معجم الذكاء الاصطناعي

نظام ذكاء اصطناعي دُرِّب على كميات ضخمة من النصوص ليفهم اللغة البشرية ويولّدها، مثل ChatGPT وClaude وGemini.

البنية المعمارية الأساسية لمعظم نماذج اللغة الحديثة، تعتمد على آلية "الانتباه" لفهم العلاقات بين الكلمات في الجملة.

القيم العددية التي يتعلمها النموذج أثناء التدريب. كلما زاد عدد المعاملات، زادت قدرة النموذج (بمليارات عادةً في النماذج الكبيرة).

تحويل النصوص أو الصور إلى متجهات رقمية تمثّل معانيها، ممّا يتيح للحاسوب مقارنة التشابه بينها.

الحد الأقصى من النص الذي يمكن للنموذج معالجته في مرة واحدة. النوافذ الأكبر تتيح تحليل مستندات طويلة كاملة.

نموذج قادر على التعامل مع أكثر من نوع من البيانات في الوقت نفسه، مثل النصوص والصور والصوت.

نموذج كبير عام الغرض يُستخدم كقاعدة لبناء تطبيقات متخصّصة عن طريق الضبط الدقيق أو التوجيه.

تقنية يتم فيها تقسيم النموذج إلى عدة "خبراء" متخصّصين، يُفعَّل جزء منهم فقط مع كل مدخل، لتوفير الحوسبة.

نموذج يتاح للعامة تحميل أوزانه ودراسته وتشغيله بحرية، مثل Llama وMistral وDeepSeek.

أحدث وأقوى النماذج المتاحة في لحظة معيّنة، عادةً من كبرى المختبرات مثل OpenAI وAnthropic وGoogle DeepMind.

نموذج يعمل على أجهزتك بدلاً من سحابة المزوّد — يُستخدم حين لا يجب أن تغادر البيانات الجهاز، وغالباً على حساب القدرة.

نموذج مخصّص لمؤسسة واحدة ومعزول عن المستخدمين الآخرين — بياناتك لا تُشارك ولا تُستخدم للتدريب. يختلف عن النموذج المحلي.

مبدأ أن تتحكم الدولة أو المنطقة في بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي وبياناتها ونماذجها بدل الاعتماد الكامل على مزوّدين خارجيين.