سۈنئىي ئىدراك2026-09

ئۇيغۇرچە AI ئاتالغۇلار لۇغىتى

سۈنئىي ئىدراك ئاتالغۇلىرىنىڭ ئىنگلىزچىسى، ئۇيغۇرچە قارشىلىقى ۋە چۈشەندۈرۈشى — 70 تىن ئارتۇق ئاتالغۇ بىر لۇغەتتە

سۈنئىي ئىدراك ئاتالغۇلىرىنىڭ ئۇيغۇرچە قارشىلىقى ۋە چۈشەندۈرۈشى

ئۇيغۇرچە AI ئاتالغۇلار لۇغىتى

سۈنئىي ئىدراك ھەققىدە ئۇيغۇرچە يازغاندا ئەڭ چوڭ قىيىنچىلىق — ئاتالغۇ. بىر ئادەم «embedding» نى «سىڭدۈرۈش» دەيدۇ، يەنە بىرى «جايلاشتۇرۇش» دەيدۇ، ئۈچىنچىسى ئىنگلىزچىنى شۇ پېتى قالدۇرىدۇ. نەتىجىدە ئوقۇغۇچى ھەر ماقالىدە يېڭىدىن باشتىن ئۆگىنىشكە مەجبۇر بولىدۇ.

بۇ لۇغەت شۇ مەسىلىنى ھەل قىلىش ئۈچۈن تۈزۈلدى: ھەر بىر ئاتالغۇنىڭ ئىنگلىزچىسى، تەۋسىيە قىلىنغان ئۇيغۇرچە قارشىلىقى ۋە بىر ئېغىز چۈشەندۈرۈشى بىللە بېرىلدى. ئىنگلىزچە ئاتالغۇنى تاشلىۋەتمىدۇق — چۈنكى كود ۋە ھۆججەتلەردە ئىشلىتىلىدىغىنى شۇ.

لۇغەتنى ئىشلىتىش ئۇسۇلى: ئاۋۋال ئىنگلىزچە ئاتالغۇنى تېپىڭ، ئاندىن ئۇيغۇرچىسىنى ۋە مەنىسىنى ئوقۇڭ. يېزىۋاتقان ماقالىڭىزدە بىر ئاتالغۇنى تۇنجى قېتىم ئىشلەتكەندە ئىككىلىسىنى بىللە يېزىش — «سىڭدۈرۈش (embedding)» دېگەندەك — ئوقۇرمەنگە ئەڭ قولايلىق.

ئاساسىي ئۇقۇملار

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
Artificial Intelligence (AI)سۈنئىي ئىدراكئىنسان ئەقلى تەلەپ قىلىدىغان ۋەزىپىلەرنى ماشىنا ئارقىلىق ئورۇنداش ئىلمى.
Narrow AI (ANI)تار مەيدانلىق AIپەقەت بىر ياكى بىر نەچچە ئېنىق ۋەزىپىنى ئورۇندىيالايدىغان AI. ھازىر ئىشلىتىلىۋاتقانلىرىنىڭ ھەممىسى شۇ.
Artificial General Intelligence (AGI)ئومۇمىي سۈنئىي ئىدراكئىنسان قىلالايدىغان ھەر قانداق بىلىش ۋەزىپىسىنى ئورۇندىيالايدىغان، تېخى ئەمەلگە ئاشمىغان سەۋىيە.
Superintelligence (ASI)ئىنساندىن ئۈستۈن ئىدراكھەممە ساھەدە ئەڭ ئاقىللىق ئىنساندىنمۇ ئۈستۈن بولغان پەرەزىي سەۋىيە.
Modelمودېلسانلىق مەلۇماتتىن ئۆگىنىپ، يېڭى كىرگۈزۈشكە جاۋاب بېرەلەيدىغان ماتېماتىكىلىق سىستېما.
Algorithmئالگورىزمبىر مەسىلىنى ھەل قىلىشنىڭ قەدەممۇ-قەدەم ئېنىق تەرتىپى.
Inferenceخۇلاسىلەشتەربىيەلەنگەن مودېلنى ئىشلىتىپ جاۋاب ھاسىل قىلىش جەريانى. تەربىيەلەشنىڭ ئەكسى.
Trainingتەربىيەلەشمودېلنىڭ سانلىق مەلۇماتتىن قائىدە ئۆگىنىش جەريانى.

