دليل مصطلحات #الذكاء_الاصطناعي التوليدي
كن على الجانب الصحيح من التغيير
نعيش في عصر الابتكار والتطور السريع، قد تواجه مخاوف من أن تصبح عاجزًا أو مهمشًا أمام قوة الآلات
في الرابط المرفق، بعض المصطلحات التي سمعتها أو ستسمعها بشكل مستمر في الفترة القادمة
arabicai.substack.com
كن على الجانب الصحيح من التغيير
نعيش في عصر الابتكار والتطور السريع، قد تواجه مخاوف من أن تصبح عاجزًا أو مهمشًا أمام قوة الآلات
في الرابط المرفق، بعض المصطلحات التي سمعتها أو ستسمعها بشكل مستمر في الفترة القادمة
arabicai.substack.com
🤖 الذكاء الاصطناعي العام (AGI):
هو مفهوم نظري يمثل شكلا من أشكال #الذكاء_الاصطناعي القادرة على فهم المعرفة وتعلمها وتطبيقها عبر مجموعة واسعة من المهام، على غرار القدرات المعرفية البشرية. ومن شأن تطوير الذكاء الاصطناعي العام أن يمثل معلما هاما في الذكاء الاصطناعي البحوث
هو مفهوم نظري يمثل شكلا من أشكال #الذكاء_الاصطناعي القادرة على فهم المعرفة وتعلمها وتطبيقها عبر مجموعة واسعة من المهام، على غرار القدرات المعرفية البشرية. ومن شأن تطوير الذكاء الاصطناعي العام أن يمثل معلما هاما في الذكاء الاصطناعي البحوث
حيث تميل نماذج #الذكاء_الاصطناعي الحالية إلى التفوق في المهام الضيقة والمتخصصة ولكنها تفتقر إلى القدرة على نقل المعرفة والتعميم عبر المجالات.
يثير السعي وراء #الذكاء_الاصطناعي العام العديد من الأسئلة والمخاوف، مثل التأثير المجتمعي المحتمل، والاعتبارات الأخلاقية، وضمان أن تكون فوائد الذكاء الاصطناعي العام في متناول الجميع.
🚀 التفرد
هو نقطة افتراضية في المستقبل عندما تؤدي التطورات في الذكاء الاصطناعي إلى تغييرات سريعة لا يمكن السيطرة عليها وتحويلية في المجتمع. يفترض هذا المفهوم أنه بمجرد أن يصل #الذكاء_الاصطناعي إلى مستوى معين من القدرة، فقد يكون قادرا على تحسين ذكائه بشكل متكرر
هو نقطة افتراضية في المستقبل عندما تؤدي التطورات في الذكاء الاصطناعي إلى تغييرات سريعة لا يمكن السيطرة عليها وتحويلية في المجتمع. يفترض هذا المفهوم أنه بمجرد أن يصل #الذكاء_الاصطناعي إلى مستوى معين من القدرة، فقد يكون قادرا على تحسين ذكائه بشكل متكرر
مما يؤدي إلى زيادة هائلة في قدراته. تتم مناقشة الآثار المترتبة على التفرد على نطاق واسع، حيث يتوقع بعض الخبراء فوائد عميقة، بينما يحذر آخرون من المخاطر المحتملة والعواقب غير المقصودة.
🛡️ سلامة #الذكاء_الاصطناعي
تشير إلى دراسة وممارسة تصميم وبناء ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل بشكل آمن وأخلاقي ويتماشى مع القيم الإنسانية. يهدف الباحثون والمهندسون العاملون في مجال السلامة الذكاء الاصطناعي إلى مواجهة التحديات المختلفة، مثل منع السلوكيات غير المقصودة، وضمان الشفافية
تشير إلى دراسة وممارسة تصميم وبناء ونشر أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل بشكل آمن وأخلاقي ويتماشى مع القيم الإنسانية. يهدف الباحثون والمهندسون العاملون في مجال السلامة الذكاء الاصطناعي إلى مواجهة التحديات المختلفة، مثل منع السلوكيات غير المقصودة، وضمان الشفافية
والحفاظ على السيطرة على أنظمة #الذكاء_الاصطناعي من خلال إعطاء الأولوية لسلامة الذكاء الاصطناعي، يأمل مجتمع الذكاء الاصطناعي في ضمان أن يؤدي تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى نتائج إيجابية للمجتمع ككل.
