الأبحاث في مجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)
-
تأثير العينة العشوائية الزائدة والعينة العشوائية الناقصة على أداء نماذج التنبؤ المطورة باستخدام بيانات الصحة الملاحظة
2024 | المؤلف: Cynthia Yang وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الدراسة، قام المؤلفون بفحص تأثيرات العينة العشوائية الزائدة والعينة العشوائية الناقصة على أداء نماذج التنبؤ السريرية، تحديدًا ضمن مجموعة من الأفراد الذين يعانون من الاكتئاب المعالج بالأدوية. باستخدام أربعة قواعد بيانات صحية كبيرة، قام الباحثون بتطوير والتحقق الخارجي من إجمالي 1,566 نموذجًا للتنبؤ باستخدام ثلاثة مصنفات: الانحدار اللوجستي لاسو، والغابة العشوائية، وXGBoost. قامت…
-
القياسات النفسية للذكاء الاصطناعي: تقييم الملفات النفسية لنماذج اللغة الكبيرة من خلال قوائم الجرد النفسية
2024 | المؤلف: Max Pellert وآخرون | المجلة: Perspectives on Psychological Science | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم الدور التحويلي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في معالجة البيانات التي ينتجها البشر وتطبيقاتها عبر مجالات متنوعة. تُعرف هذه النماذج باسم “نماذج الأساس”، وتعمل كأساس عام للأنظمة الحاسوبية المستقبلية التي يمكن ضبطها لمهام محددة. يبرز المؤلفون إمكانية استخدام الجرد النفسي، الذي تم تصميمه تقليديًا لتقييم الصفات غير المعرفية لدى البشر، كأدوات تشخيصية لتقييم…
-
التسويق الرقمي المستدام تحت البيانات الضخمة: نهج نموذج الغابة العشوائية بالذكاء الاصطناعي
2024 | المؤلف: Keyan Jin وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Engineering Management | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يوفر قسم ورقة البحث نظرة شاملة على دمج تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي (AI) في التسويق الرقمي، مع التركيز على تطوير ممارسات مستدامة. يُعرف التسويق الرقمي بأنه الترويج وبيع المنتجات أو الخدمات من خلال المنصات عبر الإنترنت، بهدف جذب الجماهير المستهدفة بشكل فعال. تؤكد الدراسة على أهمية فهم خصائص البيانات الضخمة، التي تتكون من مجموعات…
-
Adaptive-RAG: تعلم التكيف مع نماذج اللغة الكبيرة المعززة بالاسترجاع من خلال تعقيد الأسئلة
2024 | المؤلف: Soyeong Jeong وآخرون | المجلة: Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers) | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل استرجاع معزز بالتكيف (Adaptive-RAG)، المصمم لتحسين التعامل مع الاستفسارات ذات التعقيدات المتفاوتة في مهام السؤال والجواب (QA). تكافح نماذج اللغة الكبيرة المعززة بالاسترجاع (LLMs) التقليدية لتحقيق التوازن بين الكفاءة والدقة، وغالبًا ما تعقد الاستفسارات البسيطة أو تعالج بشكل غير كاف الاستفسارات المعقدة متعددة الخطوات. يعالج إطار العمل Adaptive-RAG هذه التحديات من…
-
استقصاء هياكل نماذج اللغة الكبيرة المختلفة: الاتجاهات والمعايير والتحديات
2024 | المؤلف: Minghao Shao وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة عامة على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وهي نماذج تعلم عميق متقدمة مصممة لفهم اللغة الطبيعية وتوليدها. على عكس الشبكات العصبية التقليدية، تتكون LLMs من طبقات عديدة ويمكن أن تحتوي على مليارات إلى تريليونات من المعلمات، تم تدريبها على مجموعات بيانات واسعة باستخدام هياكل المحولات. هذه النماذج متعددة الاستخدامات، قادرة على أداء…
-
الذكاء الاصطناعي في التعليم الأردني: تقييم القبول من خلال الأمن السيبراني المدرك، قيمة الجدة، والثقة المدركة
2024 | المؤلف: Mazen Alzyoud وآخرون | المجلة: International Journal of Data and Network Science | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تبحث هذه الدراسة في العوامل التي تؤثر على قبول الطلاب للذكاء الاصطناعي (AI) في السياقات التعليمية، مع التأكيد على أهمية قبول المستخدمين لتنفيذ تقنيات الذكاء الاصطناعي بنجاح. مستندة إلى نموذج قبول استخدام أجهزة الذكاء الاصطناعي (AIDUA)، تحلل الدراسة تأثيرات الأمن السيبراني المدرك، وقيمة التجديد، والثقة المدركة على استعداد الطلاب لتبني الذكاء الاصطناعي. باستخدام نمذجة المعادلات…
-
emotion2vec: التدريب الذاتي المسبق لتمثيل عواطف الكلام
2024 | المؤلف: Ziyang Ma وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا البحث، يقدم المؤلفون emotion2vec، وهو نموذج تمثيل عاطفي عالمي مصمم لتعزيز التعرف على العواطف عبر مهام ولغات مختلفة. تم تدريب النموذج مسبقًا على 262 ساعة من بيانات العواطف غير المصنفة باستخدام نهج تقطير عبر الإنترنت مع إشراف ذاتي يدمج بين وظائف خسارة مستوى التعبير ووظائف خسارة مستوى الإطار. تتيح هذه الاستراتيجية التدريبية المبتكرة…
-
MM-LLMs: التقدمات الحديثة في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط
2024 | المؤلف: Duzhen Zhang وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الورقة، يقدم المؤلفون مسحًا شاملًا لنماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MM-LLMs)، مع تسليط الضوء على التقدم الكبير الذي تم إحرازه على مدار العام الماضي. تعزز هذه النماذج نماذج اللغة الكبيرة التقليدية (LLMs) من خلال دمج المدخلات والمخرجات متعددة الوسائط من خلال استراتيجيات تدريب فعالة من حيث التكلفة، مما يحافظ على قدراتها على التفكير…
-
تقييم التوليد المعزز بالاسترجاع للطب
2024 | المؤلف: Guangzhi Xiong وآخرون | المجلة: Findings of the Association for Computational Linguistics ACL 2024 | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يناقش المؤلفون قيود نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الإجابة على الأسئلة الطبية (QA)، وخاصة القضايا المتعلقة بالهلوسة والمعلومات القديمة. لمعالجة هذه التحديات، يقترحون تقييم استرجاع المعلومات الطبية المعزز بالتوليد (MIRAGE)، وهو معيار يتكون من 7,663 سؤالاً مأخوذة من خمسة مجموعات بيانات طبية للإجابة على الأسئلة. أجرى المؤلفون تجارب واسعة باستخدام مجموعة أدوات…
-
DeepSeekMoE: نحو التخصص النهائي للخبراء في نماذج اللغة المختلطة من الخبراء
2024 | المؤلف: Damai Dai وآخرون | المجلة: Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يقدم المؤلفون بنية DeepSeek-MoE، المصممة لتعزيز تخصص الخبراء ضمن نماذج مزيج الخبراء (MoE)، خاصة في سياق نماذج اللغة الكبيرة. تكافح الهياكل التقليدية لمزيج الخبراء، مثل GShard، لضمان أن يطور الخبراء معرفة متميزة ومركزة. لمعالجة ذلك، تستخدم DeepSeek-MoE استراتيجيتين رئيسيتين: أولاً، تقسم الخبراء بدقة إلى \(mN\) وحدة وتفعيل \(mK\) منها، مما يسمح باختيار…