ماشىنا ئۆگىنىش

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
Machine Learning (ML)ماشىنا ئۆگىنىشئېنىق پروگرامما يېزىلماستىن، سانلىق مەلۇماتتىن قائىدە ئۆگىنىدىغان ئۇسۇل.
Supervised Learningنازارەتلىك ئۆگىنىشكىرگۈزۈش بىلەن توغرا جاۋاب بىللە بېرىلگەن سانلىق مەلۇماتتىن ئۆگىنىش.
Unsupervised Learningنازارەتسىز ئۆگىنىشتوغرا جاۋاب بېرىلمىگەن سانلىق مەلۇماتتىن قۇرۇلما تېپىش.
Reinforcement Learning (RL)كۈچەيتىلگەن ئۆگىنىشمۇكاپات ۋە جازا ئارقىلىق سىناش-خاتالىشىش يولى بىلەن ئۆگىنىش.
Featureئالاھىدىلىكمودېل قارايدىغان بىر كىرگۈزۈش خاسلىقى.
Labelبەلگەنازارەتلىك ئۆگىنىشتىكى توغرا جاۋاب.
Overfittingھەددىدىن ئارتۇق ماسلىشىشمودېلنىڭ تەربىيە سانلىق مەلۇماتىنى ياد ئېلىۋېلىپ، يېڭى سانلىق مەلۇماتتا ناچار ئىشلىشى.
Underfittingيېتەرسىز ماسلىشىشمودېلنىڭ سانلىق مەلۇماتتىكى قائىدىنى ئۆزلەشتۈرەلمەي قېلىشى.
Validation Setدەلىللەش توپلىمىتەربىيە جەريانىدا مودېل ئىقتىدارىنى تەكشۈرۈشكە ئايرىلغان سانلىق مەلۇمات.

چوڭقۇر ئۆگىنىش

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
Deep Learning (DL)چوڭقۇر ئۆگىنىشكۆپ قاتلاملىق نېرۋا تورى ئارقىلىق ئۆگىنىدىغان ماشىنا ئۆگىنىش تارمىقى.
Neural Networkنېرۋا تورىئۆز-ئارا ئۇلانغان تۈگۈنلەردىن تۈزۈلگەن، مېڭە قۇرۇلمىسىدىن ئىلھاملانغان مودېل.
Parameterپارامېتىرمودېلنىڭ تەربىيە جەريانىدا تەڭشەيدىغان ئىچكى قىممىتى. «7B مودېل» دېگىنى 7 مىليارد پارامېتىر.
Weightئېغىرلىقئىككى تۈگۈن ئارىسىدىكى باغلىنىشنىڭ كۈچى.
Layerقاتلامتورنىڭ بىر باسقۇچىدىكى تۈگۈنلەر توپى.
TransformerTransformer قۇرۇلمىسىھازىرقى تىل مودېللىرىنىڭ ئاساسىي قۇرۇلمىسى. 2017-يىلى ئوتتۇرغا قويۇلغان.
Attentionدىققەت مېخانىزمىمودېلنىڭ جۈملىدىكى قايسى سۆزگە كۆپرەق ئېتىبار بېرىشىنى بەلگىلەيدىغان مېخانىزم.
Backpropagationكەينىگە تارقىتىشخاتالىقنى تورنىڭ ئارقىسىغا قايتۇرۇپ ئېغىرلىقنى تۈزىتىش ئالگورىزمى.
Epochدەۋرپۈتۈن تەربىيە سانلىق مەلۇماتىنىڭ بىر قېتىم تولۇق ئۆتۈشى.