🧭 مشكلة المحاذاة
تمثل مشكلة المواءمة تحديا أساسيا في #الذكاء_الاصطناعي الأبحاث التي تتضمن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي تفهم النوايا والقيم والأهداف البشرية وتعمل وفقا لها. تعد معالجة مشكلة المحاذاة أمرا ضروريا لضمان تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي للأهداف المرجوة
تمثل مشكلة المواءمة تحديا أساسيا في #الذكاء_الاصطناعي الأبحاث التي تتضمن تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي تفهم النوايا والقيم والأهداف البشرية وتعمل وفقا لها. تعد معالجة مشكلة المحاذاة أمرا ضروريا لضمان تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي للأهداف المرجوة
وتجنب العواقب الضارة أو غير المقصودة. يستكشف الباحثون الذين يعملون على مشكلة المحاذاة طرقا مختلفة، مثل دمج التعليقات البشرية، وتطوير وظائف المكافآت التي تتوافق مع التفضيلات البشرية، وتصميم نماذج قابلة للتفسير بطبيعتها.
🧠 أوبن إيه آي OpenAI
هي منظمة بحثية مكرسة لتطوير #الذكاء_الاصطناعي بطريقة تفيد البشرية. تهدف OpenAI، التي أسسها Elon Musk و Sam Altman وشخصيات بارزة أخرى في قطاع التكنولوجيا، إلى تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الآمن والمفيد للجميع. تلتزم المنظمة بأبحاث السلامة طويلة الأجل
هي منظمة بحثية مكرسة لتطوير #الذكاء_الاصطناعي بطريقة تفيد البشرية. تهدف OpenAI، التي أسسها Elon Musk و Sam Altman وشخصيات بارزة أخرى في قطاع التكنولوجيا، إلى تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الآمن والمفيد للجميع. تلتزم المنظمة بأبحاث السلامة طويلة الأجل
والقيادة الفنية، والتوجه التعاوني، وتتعاون بنشاط مع المؤسسات الأخرى لمواجهة التحديات العالمية التي يفرضها AGI.
💡 التعلم العميق
هو حقل فرعي من التعلم الآلي يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات العديدة، مما يمكنهم من تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة من كميات هائلة من البيانات. يمكن لهذه الشبكات تعلم الميزات والتمثيلات تلقائيا من البيانات الأولية، مما يجعلها فعالة للغاية في مهام
هو حقل فرعي من التعلم الآلي يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات العديدة، مما يمكنهم من تعلم الأنماط والتمثيلات المعقدة من كميات هائلة من البيانات. يمكن لهذه الشبكات تعلم الميزات والتمثيلات تلقائيا من البيانات الأولية، مما يجعلها فعالة للغاية في مهام
مثل التعرف على الصور والكلام ومعالجة اللغة الطبيعية ولعب الألعاب. أدى التعلم العميق إلى تطورات كبيرة في الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى أداء حديث عبر العديد من المجالات.
🕸️ الشبكة العصبية الاصطناعية
هي نموذج حسابي مستوحى من بنية ووظيفة الدماغ البشري. وهو يتألف من عقد مترابطة، أو خلايا عصبية، تقوم بمعالجة ونقل المعلومات بالتوازي. يمكن لهذه الشبكات التكيف والتعلم من البيانات عن طريق ضبط الاتصالات أو الأوزان بين الخلايا العصبية.
هي نموذج حسابي مستوحى من بنية ووظيفة الدماغ البشري. وهو يتألف من عقد مترابطة، أو خلايا عصبية، تقوم بمعالجة ونقل المعلومات بالتوازي. يمكن لهذه الشبكات التكيف والتعلم من البيانات عن طريق ضبط الاتصالات أو الأوزان بين الخلايا العصبية.
تم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة، بما في ذلك التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية واتخاذ القرار.
