معجم الذكاء الاصطناعي

التدريب الإفراط في التخصيص حين يحفظ النموذج أمثلة تدريبه بدلاً من تعلّم أنماط عامة، فيضعف أداؤه على البيانات الجديدة. التدريب الانتشار العكسي الخوارزمية التي تحسب مقدار إسهام كل وزن في الخطأ، ليعرف الانحدار التدرّجي كيف يعدّله. التدريب الانحدار التدرّجي طريقة التحسين التي تعدّل معاملات النموذج خطوة بخطوة في الاتجاه الذي يقلل خسارته أكثر. التدريب البيانات الاصطناعية بيانات تدريب تولّدها نماذج الذكاء الاصطناعي بدلاً من جمعها من الناس أو من العالم. التدريب التدريب المسبق المرحلة الأولى والأكبر من التدريب، يتعلم فيها النموذج اللغة ومعرفة العالم بالتنبؤ بالنص عبر مجموعة بيانات ضخمة. التدريب التعلم المعزز تدريب بالمحاولة والمكافأة: يجرّب النموذج أفعالاً أو إجابات ويُعدَّل نحو ما يحصل منها على تقييم جيد. التدريب التعلم المعزز من الملاحظات البشرية (RLHF) طريقة تدريب يرتّب فيها البشر إجابات النموذج، ثم يُحسَّن النموذج لإنتاج نوع الإجابات التي يفضّلونها. التدريب التقطير تدريب نموذج «تلميذ» أصغر على محاكاة نموذج «معلّم» أكبر، للاحتفاظ بقسط كبير من قدرته بجزء من التكلفة. التدريب التكميم تخزين أوزان النموذج بعدد أقل من البتات (مثلاً 4 أو 8 بدلاً من 16) لتقليل الذاكرة وتسريعه، مع خسارة طفيفة في الجودة. التدريب الذكاء الاصطناعي الدستوري طريقة Anthropic لتدريب النماذج على اتباع مجموعة مبادئ مكتوبة، باستخدام ملاحظات من الذكاء الاصطناعي تهتدي بهذه المبادئ. التدريب الضبط الدقيق متابعة تدريب نموذج موجود على مجموعة بيانات أصغر ومحددة لتخصيصه لمهمة أو أسلوب أو مجال. التدريب الضبط على التعليمات ضبط نموذج مدرَّب مسبقاً على أمثلة من التعليمات والإجابات الجيدة، ليلبي الطلبات بدلاً من مجرد مواصلة النص. التدريب القدرة الحسابية قدرة المعالجة المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو تشغيلها، وتُقاس عادة بساعات معالجات الرسوميات أو بعمليات الفاصلة العائمة. التدريب المواءمة جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تسعى إلى الأهداف التي يقصدها مطوروها ومستخدموها، وتتصرف بشكل مفيد وصادق وآمن.

التدريب حجم النموذج مقدار ضخامة النموذج، ويُذكر عادة بعدد المعاملات (مثل 8B أو 120B)، وهو مؤشر تقريبي على قدرته وكلفة تشغيله.

التدريب دالة الخسارة الصيغة التي تقيس مدى خطأ تنبؤات النموذج أثناء التدريب، ويسعى التدريب إلى تقليلها.

التدريب قوانين التوسع نتائج تجريبية تفيد بأن أداء النماذج يتحسن بشكل متوقع بزيادة المعاملات والبيانات والقدرة الحسابية.

التدريب معالج الرسوميات (GPU) المعالج المتوازي الذي يدرّب معظم نماذج الذكاء الاصطناعي ويشغّلها.

التدريب وحدة معالجة الموترات (TPU) مسرّع الذكاء الاصطناعي الذي صممته Google، ويُستخدم لتدريب Gemini وتقديمه.

التدريب LoRA (التكييف منخفض الرتبة) تقنية ضبط دقيق منخفضة التكلفة تدرّب مجموعة صغيرة من الأوزان الإضافية بدلاً من تحديث النموذج كله.