تىل مودېللىرى

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
Large Language Model (LLM)چوڭ تىل مودېلىزور مىقداردىكى تېكىست بىلەن تەربىيەلەنگەن، تىل چۈشىنىدىغان ۋە ھاسىل قىلىدىغان مودېل.
Tokenبەلگەمودېل بىر تەرەپ قىلىدىغان ئەڭ كىچىك تېكىست بۆلىكى. بىر سۆز بىر نەچچە بەلگە بولۇشى مۇمكىن.
Tokenizationبەلگىگە ئايرىشتېكىستنى مودېل چۈشىنىدىغان بەلگىلەرگە بۆلۈش جەريانى.
Context WindowContext كۆزنىكىمودېل بىر قېتىمدا ئېسىدە تۇتالايدىغان بەلگە سانى.
Embeddingسىڭدۈرۈشسۆز ياكى جۈملىنى مەنىسىنى ئەكس ئەتتۈرىدىغان سان تىزمىسىغا ئايلاندۇرۇش.
Temperatureتېمپېراتۇراجاۋابنىڭ قانچىلىك تاسادىپىي بولۇشىنى بەلگىلەيدىغان پارامېتىر. تۆۋەن بولسا مۇقىم، يۇقىرى بولسا ئىجادىي.
Hallucinationئويدۇرما جاۋابمودېلنىڭ ئىشەنچلىك تەلەپپۇزدا خاتا ياكى ئويدۇرۇلغان ئۇچۇر بېرىشى.
Fine-tuningنازۇك تەڭشەشتەييار مودېلنى ئۆز سانلىق مەلۇماتىڭىز بىلەن قايتا تەربىيەلەپ ئالاھىدە ۋەزىپىگە ماسلاشتۇرۇش.
Quantizationمىقدارلاشتۇرۇشپارامېتىرلارنى تۆۋەنرەك ئېنىقلىقتا ساقلاپ، مودېلنى كىچىكلىتىش ۋە تېزلىتىش.
Distillationشەلۋىرىتىشچوڭ مودېلنىڭ بىلىمىنى كىچىك مودېلغا كۆچۈرۈش.

Prompt ۋە قوللىنىش

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
Promptتەلەپمودېلغا بېرىلىدىغان كىرگۈزۈش تېكىستى.
Prompt Engineeringتەلەپ ئىنژېنېرلىقىمودېلدىن ياخشى نەتىجە ئېلىش ئۈچۈن تەلەپنى پىلانلاپ يېزىش ئىقتىدارى.
System Promptسىستېما تەلىپىمودېلنىڭ رولى ۋە قائىدىسىنى بەلگىلەيدىغان، سۆزلەشمىنىڭ بېشىدىكى كۆرسەتمە.
Zero-shotمىسالسىزھېچقانداق مىسال بەرمەي، پەقەت كۆرسەتمە بىلەن ۋەزىپە تاپشۇرۇش.
Few-shotئاز مىساللىقبىر نەچچە مىسال بېرىپ، مودېلغا كۈتۈلگەن شەكىلنى كۆرسىتىش.
Chain of Thought (CoT)ئويلىنىش زەنجىرىمودېلنى قەدەممۇ-قەدەم ئويلىنىشقا يېتەكلەش ئۇسۇلى.
RAGئىزدەپ تولۇقلاشRetrieval-Augmented Generation — جاۋاب بېرىشتىن بۇرۇن سىرتقى ھۆججەتتىن ئۇچۇر ئىزدەپ، شۇنىڭغا ئاساسەن جاۋاب يېزىش.
Agentئاگېنتپەقەت جاۋاب يازماي، قورال ئىشلىتىپ ۋەزىپىنى ئۆزى ئورۇنلايدىغان سىستېما.
Tool Useقورال ئىشلىتىشمودېلنىڭ ھېسابلىغۇچ، ئىزدەش ياكى API قاتارلىق سىرتقى قوراللارنى چاقىرىشى.
MCPمودېل مۇھىت كېلىشىمىModel Context Protocol — مودېلنى سىرتقى سانلىق مەلۇمات ۋە قوراللارغا ئۇلاشنىڭ ئۆلچىمى.

سانلىق مەلۇمات ۋە ساقلاش

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
Datasetسانلىق مەلۇمات توپلىمىمودېلنى تەربىيەلەشكە ياكى سىناشقا ئىشلىتىلىدىغان تەرتىپلەنگەن سانلىق مەلۇمات.
Vector Databaseۋېكتور ساندىنىسىڭدۈرۈشلەرنى ساقلاپ، مەنە جەھەتتىن يېقىن مەزمۇننى تېز تاپالايدىغان ساندان.
Similarity Searchئوخشاشلىق ئىزدەشئاچقۇچلۇق سۆز ئەمەس، مەنە يېقىنلىقى بويىچە ئىزدەش.
Chunkingبۆلەكلەشئۇزۇن ھۆججەتنى مودېل بىر تەرەپ قىلالايدىغان كىچىك بۆلەكلەرگە بۆلۈش.
Cacheغەملەكقايتا-قايتا ئىشلىتىلىدىغان مەزمۇننى ساقلاپ قويۇپ، خىراجەت ۋە ۋاقىت تېجەش.
Benchmarkئۆلچەم سىنىقىمودېللارنى بىر خىل ۋەزىپىدە سېلىشتۇرۇش ئۈچۈن ئىشلىتىلىدىغان ئۆلچەملىك سىناق.
Evaluation (Eval)باھالاشمودېلنىڭ ئۆز ۋەزىپىڭىزدىكى ئىقتىدارىنى ئۆلچەيدىغان سىناق توپلىمى.