🎓 التعلم الخاضع للإشراف
هو نموذج للتعلم الآلي يتم فيه تدريب النموذج على مجموعة بيانات تتكون من أزواج المدخلات والمخرجات. من خلال معرفة العلاقة بين المدخلات والمخرجات المقابلة لها، يمكن للنموذج إجراء تنبؤات أو تصنيف مدخلات جديدة غير مرئية.
هو نموذج للتعلم الآلي يتم فيه تدريب النموذج على مجموعة بيانات تتكون من أزواج المدخلات والمخرجات. من خلال معرفة العلاقة بين المدخلات والمخرجات المقابلة لها، يمكن للنموذج إجراء تنبؤات أو تصنيف مدخلات جديدة غير مرئية.
يستخدم التعلم الخاضع للإشراف بشكل شائع في تطبيقات مثل تصنيف الصور وتصنيف النص والتعرف على الكلام، حيث تكون البيانات المصنفة
🌐 التعلم غير الخاضع للإشراف
هو نموذج للتعلم الآلي يتعامل مع مجموعات البيانات بدون تسميات إخراج صريحة. بدلا من ذلك، يتعلم النموذج تحديد الأنماط والهياكل والعلاقات داخل بيانات الإدخال نفسها. تشمل تقنيات التعلم الشائعة غير الخاضعة للإشراف التجميع
هو نموذج للتعلم الآلي يتعامل مع مجموعات البيانات بدون تسميات إخراج صريحة. بدلا من ذلك، يتعلم النموذج تحديد الأنماط والهياكل والعلاقات داخل بيانات الإدخال نفسها. تشمل تقنيات التعلم الشائعة غير الخاضعة للإشراف التجميع
حيث يتم تجميع نقاط البيانات المتشابهة معا، وتقليل الأبعاد، مما يقلل من تعقيد البيانات مع الحفاظ على خصائصها الأساسية. التعلم غير الخاضع للإشراف مفيد بشكل خاص لمهام مثل اكتشاف الحالات الشاذة وأنظمة التوصية وضغط البيانات.
🎮 التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)
هي طريقة تجمع بين التعلم المعزز، وهو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع بيئة ما، مع ردود الفعل البشرية لمواءمة سلوك الوكيل مع القيم والتفضيلات الإنسانية.
هي طريقة تجمع بين التعلم المعزز، وهو نوع من التعلم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات من خلال التفاعل مع بيئة ما، مع ردود الفعل البشرية لمواءمة سلوك الوكيل مع القيم والتفضيلات الإنسانية.
في RLHF، يتم استخدام التغذية الراجعة البشرية لإنشاء إشارة مكافأة توجه عملية تعلم الوكيل، مما يمكنه من التكيف بشكل أفضل مع التوقعات البشرية. تم تطبيق هذا النهج في مجالات مختلفة، بما في ذلك الروبوتات والألعاب والتوصيات الشخصية.
💬 معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
البرمجة اللغوية العصبية هي مجال من مجالات #الذكاء_الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد لغة بشرية. تجمع البرمجة اللغوية العصبية بين اللغويات وعلوم الكمبيوتر والتعلم الآلي لإنشاء خوارزميات يمكنها معالجة وتحليل وإنتاج نص
البرمجة اللغوية العصبية هي مجال من مجالات #الذكاء_الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد لغة بشرية. تجمع البرمجة اللغوية العصبية بين اللغويات وعلوم الكمبيوتر والتعلم الآلي لإنشاء خوارزميات يمكنها معالجة وتحليل وإنتاج نص
أو كلام باللغة الطبيعية. تتضمن بعض التطبيقات الرئيسية للبرمجة اللغوية العصبية الترجمة الآلية وتحليل المشاعر وتلخيص النص وأنظمة الإجابة على الأسئلة. أدت التطورات في البرمجة اللغوية العصبية إلى تطوير نماذج لغوية وروبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين متطورة بشكل متزايد.
