hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
نموذج لغوي كبير الخصائص
إجراء العمليات الحسابية، فك رموز الأبجدية الصوتية الدولية، إعادة ترتيب حروف الكلمة، تحديد معنى الكلمة في سياقها، تحويل الألفاظ المكانية واتجاهات الأركان الأساسية (مثل الرد بـ"الشمال الشرقي" عند إعطاء الإحداثيات [0, 0, 1; 0, 0, 0; 0, 0, 0])، وتحديد الألوان المذكورة نصًا.
التوجيه المتسلسل: تتحسن نواتج النموذج باستخدام التوجيه المتسلسل فقط عندما يتجاوز حجم النموذج 62 مليار معلمة. وتؤدي النماذج الأصغر أداءً أفضل عندما يُطلب منها الإجابة مباشرة دون اتباع سلسلة من الأفكار.
يُجادل شافر وزملاؤه بأن القدرات الناشئة لا تُكتسب بشكل غير متوقع، بل تُكتسب بشكل متوقع وفقًا لقانون تحجيم سلس[الإنجليزية]. وقد نظر المؤلفون في نموذج إحصائي مصغر لنموذج لغوي كبير يحل أسئلة الاختيار من متعدد، وأظهروا أن هذا النموذج الإحصائي، المعدل لحساب أنواع أخرى من المهام، ينطبق على هذه المهام أيضًا.
نموذج لغوي كبير التفسير
تُعتبر نماذج اللغات الكبيرة بمثابة صناديق سوداء، إذ يصعب فهم الكيفية التي تؤدي بها مهامها اللغوية المتعددة. ولتسليط الضوء على آليات عمل هذه النماذج،برزت عدة منهجيات بحثية. من بينها "قابلية التفسير الآلية" التي تهدف إلى فك شفرة البنية الداخلية لهذه النماذج وكشف الخوارزميات الكامنة وراء استدلالاتها. وقد أثمرت هذه المنهجية عن نتائج واعدة في عدة دراسات.
في دراسة أولى دُرب نموذج محول صغير على لعبة ريفيرسي (Othello)، ونجح الباحثون في اكتشاف تمثيل خطي لوضع اللعبة على اللوحة، حيث يؤدي تعديل هذا التمثيل إلى تغير الحركات المقترحة بشكل منطقي. وفي دراسة أخرى دُرب نموذج مماثل على لغة البرمجة "كارل"، وكشفت النتائج عن تمثيل خطي لدلالات هذه اللغة، مما سمح بتعديل الناتج البرمجي بشكل متوقع. والأكثر من ذلك، أن النموذج تمكن من توليد برامج أقصر وأكثر كفاءة من تلك الموجودة في مجموعة التدريب.
وفي دراسة أخرى درّب باحثون نماذج محولة صغيرة على عملية الجمع في الحسابات العددية، ونجح الباحثون في عكس هندسة هذه النماذج واكتشفوا أنها تستخدم تحويل فورييه المنفصل لحل هذه العملية.
نموذج لغوي كبير التفسير
انقسم الباحثون المتخصصون في معالجة اللغة الطبيعية انقسامًا تامًا عندما سُئلوا، في استطلاع رأي أُجري عام 2022، عما إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة غير المدربة قادرة على فهم اللغة الطبيعية فهمًا حقيقيًا ومعمقاً. يرى مؤيدو فكرة قدرة هذه النماذج على الفهم أن بعض قدراتها، مثل القدرة على التفكير الرياضي، تشير إلى وجود فهم حقيقي للمفاهيم. وقد ذهب فريق من شركة مايكروسوفت في عام 2023 إلى أبعد من ذلك، مدعيًا أن نموذج جي بي تي-4 قادر على حل مسائل جديدة ومعقدة في مجالات متنوعة كالرياضيات، والتشفير، والرؤية، والطب، والقانون، وعلم النفس وغيرها، واصفين إياه بأنه نسخة أولية، وإن كانت غير كاملة، لذكاء اصطناعي عام. وقد تساءلوا: "هل يمكننا إنكار ذكاء نظامٍ قادر على اجتياز اختبارات مبرمجي الكمبيوتر؟"
نموذج لغوي كبير التفسير
يصف بعض الباحثين هذه النماذج بأنها تمثل نوعًا من "الذكاء الغريب". فعلى سبيل المثال، يرى كونور ليحي، الرئيس التنفيذي لشركة كونجكتشر، أن هذه النماذج تشبه الكائنات الغريبة والغامضة، وأن عملية التدريب المعروفة بـ RLHF تخلق واجهة ودودة تخفي العمليات الداخلية المعقدة لهذه النماذج. ويشبه الأمر قناعًا مبتسمًا يختفي خلفه عمق من الجنون والتفكير الغريب الذي يختلف جذريًا عن التفكير البشري.
