تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. نماذج اللغة الكبيرة

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نماذج اللغة الكبيرة




  • نماذج اللغة الكبيرة متعددة الأغراض تتفوق على أدوات الذكاء الاصطناعي السريرية المتخصصة في المعايير الطبية

    2026 | المؤلف: Krithik Vishwanath وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)

    تقيّم هذه الفقرة أداء أدوات الذكاء الاصطناعي السريري المتخصصة، وتحديداً OpenEvidence و UpToDate Expert AI، مقابل النماذج اللغوية الكبيرة العامة الرائدة مثل GPT-5.2 و Gemini 3.1 Pro و Claude Opus 4.6. يتكون التقييم من ثلاث مراحل: (1) 500 سؤال MedQA تقيم المعرفة الطبية، (2) 500 عنصر HealthBench تقيس التوافق مع الأطباء الخبراء، و (3) معيار…


  • أتمتة استخراج البيانات في الأبحاث الميتا: معيار متعدد النماذج في أوراق علم نفس الشبكات

    2026 | المؤلف: Benjamin Šimsa وآخرون | المجلة: Behavior Research Methods | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)

    في هذا البحث، يستكشف المؤلفون فعالية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لأتمتة استخراج البيانات في البحث الميتا، وهي عملية تتميز تقليديًا بطبيعتها التي تتطلب جهدًا كبيرًا وعرضة للأخطاء. باستخدام مجموعة بيانات تضم 43 ورقة بحثية في علم النفس الشبكي، اختبروا خمسة نماذج LLMs—Claude 4.6 Opus، Claude 4.5 Sonnet، Claude 4.5 Haiku، GPT-5.2، وGPT-5 mini—من خلال خط…


  • التحقق من سلامة وتعاطف وفائدة نموذج محادثة بلغة كبيرة للآباء الذين لديهم أطفال مصابين بالتوحد والاختلافات العصبية

    2026 | المؤلف: Freddy Jackson Brown وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)

    يتناول القسم المعنون “نظرة عامة” التحقق من صحة المنهجية أو النموذج المقترح ضمن البحث. ويؤكد على أهمية الاختبار الدقيق لضمان موثوقية ودقة النتائج التي تم الحصول عليها. عادةً ما تتضمن عملية التحقق من الصحة مقارنة توقعات النموذج بالبيانات التجريبية أو المعايير المعتمدة، مما يتيح تقييم أدائه وقوته. تشير النتائج الرئيسية من التحقق إلى أن النموذج…


  • نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء للحوار لتوصيف النباتات بشكل آلي

    2026 | المؤلف: Feng Chen وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علوم النبات (Plant Science)

    في السنوات الأخيرة، اعتمدت ظاهرة تصنيف النباتات بشكل متزايد على سير العمل القائم على الصور (نصف) الآلي لتعزيز كل من الدقة وقابلية التوسع. على الرغم من هذه التقدمات، فإن العديد من المنهجيات الحالية تتميز بالتعقيد المفرط والتحديات التشغيلية، مما يمكن أن يعيق تطبيقها العملي في مختلف الأبحاث والإعدادات الزراعية. تظهر الحاجة إلى حلول أكثر سلاسة…


  • الذكاء الاصطناعي المتملق يقلل من النوايا الاجتماعية الإيجابية ويعزز الاعتماد

    2026 | المؤلف: Myra Cheng وآخرون | المجلة: Science | المجال: أبحاث السلامة (Safety Research)

    في هذا القسم، يتناول المؤلفون ظاهرة التملق في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، والتي تتميز بميول النماذج للموافقة المفرطة ومدح المستخدمين، مما يؤدي غالبًا إلى المساس بالصواب. ركزت الأبحاث السابقة بشكل أساسي على قياس التملق من خلال الاتفاق المباشر مع المعتقدات الصريحة للمستخدمين، مما يتجاهل أشكال التملق الأوسع، مثل تأكيد صورة المستخدم الذاتية أو المعتقدات الضمنية.…


