطي كل ميزة وزن يوضح قديش إلها دور، بنسمع عنه عشان بنحتاج نعرف ليه النموذج قرر هيك.
Shapley
Shapley هو مفهوم من علم الاقتصاد بيحدد مساهمة كل خاصية في توقع النموذج، احنا بنستعمله عشان نفهم شو الإشي اللي بيأثر أكتر.
ShARC
مجموعة بيانات اسمها ShARC، بنستعملها لتدريب نماذج تفهم نصوص وتجاوب على أسئلة بتحتاج حوار وتفسير، إحنا بنحب نختبر الفهم العميق
SHE
نموذج اسمه SHE، بنستخدمه لتصحيح الأخطاء أثناء التوليد وتوليد نصوص أقرب للواقع
SHERLOC
SHERLOC هو موديل للذكاء الاصطناعي بيشتغل على تحليل النصوص وتوليد الفهم، بنسمع عنه لأنه بيساعدنا نفهم المحتوى بسرعة.

صفحة ٥٧ من ٦٨ · ٤٠٣٩ مصطلح