ئاۋاز ۋە كۆرۈش

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
Computer Vision (CV)كومپيۇتېر كۆرۈشىرەسىم ۋە سىندىكى مەزمۇننى چۈشىنىدىغان AI ساھەسى.
OCRتېكىست تونۇشOptical Character Recognition — رەسىمدىكى ھەرپلەرنى تېكىستكە ئايلاندۇرۇش.
ASRئاۋاز تونۇشAutomatic Speech Recognition — ئاۋازنى تېكىستكە ئايلاندۇرۇش.
TTSئاۋاز ھاسىللاشText to Speech — تېكىستنى ئاۋازغا ئايلاندۇرۇش.
Object Detectionنەرسە بايقاشرەسىمدىكى نەرسىلەرنى تېپىپ، ئورنىنى رامكا بىلەن بەلگىلەش.
Diffusion Modelتارقىلىش مودېلىشاۋقۇندىن باشلاپ تەدرىجىي تازىلاش ئارقىلىق رەسىم ھاسىل قىلىدىغان مودېل.
Multimodalكۆپ ھالەتلىكتېكىست، رەسىم ۋە ئاۋازنى بىللە چۈشىنەلەيدىغان مودېل.

بىخەتەرلىك ۋە ئەخلاق

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
Alignmentماسلاشتۇرۇشمودېلنىڭ مەقسىتىنى ئىنسان مەقسىتىگە ماس كەلتۈرۈش تەتقىقاتى.
Biasيانتۇلۇقتەربىيە سانلىق مەلۇماتىدىن كېلىپ چىققان ئادالەتسىز مايىللىق.
Prompt Injectionتەلەپ ئارىلاشتۇرۇشسىرتقى مەزمۇنغا يوشۇرۇن كۆرسەتمە قىستۇرۇپ، مودېلنى ئازدۇرۇش ھۇجۇمى.
Guardrailمۇداپىئە قاتلىمىمودېلنىڭ زىيانلىق جاۋاب بېرىشىنىڭ ئالدىنى ئالىدىغان چەكلىمە.
Watermarkسۇ بەلگىسىAI ھاسىل قىلغان مەزمۇنغا قويۇلىدىغان، ئادەتتە كۆرۈنمەس بەلگە.
Red Teamingقىزىل گۇرۇپپا سىنىقىمودېلنىڭ ئاجىز نۇقتىسىنى ئاتايىن ھۇجۇم قىلىپ تېپىش ئۇسۇلى.

ئىنژېنېرلىق ۋە تارقىتىش

ئىنگلىزچەئۇيغۇرچەچۈشەندۈرۈش
APIAPI — پروگرامما ئارىلىقىبىر پروگراممىنىڭ يەنە بىرىنى چاقىرىشى ئۈچۈن بېكىتىلگەن ئارىلىق.
Latencyكۈتۈش ۋاقتىتەلەپ ئەۋەتىلگەندىن جاۋاب كەلگۈچە بولغان ۋاقىت.
Throughputئۆتكۈزۈش ئىقتىدارىبىرلىك ۋاقىت ئىچىدە بىر تەرەپ قىلىنغان تەلەپ مىقدارى.
GPUگرافىك بىر تەرەپ قىلغۇچپاراللېل ھېسابلاشقا ماس كېلىدىغان، AI تەربىيەلەشنىڭ ئاساسىي ئۈسكۈنىسى.
Containerقاچاپروگرامما ۋە ئۇنىڭ مۇھىتىنى بىللە ئوراپ، ھەر يەردە بىردەك ئىجرا قىلىدىغان تېخنىكا.
Open Sourceئوچۇق كودلۇقكودى ۋە بەزىدە مودېل ئېغىرلىقى ئوچۇق تارقىتىلغان.
Local Modelيەرلىك مودېلبۇلۇتقا ئەمەس، ئۆز كومپيۇتېرىڭىزدا ئىجرا بولىدىغان مودېل.