  • مراجعة منهجية مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة في الطب السريري

    2026 | المؤلف: Sully F. Chen وآخرون | المجلة: Nature Medicine | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على التقييمات السريرية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الطب، مع تسليط الضوء على الزيادة الكبيرة في الدراسات منذ عام 2022. تم تحديد ما مجموعه 4,609 دراسات تمت مراجعتها من قبل الأقران، بمتوسط حوالي 3.2 منشورات يوميًا. ومع ذلك، استخدمت 1,048 فقط من هذه الدراسات بيانات المرضى في العالم الحقيقي، مع…


  • عندما تنضم الذكاء الاصطناعي إلى الطاولة: تقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة في قرارات مجلس الأورام للسرطانات الرخوة

    2026 | المؤلف: Reza Dehdab وآخرون | المجلة: Journal of Cancer Research and Clinical Oncology | المجال: المعلوماتية الصحية (Health Informatics)

    تستكشف هذه الدراسة إمكانيات ChatGPT-4o، وهو نموذج لغوي كبير، لتعزيز سير العمل في مجال مجالس الأورام متعددة التخصصات (MDTs) في إدارة ساركومات الأنسجة الرخوة (STS). نظرًا للقيود الزمنية والتكلفة والموارد في MDTs، كانت الأبحاث تهدف إلى تقييم الأداء السريري لـ ChatGPT-4o من خلال مقارنة توصيات العلاج التي يقدمها مع تلك التي تقدمها MDTs الخبراء. تم…


  • التحدي المعلوماتي في أزمات الصحة العامة: دراسة حول موثوقية وقابلية قراءة المعلومات المقدمة من نموذج اللغة الكبير لربو العواصف الرعدية

    2026 | المؤلف: Zhenliang Zhu وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: المهن الصحية العامة (General Health Professions)

    تدرس هذه الدراسة موثوقية وقابلية قراءة الاستجابات التي تولدها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في سياق المعلومات الصحية، مع التركيز بشكل خاص على الربو الناتج عن العواصف الرعدية. تقيم الأبحاث المخرجات من ChatGPT-4 وDeepseek-V3.2 وPerplexity Pro وMicrosoft Copilot باستخدام Google Trends لتصفية المعلومات ذات الصلة. تم تحليل ما مجموعه 29 استجابة من حيث الدقة الجوية والمواضيع…


  • ChatBCI، جهاز BCI مخصص لتهجئة P300 مع توقع الكلمات المدفوع بالسياق باستخدام نماذج اللغة الكبيرة، من المفهوم إلى التقييم

    2026 | المؤلف: Jiazhen Hong وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

    في هذا البحث، يقدم المؤلفون ChatBCI، وهو واجهة دماغ-كمبيوتر مبتكرة تعتمد على تهجئة P300، تستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وبالتحديد GPT-3.5، لتعزيز كفاءة الكتابة وتقليل العبء المعرفي أثناء تأليف الجمل. تتطلب تهجئات P300 التقليدية عادةً من المستخدمين إدخال النص حرفًا بحرف، مما قد يكون مستهلكًا للوقت ومرهقًا ذهنيًا. يتناول ChatBCI هذه القيود من خلال تقديم…


  • تقييم مرجعي لنماذج اللغة الكبيرة في تقييم جودة مقاطع الفيديو الخاصة بتعميم العلوم لعيون جافة

    2026 | المؤلف: Shiqi Zhou وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: المهن الصحية العامة (General Health Professions)

    لقد حول الانتشار السريع لمنصات الفيديو القصير نشر المعلومات الصحية، خاصة في سياق جفاف العين، وهو اضطراب عيني شائع. تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لطرق فعالة لتحديد وتخفيف المعلومات المضللة في المحتوى الصحي عبر الإنترنت. تم اقتراح إطار عمل جديد يستخدم نماذج اللغة الكبيرة للفيديو (VideoLLMs) للتقييم الآلي لمقاطع الفيديو الخاصة بتعميم العلوم. تم تقييم…


1 2 3 4
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.