📚 نماذج اللغات الكبيرة
نماذج اللغة الكبيرة هي نماذج #ذكاء_اصطناعي مدربة على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من فهم وتوليد نص يشبه الإنسان. يمكن لهذه النماذج تعلم الأنماط المعقدة والسياق والمعرفة من بيانات التدريب
نماذج اللغة الكبيرة هي نماذج #ذكاء_اصطناعي مدربة على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من فهم وتوليد نص يشبه الإنسان. يمكن لهذه النماذج تعلم الأنماط المعقدة والسياق والمعرفة من بيانات التدريب
مما يؤدي إلى قدرة رائعة على إنشاء نص متماسك وملائم للسياق. أظهرت نماذج اللغات الكبيرة، مثل سلسلة GPT من OpenAI، أداء ملحوظا في العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك إكمال النص والتلخيص والترجمة.
⚙️ محول
هو بنية التعلم العميق، مصممة لمهام التسلسل إلى التسلسل مثل الترجمة الآلية وتلخيص النص. يعرف المحول بآلية الانتباه الذاتي الخاصة به، والتي تمكنه من التقاط التبعيات والعلاقات طويلة المدى بشكل فعال داخل بيانات الإدخال.
هو بنية التعلم العميق، مصممة لمهام التسلسل إلى التسلسل مثل الترجمة الآلية وتلخيص النص. يعرف المحول بآلية الانتباه الذاتي الخاصة به، والتي تمكنه من التقاط التبعيات والعلاقات طويلة المدى بشكل فعال داخل بيانات الإدخال.
أصبحت هذه البنية الأساس للعديد من نماذج معالجة اللغات الطبيعية الحديثة، بما في ذلك BERT و GPT و T5.
👁️ آلية الاهتمام
آليات الانتباه في الشبكات العصبية مستوحاة من الاهتمام البشري، مما يسمح للنماذج بالتركيز بشكل انتقائي على أجزاء مختلفة من بيانات الإدخال بناء على صلتها بالمهمة المطروحة. من خلال تقييم أهمية عناصر الإدخال المختلفة بالنسبة لبعضها البعض
آليات الانتباه في الشبكات العصبية مستوحاة من الاهتمام البشري، مما يسمح للنماذج بالتركيز بشكل انتقائي على أجزاء مختلفة من بيانات الإدخال بناء على صلتها بالمهمة المطروحة. من خلال تقييم أهمية عناصر الإدخال المختلفة بالنسبة لبعضها البعض
تساعد آليات الانتباه في تحسين قدرة النموذج على التقاط السياق والتعامل مع التبعيات طويلة المدى. تم استخدام آليات الانتباه بنجاح في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتعرف على الكلام.
🔄 الاهتمام الذاتي
هو نوع محدد من آلية الانتباه المستخدمة في النماذج القائمة على المحولات. يسمح للنموذج بربط المواضع المختلفة لتسلسل واحد عن طريق حساب المتوسط المرجح لجميع المواضع بناء على صلتها بالموضع الحالي. وهذا يمكن النموذج من التقاط كل من السياق المحلي والعالمي
هو نوع محدد من آلية الانتباه المستخدمة في النماذج القائمة على المحولات. يسمح للنموذج بربط المواضع المختلفة لتسلسل واحد عن طريق حساب المتوسط المرجح لجميع المواضع بناء على صلتها بالموضع الحالي. وهذا يمكن النموذج من التقاط كل من السياق المحلي والعالمي
وتحسين قدرته على فهم وتوليد نص متماسك. يعد الانتباه الذاتي مكونا رئيسيا لنماذج معالجة اللغة الطبيعية الحديثة مثل BERT و GPT.
📖 BERT (تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاه من المحولات)
هو نموذج قائم على المحولات تم تدريبه مسبقا تم تطويره بواسطة #جوجل لمهام فهم اللغة الطبيعية. يستخدم نهج تدريب ثنائي الاتجاه يسمح له بتعلم السياق من كل من اليسار واليمين لرمز معين، مما يؤدي إلى فهم أعمق للغة.
هو نموذج قائم على المحولات تم تدريبه مسبقا تم تطويره بواسطة #جوجل لمهام فهم اللغة الطبيعية. يستخدم نهج تدريب ثنائي الاتجاه يسمح له بتعلم السياق من كل من اليسار واليمين لرمز معين، مما يؤدي إلى فهم أعمق للغة.
