المصطلحات — الذكاء الاصطناعي التوليدي: ماذا يقدم لشركتك؟
المصطلحات الرئيسية موضحة
استكشف هذا الدليل : الأسئلة الشائعة قائمة التحقق دراسة حالة الأدوات والموارد التعريف المزايا الدليل الكامل أمثلة وحالات الاستخدام للشركات الإحصاءات والأرقام المقارنة التكلفة والميزانية التدريب والتعلم الاتجاهات الأخطاء الشائعة البدائل كيفية الكتابة عنه اقرأ الدليل الكامل
- LLM (نموذج لغوي كبير)
- شبكة عصبية مدرَّبة على مجموعات نصوص ضخمة لتوليد النصوص أو تصنيفها أو تحويلها. تتنبأ هذه النماذج بالرمز التالي الأكثر احتمالاً ضمن نافذة سياق؛ ولا تسترجع معلومات آنية إلا إذا اتصلت بأدوات خارجية.
- التعليمة (Prompt)
- التعليمة أو السياق الذي ترسله إلى النموذج اللغوي لتوجيه استجابته. لجودة التعليمة تأثير كبير على جودة المخرجات: أدرج الدور والمهمة والقيود وتنسيق المخرج المتوقع.
- RAG (التوليد المُعزَّز بالاسترجاع)
- معمارية تبحث في قاعدة المعرفة عن مقاطع ذات صلة قبل تمريرها سياقاً إلى النموذج اللغوي. يُرسِّخ RAG الإجابات في وثائقك الفعلية دون إعادة تدريب.
- الرمز (Token)
- الوحدة الأساسية للنص الذي يعالجه النموذج — تقريباً كلمة أو جزء من كلمة. للنماذج نافذة سياق تُقاس بالرموز. يُفوتَر كلٌّ من رموز الإدخال والإخراج.
- الهلوسة (Hallucination)
- عندما يُنتج النموذج اللغوي معلومات تبدو منطقية لكنها خاطئة فعلياً. يحدث ذلك لأن النماذج تُحسِّن التماسك النصي لا الدقة الواقعية. للحد منه: قدم سياقاً مُرسِّخاً وتحقق من المخرجات وابقِ البشر في الحلقة.
- الضبط الدقيق (Fine-tuning)
- مواصلة تدريب نموذج مُدرَّب مسبقاً على مجموعة بيانات منقحة لضبط سلوكه لمهمة أو أسلوب محدد. أغلى وأبطأ تكراراً من هندسة التعليمات.