الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تقييم LLM
-
الصفات الفردية والتجارب تتنبأ بمحتوى الأحلام Individual traits and experiences predict the content of dreams
2026 | المؤلف: Valentina Elce وآخرون | المجلة: Communications Psychology | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الدراسة في التفاعل المعقد بين الصفات الفردية والتجارب الخارجية في تشكيل محتوى الأحلام، باستخدام مجموعة بيانات شاملة تضم 3,366 تقريرًا عن الأحلام وتجارب اليقظة من 207 بالغين تم جمعها بين عامي 2020 و2024. تستخدم الدراسة مزيجًا من التحليل الدلالي المدعوم بنموذج لغة كبير ونهج معجمي قائم على البيانات للكشف عن أن الأحلام تنتقل…
-
هل تحتاج النماذج اللغوية الكبيرة (حقًا) إلى أسس إحصائية؟ Do large language models (really) need statistical foundations?
2026 | المؤلف: Weijie Su | المجلة: The Annals of Applied Statistics | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذا القسم، يستكشف المؤلفون تقاطع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والمنهجيات الإحصائية، ويؤكدون أن تطوير وتطبيق LLMs سيستفيد بشكل كبير من المساهمات الأساسية من مجال الإحصاء. يقدمون حجتين رئيسيتين: أولاً، تعتبر LLMs نماذج إحصائية بطبيعتها تتميز اعتمادها على كميات هائلة من البيانات والعمليات العشوائية، مما يجعل الرؤى الإحصائية ضرورية لإدارة التباين وعدم اليقين. ثانياً، الطبيعة…
-
حول نسبة الثقة إلى نماذج اللغة الكبيرة On the attribution of confidence to large language models
2026 | المؤلف: Geoff Keeling وآخرون | المجلة: Inquiry | المجال: الفلسفة (Philosophy)في هذا القسم، يستكشف المؤلفون الأسس النظرية لنسب المعتقدات—درجات الثقة في المقترحات—إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يقدمون ثلاثة ادعاءات رئيسية: أولاً، أن نسب معتقدات LLM عادة ما تكون مقصودة كتعبيرات حرفية عن الإيمان من قبل العلماء؛ ثانياً، أنه بينما يبدو أن وجود معتقدات LLM معقول، إلا أن الأدلة الحالية لا تزال غير حاسمة؛ وثالثاً، أن…
