الدحيح الدحيح
موسم 2026 • حلقة 719

الحلقة الرابعة – النماذج اللغوية | سلسلة عقل في ضيافة الغندور

175.6Kمشاهدة
21:34مدة الحلقة

عن الحلقة

في عام 1966، ظهر ELIZA، أحد أوائل برامج المحادثة التي استطاعت التفاعل مع البشر، رغم أنها لم تكن تفهم ما يقولونه. وبعد عقود من التطور، أصبحت نماذج اللغة قادرة على إجراء محادثات معقدة وإنتاج إجابات تبدو طبيعية. لكن كيف وصلنا إلى هنا؟ وما الذي يحدث داخل النموذج بين السؤال والإجابة؟ في الحلقة الرابعة من «عقل في ضيافة الغندور»، نعود إلى بداية الحكاية، ونتتبع أهم التطورات التي غيّرت طريقة تعامل الآلة مع لغتنا. في الحلقة الرابعة من «عقل في ضيافة الغندور» ستكتشف: 00:00 من قصة شات بوت إلى السؤال الأكبر: كيف تتعامل الآلة مع اللغة؟ 05:27 لماذا كانت اللغة مفتاح نقل المعرفة عبر التاريخ؟ 08:35 الـRNN: عندما بدأت الآلة تتعامل مع ترتيب الكلمات 09:47 من LSTM إلى قاعدة Attention وظهور الـ Transformers 11:45 ما هي الـ Tokens؟ ولماذا تتحول الكلمات إلى أرقام؟ 12:44 الـ Embeddings: كيف تتحول الكلمات إلى تمثيلات رياضية؟ 15:26 الـ Semantic Similarity: كيف يربط الذكاء الاصطناعي بين الكلمات والمعاني؟ 17:12 كيف يفرّق الذكاء الاصطناعي بين كلمة لها أكثر من معنى؟ 20:05 كيف يستخدم النموذج السياق لتوقّع الكلمة التالية؟ 21:31 ما الذي يحدث خلف إجابة ChatGPT السريعة؟ 📌 شاهد الحلقة كاملة، واكتب لنا في التعليقات: هل يمكن أن نسمّي ما تفعله نماذج اللغة اليوم «فهمًا»؟ أم أن هناك وصفًا أدق؟ رابط الاشتراك / المحتوى الحصري بعد كل حلقة : ——— WideBot AI | وايدبوت للذكاء الاصطناعي وايدبوت للذكاء الاصطناعي (WideBot AI) شركة عربية رائدة في بناء حلول ووكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات والحكومات، وتطوّر «عقل» (AQL)، نموذجًا لغويًا كبيرًا مخصصًا للغة العربية. تخدم وايدبوت أكثر من 350 مؤسسة، وتصل حلولها إلى أكثر من 200 مليون مستخدم عربي في أكثر من 12 دولة، مع حلول آمنة تدعم الخصوصية والامتثال. للتواصل والتعرف على حلول وايدبوت: 📆 احجز اجتماعًا مع فريقنا اليوم

مصادر الحلقة

متنساش تبص بصة عالمصادر

Gogo.widebot.aiعقل في ضيافة الغندور | سلسلة وايدبوت عن الذكاء الاصطناعياقرأ المصدرGogo.widebot.aiWidebot.aiاقرأ المصدرGogo.widebot.aiBook a Demo with WideBot AI Teamاقرأ المصدرReutersreuters.comMetas Flirty Ai Chatbot Invited Retiree New York He Never Made It Home 2025 08 14اقرأ المصدرDldl.acm.orgاقرأ المصدر على dl.acm.orgاقرأ المصدرEnen.wikipedia.orgELIZA effect - Wikipediaاقرأ المصدرDeeplearningbookdeeplearningbook.orgاقرأ المصدر على deeplearningbook.orgاقرأ المصدرBioinfbioinf.jku.atاقرأ المصدر على bioinf.jku.atاقرأ المصدرDistilldistill.pubAttention and Augmented Recurrent Neural Networksاقرأ المصدرGoogle for Developersdevelopers.google.comLLMs: What's a large language model? | Machine Learning | Google for Developersاقرأ المصدرJalammarjalammar.github.ioThe Illustrated Transformerاقرأ المصدرPlatformplatform.openai.comاقرأ المصدر على platform.openai.comاقرأ المصدرHuggingfacehuggingface.coTokenizers · Hugging Faceاقرأ المصدرJalammarjalammar.github.ioThe Illustrated Word2vecاقرأ المصدرYoutubeyoutube.comاقرأ المصدر على youtube.comاقرأ المصدرJalammarjalammar.github.ioThe Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models)اقرأ المصدرYoutubeyoutube.comاقرأ المصدر على youtube.comاقرأ المصدرYoutubeyoutube.comاقرأ المصدر على youtube.comاقرأ المصدرYoutubeyoutube.comاقرأ المصدر على youtube.comاقرأ المصدرYoutubeyoutube.comاقرأ المصدر على youtube.comاقرأ المصدر

الحلقات المقترحة

سؤال في بالك؟ أسئلة وأجوبة من الحلقات ←