مسرد لمصطلحات AI الشائعة: ما المقصود بالهلوسات وtokens وprompts

نشرت TechCrunch قاموساً محدثاً لمصطلحات الذكاء الاصطناعي. مع النمو المتفجر للذكاء الاصطناعي من حولنا، ظهرت عشرات الكلمات والألفاظ الجديدة التي يمكن أن تربك حتى المستخدمين ذوي الخبرة.

مصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية

عند الحديث عن التعلم الآلي والشبكات العصبية، تظهر كلمات متكررة مثل "التدريب" و"المعاملات" و"المتجهات". لكن هناك عدداً من المصطلحات المحددة التي تظهر بشكل خاص في سياق نماذج اللغة الكبيرة.

• Hallucinations (الهلوسات) — عندما يولد نموذج اللغة الكبيرة معلومات كاذبة بثقة، ويقدمها كحقائق. مثال نموذجي: يختلق ChatGPT مقالات غير موجودة أو ينسب أفعالاً لأشخاص لم يرتكبوها.

• Prompt engineering (هندسة الأوامر) — فن صياغة التعليمات للذكاء الاصطناعي. يمكن للأمر الصحيح أن يزيد من جودة الإجابة عدة مرات، بينما الأمر الخاطئ قد يقلل النتيجة إلى الصفر.

• Fine-tuning (الضبط الدقيق) — تكييف نموذج مدرب مسبقاً لمهام وبيانات محددة. تأخذ الشركات GPT-4 وتدربها على مستنداتها الخاصة.

• Embeddings (التمثيلات المتجهة) — رموز رقمية يستخدمها الذكاء الاصطناعي لترميز معنى الكلمات والمستندات. هذا هو أساس البحث والتجميع والتحليل الدلالي.

• Token (الرمز) — أصغر وحدة من النص (كلمة أو جزء من كلمة) التي يعالجها النموذج. يحسب ChatGPT التكاليف حسب الرموز، لذلك "الرمز" = المال في سياق واجهة برمجية التطبيقات.

الهندسة المعمارية والأساليب

على مدار السنوات الماضية، تشكلت مجموعة قياسية من التقنيات للعمل مع النماذج.

Transformer — الهندسة المعمارية التي تُبنى عليها جميع نماذج اللغة الحديثة مثل GPT و BERT. كان المُحول هو الذي سمح للشبكات العصبية بمعالجة سلاسل البيانات بالتوازي، محدثاً ثورة في سرعة التدريب.

RAG (retrieval-augmented generation) — تقنية يبحث فيها النموذج أولاً عن المستندات ذات الصلة من مصادر خارجية، ثم يولد إجابة بناءً عليها. هذا يسمح لنماذج اللغة الكبيرة بالعمل مع معلومات حالية دون إعادة تدريب ويقلل الهلوسات.

مصطلح رئيسي آخر هو RLHF (التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية). من خلال RLHF قامت OpenAI بجعل ChatGPT مؤدباً ومفيداً وآمناً. تساعد التقييمات البشرية النموذج على التعلم ليس فقط من الأنماط الإحصائية في البيانات، بل أيضاً من تفضيلات الأشخاص، مما يغير سلوك النموذج نفسه.

لماذا هذا مهم

يساعدك فهم المصطلحات الأساسية على إدراك أخبار الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي. إذا تعلمت عن "الهلوسات"، ستفهم لماذا تكذب النماذج أحياناً. عندما تعرف عن "الرموز"، يمكنك تحسين نفقات واجهة برمجية التطبيقات. إدراك وجود "هندسة الأوامر" سيقنعك بعدم الاستعجال — الصيغة الصحيحة للسؤال تستحق الاهتمام.

قاموس TechCrunch لا يدّعي أنه شامل، لكنه يوفر لغة موحدة — لغة مشتركة يمكنك من خلالها مناقشة الذكاء الاصطناعي مع متخصص تقني أو صحفي أو مدير.

ماذا يعني هذا

توحيد المصطلحات هو الخطوة الأولى نحو نقاش مستنير حول التكنولوجيا. مع تطور الذكاء الاصطناعي، يجب أن تتقارب لغة المتخصصين والعامة، وإلا ستبقى الشعور بأنهم يناقشون أشياء مختلفة. عندما يتحدث الجميع باللغة نفسها، يصبح من الأسهل إيجاد الحقيقة وتجنب الذعر.

إذا كنت تعمل مع أدوات الذكاء الاصطناعي أو تتابع الأخبار ببساطة، فإن القاموس يوفر ساعات من البحث عن التعاريف والأمثلة. بدلاً من التجول في عدة مصادر — مرجع واحد يمكنك فتحه في أي وقت.