قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
سلسلة التفكير (Chain-of-Thought)
تقنية توجيه النماذج التي تحفز النموذج على توضيح منطقه خطوة بخطوة قبل تقديم الإجابة النهائية، مما يحسن دقة وتتبع الإجابات المعقدة.
نموذج اللغة الكبير (LLM)
نموذج لغوي عصبي واسع النطاق للغاية، مدرب مسبقًا على مجموعات ضخمة من النصوص، قادر على فهم وتوليد اللغة الطبيعية بدقة عالية.
بنية المشفر-المفكك (Encoder-Decoder)
بنية شبكة عصبية أساسية للنماذج من نوع تسلسل إلى تسلسل، حيث يعالج المشفر سؤال الإدخال ويولد المفكك الإجابة، وتُستخدم غالبًا في أنظمة الإجابة على الأسئلة (QA).
الكشف عن الحقائق
مجموعة من التقنيات تهدف إلى تقييم والتحقق من اتساق وصحة المعلومات التي يولدها النموذج، غالبًا عن طريق المقارنة مع مصادر موثوقة.
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
مرادف لـ RAG، يشير إلى الطريقة التي تحسن توليد الإجابات عن طريق دمج معلومات ذات صلة ديناميكيًا مسترجعة من قاعدة بيانات خارجية.
نظام الإجابة على الأسئلة التخاطبي (QA)
نوع من أنظمة السؤال والجواب قادر على الحفاظ على السياق عبر عدة تبادلات للإجابة على الأسئلة اللاحقة أو توضيح الاستفسارات الأولية بطريقة تفاعلية.
نمذجة السياق الطويل
قدرة النموذج على معالجة والاستدلال على نصوص إدخال طويلة جدًا، ضرورية لأنظمة الإجابة على الأسئلة (QA) التي يجب أن تحلل وثائق كاملة لصياغة إجابة.