حققت BERT أداء متطورا في مجموعة واسعة من مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل الإجابة على الأسئلة وتحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة. وقد أدى نجاحها إلى تطوير العديد من النماذج المستندة إلى BERT والإصدارات المضبوطة بدقة لمهام ولغات محددة.
🌐 GPT (محول توليدي مدرب مسبقا)
عبارة عن سلسلة من نماذج اللغة القائمة على المحولات واسعة النطاق التي طورتها OpenAI، وهي مصممة لفهم اللغة الطبيعية ومهام التوليد. يتم تدريب نماذج GPT مسبقا على كميات هائلة من البيانات النصية ويمكن ضبطها لمهام محددة، مثل إكمال النص والتلخيص والترجمة.
عبارة عن سلسلة من نماذج اللغة القائمة على المحولات واسعة النطاق التي طورتها OpenAI، وهي مصممة لفهم اللغة الطبيعية ومهام التوليد. يتم تدريب نماذج GPT مسبقا على كميات هائلة من البيانات النصية ويمكن ضبطها لمهام محددة، مثل إكمال النص والتلخيص والترجمة.
أظهرت نماذج GPT، بما في ذلك GPT-3 و GPT-4، قدرات رائعة في إنشاء نص متماسك وملائم للسياق، مما يجعلها مناسبة لمختلف تطبيقات #الذكاء_الاصطناعي، بما في ذلك روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين.
🎓 ما قبل التدريب
التدريب المسبق هو المرحلة الأولى في تطوير نماذج اللغة الكبيرة، حيث يتم تدريب النموذج على كميات هائلة من البيانات النصية غير المسماة لتعلم أنماط اللغة العامة والهياكل والمعرفة. تسمح عملية التعلم غير الخاضعة للإشراف هذه للنموذج باكتساب فهم واسع للغة
التدريب المسبق هو المرحلة الأولى في تطوير نماذج اللغة الكبيرة، حيث يتم تدريب النموذج على كميات هائلة من البيانات النصية غير المسماة لتعلم أنماط اللغة العامة والهياكل والمعرفة. تسمح عملية التعلم غير الخاضعة للإشراف هذه للنموذج باكتساب فهم واسع للغة
والذي يمكن ضبطه لاحقا لمهام محددة باستخدام مجموعات بيانات أصغر حجما. كان التدريب المسبق حاسما لنجاح أحدث نماذج معالجة اللغة الطبيعية، مثل BERT و GPT.
🎛️ الضبط الدقيق
هي المرحلة الثانية في تطوير نماذج اللغة الكبيرة، حيث يتم تكييف النموذج المدرب مسبقا لمهمة محددة باستخدام مجموعة بيانات أصغر ذات علامة تتعلق بهذه المهمة. تعمل عملية التعلم الخاضعة للإشراف هذه على تحسين أداء النموذج
هي المرحلة الثانية في تطوير نماذج اللغة الكبيرة، حيث يتم تكييف النموذج المدرب مسبقا لمهمة محددة باستخدام مجموعة بيانات أصغر ذات علامة تتعلق بهذه المهمة. تعمل عملية التعلم الخاضعة للإشراف هذه على تحسين أداء النموذج
مما يسمح له بالاستفادة من فهم اللغة العام المكتسب أثناء التدريب المسبق لتحقيق دقة عالية في المهمة المستهدفة. تم استخدام الضبط الدقيق على نطاق واسع لتكييف نماذج اللغة الكبيرة مثل BERT و GPT لمختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية، مثل تحليل المشاعر والإجابة على الأسئلة وتلخيص النص.