ئاتالغۇ تاللاشتىكى تەۋسىيەلەر

ئىنگلىزچە ئاتالغۇنى پۈتۈنلەي تاشلىۋەتمەڭ. كود، خاتالىق ئۇچۇرى ۋە ھۆججەتلەردە ئىشلىتىلىدىغىنى ئىنگلىزچە — ئوقۇغۇچى ئۇنى تونۇيالمىسا ئىزدىيەلمەيدۇ.

بىر ماقالىدە بىر ئاتالغۇنىڭ بىر خىل قارشىلىقىنى ئىشلىتىڭ. «سىڭدۈرۈش» دەپ باشلاپ، ئوتتۇرىدا «embedding» گە ئۆتۈپ كەتمەڭ.

تۇنجى قېتىم ئىشلەتكەندە ئىككىلىسىنى بىللە يېزىڭ: «ۋېكتور ساندىنى (vector database)». كېيىنكىلىرىدە ئۇيغۇرچىسىنى ئىشلىتىڭ.

قىسقارتىلمىلارنى (LLM، RAG، ASR) تەرجىمە قىلماي، ئۇيغۇرچە چۈشەندۈرۈشىنى يېنىدا بېرىڭ.

يېڭى ئاتالغۇغا قارشىلىق ئويلىغاندا مەنىسىنى ئاساس قىلىڭ، تەلەپپۇزىنى ئەمەس. «توكېن» دېگەندىن «بەلگە» ياخشى.

مەنبەلەر

Idirak — AI دۇنياسى قامۇسى: https://www.idirak.com/articles/ai-encyclopedia

Idirak — ئۇيغۇر تىلى ۋە سۈنئىي ئىدراك: https://www.idirak.com/articles/uyghur-nlp-low-resource

تۈزگۈچى: سۈنئىي ئىدراك — idirak.com ئۈچۈن ئۇيغۇرچە AI ئاتالغۇلار لۇغىتى

كۆپ سورىلىدىغان سوئاللار

LLM نېمە؟
LLM (Large Language Model) — چوڭ تىل مودېلى. زور مىقداردىكى تېكىست بىلەن تەربىيەلىنىپ، تىلنى چۈشىنىدىغان ۋە يېڭى تېكىست ھاسىل قىلالايدىغان مودېل. ChatGPT، Claude ۋە Gemini نىڭ ھەممىسى LLM.
Token (بەلگە) نېمە؟
Token — مودېل بىر تەرەپ قىلىدىغان ئەڭ كىچىك تېكىست بۆلىكى. بىر سۆز بىر بەلگە بولۇشى مۇمكىن، ئەمما ئۇزۇن ياكى قوشۇمچىلىق سۆز بىر نەچچە بەلگىگە بۆلۈنىدۇ. API باھاسى بەلگە سانى بويىچە ھېسابلىنىدۇ.
Embedding نىڭ ئۇيغۇرچىسى نېمە؟
«سىڭدۈرۈش» دەپ ئېلىنىدۇ. سۆز ياكى جۈملىنى مەنىسىنى ئەكس ئەتتۈرىدىغان سان تىزمىسىغا ئايلاندۇرۇشنى كۆرسىتىدۇ؛ مەنە جەھەتتىن يېقىن سۆزلەرنىڭ سانلىرىمۇ يېقىن بولىدۇ. ئىزدەش ۋە RAG نىڭ ئاساسى شۇ.
AI ئاتالغۇسىنى ئۇيغۇرچىغا تەرجىمە قىلىش كېرەكمۇ؟
تۇنجى قېتىم ئىشلەتكەندە ئىككىلىسىنى بىللە يېزىش ئەڭ ياخشى — «سىڭدۈرۈش (embedding)» دېگەندەك. ئىنگلىزچىسىنى پۈتۈنلەي تاشلىۋەتمەڭ، چۈنكى كود ۋە ھۆججەتلەردە ئىشلىتىلىدىغىنى شۇ؛ قىسقارتىلمىلارنى (LLM، RAG، ASR) بولسا تەرجىمە قىلماي، ئىزاھىنى يېنىدا بېرىڭ.

بۇ ماقالىگە مۇناسىۋەتلىك قوراللار