مفردات التعلم العميق ونماذج اللغة الكبيرة

التعلم العميق ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لها مفرداتها المتخصصة. هذا الدرس يغطي المصطلحات التي ستواجهها يومياً كمهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلة.

مصطلحات بنية الشبكات العصبية

المصطلح	العربية	المعنى
Neural network	شبكة عصبية	نظام من العقد المتصلة يعالج البيانات
Layer	طبقة	صف من الخلايا العصبية في الشبكة
Input layer	طبقة الإدخال	أول طبقة تستقبل البيانات الخام
Hidden layer	طبقة مخفية	الطبقات بين الإدخال والإخراج
Output layer	طبقة الإخراج	الطبقة الأخيرة التي تُنتج التنبؤات
Activation function	دالة التنشيط	تُضيف اللاخطية (ReLU, sigmoid, tanh)
Weights	الأوزان	المعاملات القابلة للتعلم بين الخلايا
Backpropagation	الانتشار العكسي	خوارزمية لحساب التدرجات للتعلم
Dropout	التسريب	تعطيل عشوائي للخلايا لمنع الإفراط في التعلم

أنواع بنيات التعلم العميق

البنية	العربية	تُستخدم لـ	عبارة مثال
CNN	شبكة عصبية تلافيفية	الصور والفيديو	"We used a CNN backbone for feature extraction"
RNN	شبكة عصبية تكرارية	البيانات المتسلسلة	"The RNN captures temporal dependencies"
Transformer	المحوّل	النصوص والرؤية وكل شيء	"The transformer architecture uses self-attention"
GAN	شبكة تنافسية توليدية	توليد الصور	"The GAN generates realistic face images"
Diffusion model	نموذج انتشاري	توليد الصور/الفيديو	"Stable Diffusion uses a diffusion model approach"

مفردات خاصة بنماذج اللغة الكبيرة

المصطلح	العربية	المعنى
Token	رمز	وحدة كلمة أو جزء كلمة يعالجها النموذج
Tokenizer	المرمّز	يُقسّم النص إلى رموز
Context window	نافذة السياق	أقصى عدد من الرموز يمكن للنموذج معالجتها
Prompt	مُحفّز / طلب	النص المُدخل المُعطى للنموذج
Embedding	تضمين	تمثيل متجه كثيف للنص
Attention mechanism	آلية الانتباه	كيف يُركّز النموذج على الأجزاء المهمة
Fine-tuning	الضبط الدقيق	تدريب نموذج مُدرّب مسبقاً على بيانات محددة
RLHF	التعلم المعزز من التغذية البشرية	Reinforcement Learning from Human Feedback
Hallucination	هلوسة	عندما يُولّد النموذج معلومات خاطئة بثقة
RAG	التوليد المعزز بالاسترجاع	Retrieval-Augmented Generation
Temperature	الحرارة	تتحكم في عشوائية الإخراج (٠ = حتمي)

عبارات شائعة في نقاشات نماذج اللغة الكبيرة

"The model is hallucinating — it's generating facts that don't exist."
النموذج يُهلوِس — يُولّد حقائق غير موجودة.

"We need to increase the context window to handle longer documents."
نحتاج زيادة نافذة السياق للتعامل مع المستندات الأطول.

"Let's fine-tune the base model on our domain-specific data."
لنُضبط النموذج الأساسي على بيانات مجالنا المحدد.

"The RAG pipeline retrieves relevant documents before generating a response."
خط أنابيب RAG يسترجع المستندات ذات الصلة قبل توليد الاستجابة.

"We should quantize the model to reduce memory footprint."
يجب أن نُكمّم النموذج لتقليل استخدام الذاكرة.

مصطلحات التدريب والبنية التحتية

المصطلح	العربية	مثال
GPU	وحدة معالجة الرسومات	"We need 8 A100 GPUs for training" — نحتاج ٨ وحدات A100 للتدريب
VRAM	ذاكرة الفيديو	"The model requires 40GB VRAM" — النموذج يحتاج ٤٠ غيغا
Distributed training	تدريب موزع	"We use distributed training across 4 nodes"
Quantization	التكميم	"4-bit quantization makes the model run on consumer GPUs"
Checkpoint	نقطة حفظ	"We save checkpoints every 1000 steps" — نحفظ كل ١٠٠٠ خطوة