🎯 التعلم بدون أمثلة
التعلم الصفري هو نهج #الذكاء_الاصطناعي يمكن النموذج من إجراء تنبؤات أو إكمال المهام دون تدريبه بشكل صريح على البيانات المحددة للمهمة. من خلال الاستفادة من المعرفة السابقة والفهم العام المكتسب أثناء التدريب المسبق
التعلم الصفري هو نهج #الذكاء_الاصطناعي يمكن النموذج من إجراء تنبؤات أو إكمال المهام دون تدريبه بشكل صريح على البيانات المحددة للمهمة. من خلال الاستفادة من المعرفة السابقة والفهم العام المكتسب أثناء التدريب المسبق
يمكن للنموذج توليد مخرجات معقولة للمهام غير المرئية. تم إثبات التعلم الصفري في مجالات مختلفة، بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والروبوتات. أظهرت نماذج اللغات الكبيرة، مثل GPT-3، قدرات تعليمية رائعة في مهام مثل الترجمة والتلخيص وإنشاء التعليمات البرمجية.
🧪 التعلم بأمثلة قليلة
التعلم بأمثلة محددة هو نهج ل #الذكاء_الاصطناعي يُمكن النموذج من التكيف بسرعة مع المهام الجديدة من خلال التعلم من عدد صغير من الأمثلة المصنفة. تستفيد هذه التقنية من المعرفة السابقة للنموذج والفهم العام المكتسب أثناء التدريب المسبق
التعلم بأمثلة محددة هو نهج ل #الذكاء_الاصطناعي يُمكن النموذج من التكيف بسرعة مع المهام الجديدة من خلال التعلم من عدد صغير من الأمثلة المصنفة. تستفيد هذه التقنية من المعرفة السابقة للنموذج والفهم العام المكتسب أثناء التدريب المسبق
مما يسمح له بالتعميم الفعال من البيانات المحدودة. يعد التعلم قليل اللقطات ذا قيمة خاصة في السيناريوهات التي يكون فيها الحصول على البيانات المصنفة نادرا أو مكلفا. أظهرت نماذج اللغة الكبيرة، مثل GPT-3، قدرات تعليمية رائعة قليلة الطلقات في مختلف مهام معالجة اللغة الطبيعية.
📜 رمز مميز
هو وحدة نصية تعمل كمدخل لنموذج اللغة. يمكن أن تمثل الرموز المميزة الكلمات أو الكلمات الفرعية أو الأحرف، اعتمادا على الرمز المميز المستخدم لمعالجة النص. من خلال تقسيم النص إلى رموز، يمكن لنماذج اللغة أن تتعلم بشكل فعال وتلتقط أنماط اللغة وهيكلها وسياقها
هو وحدة نصية تعمل كمدخل لنموذج اللغة. يمكن أن تمثل الرموز المميزة الكلمات أو الكلمات الفرعية أو الأحرف، اعتمادا على الرمز المميز المستخدم لمعالجة النص. من خلال تقسيم النص إلى رموز، يمكن لنماذج اللغة أن تتعلم بشكل فعال وتلتقط أنماط اللغة وهيكلها وسياقها
يمكن أن يؤثر اختيار استراتيجية الترميز على أداء النموذج ومتطلبات الذاكرة والتعقيد الحسابي.
🔪 محلل الرموز
هو أداة تقوم بمعالجة النص بتقسيمه إلى رموز فردية، تعمل كمدخلات لنموذج اللغة. يمكن لمحلل النصوص استخدام استراتيجيات مختلفة، مثل تقسيم النص عند المسافات البيضاء ، أو استخدام وحدات فرعية محددة مسبقًا، أو تطبيق خوارزميات أكثر تعقيدًا تأخذ في الاعتبار قواعد خاصة باللغة.
هو أداة تقوم بمعالجة النص بتقسيمه إلى رموز فردية، تعمل كمدخلات لنموذج اللغة. يمكن لمحلل النصوص استخدام استراتيجيات مختلفة، مثل تقسيم النص عند المسافات البيضاء ، أو استخدام وحدات فرعية محددة مسبقًا، أو تطبيق خوارزميات أكثر تعقيدًا تأخذ في الاعتبار قواعد خاصة باللغة.
يمكن أن يؤثر اختيار محلل النصوص على أداء النموذج ومتطلبات الذاكرة والتعقيد الحسابي. محللات النصوص هي مكونات أساسية من خطوط معالجة اللغة الطبيعية ، حيث تمكن النماذج من معالجة وتعلم وتوليد النص بكفاءة.
جاري تحميل الاقتراحات...