نموذج لغوي كبير التفسير
على النقيض من ذلك يزعم أصحاب المدرسة التي تنفي فهم النماذج اللغوية الكبيرة أن هذه النماذج "لا تفعل سوى خلط ودمج النصوص الموجودة"،  وهي ظاهرة تعرف بالببغاء العشوائي، أو يشيرون إلى العجز المستمر لهذه النماذج في مهارات التنبؤ والتفكير والإرادة والتفسير. فعلى سبيل المثال، يعاني نموذج جي بي تي-4 من قصور جلي في التخطيط والتعلم الفوري. وقد لوحظ أن النماذج اللغوية التوليدية تؤكد بثقة على ادعاءات حقائقية لا يبدو أنها مدعومةببيانات تدريبها، وهي ظاهرة عرفت بالهلوسة. وبالتحديد، تتجلى الهلوسة في سياق هذه النماذج في توليد نصوص أو استجابات نحوية سلسة وطبيعية ولكنها خاطئة واقعيًا أو غير منطقية أو غير موثوقة بالنسبة للمعلومات المدخلة. وقد جادل عالم الأعصاب تيرينس سيجنوفسكي بأن "اختلاف آراء الخبراء حول ذكاء النماذج اللغوية الكبيرة يشير إلى أن مفاهيمنا التقليدية عن الذكاء الطبيعي غير كافية".
تتضمن مسألة محاكاة الذكاء أو الفهم البشري بواسطة نماذج اللغة الكبيرة وجهين رئيسيين: الأول يكمن في كيفية تمثيل الفكر واللغة ضمن نظام حاسوبي، والثاني يتمثل في تمكين هذا النظام من توليد لغة شبيهة باللغة البشرية. وقد تطورت هذه الجوانب اللغوية كنموذج للإدراك في حقل اللغويات الإدراكية. وقد قدم اللغوي الأمريكي جورج لاكوف نظرية الأعصاب اللغوية (NTL) كأساس حسابي لاستخدام اللغة كنموذج لمهام التعلم والفهم. وتلخص هذه النظرية كيف تشكل البنى العصبية المحددة في الدماغ البشري طبيعة الفكر واللغة، وبالتالي ما هي الخصائص الحسابية لهذه الأنظمة العصبية التي يمكن تطبيقها لنمذجة الفكر واللغة في نظام حاسوبي.
وبعد تأسيس إطار عمل لنمذجة اللغة في أنظمة الحاسوب، تحول الاهتمام إلى بناء أطر عمل تتيح لهذه الأنظمة توليد لغة تتبع قواعد نحوية مقبولة. وفي كتابه الصادر عام 2014 بعنوان "أسطورة اللغة: لماذا اللغة ليست غريزة" (بالإنجليزية: The Language Myth: Why Language Is Not An Instinct)، رسم اللغوي الإدراكي البريطاني وخبير تكنولوجيا الاتصالات الرقمية فيفيان إيفانز دور القواعد النحوية الاحتمالية الخالية من السياق (PCFG) في تمكين معالجة اللغات الطبيعية من محاكاة الأنماط الإدراكية وتوليد لغة شبيهة باللغة البشرية.
نموذج لغوي كبير التقييم
المقياس التقليدي لأداء نموذج اللغة الكبير هو درجة حيرته على مجموعة نصية معينة. يقيس الحيرة مدى قدرة النموذج على التنبؤ بمحتويات مجموعة البيانات؛ فكلما زادت احتمالية تعيين النموذج لمجموعة البيانات، قلت درجة حيرته. بعبارات رياضية، الحيرة هي الأس الأسية لمتوسط سالب لوغاريتم الاحتمال لكل رمز.
حيث يُمثل  عدد الرموز في مجموعة النص، و"سياق الرمز " يعتمد على نوع نموذج اللغة الكبير المحدد. إذا كان النموذج تلقائي التراجع، فإن "سياق الرمز " هو جزء النص الذي يظهر قبل الرمز . وإذا كان النموذج مُقنّعًا فإن "سياق الرمز " هو جزء النص المحيط بالرمز .
نظرًا لأن نماذج اللغة قد تُفرط في ملاءمتها لبيانات تدريبها، فعادةً ما تُقيم النماذج من خلال درجة حيرتها على مجموعة اختبار. قد يكون هذا التقييم مشكلة بالنسبة للنماذج الأكبر حجمًا، والتي تصبح أكثر عرضة لإدراج أجزاء من أي مجموعة اختبار معينة مع زيادة حجم مجموعات النص التي يدُرِّبت عليها.
نموذج لغوي كبير التقييم
في نظرية المعلومات، ترتبط صفة الإنتروبيا ارتباطًا وثيقًا بمفهوم الغموض، وهو ارتباط أسسه بوضوح كلود شانون. تُعبَّر هذه العلاقة رياضيًا على النحو التالي: الإنتروبيا = لو2 (الغموض).
تقاس الإنتروبيا، في هذا السياق، عادة بوحدات البتات لكل كلمة (BPW) أو البتات لكل حرف (BPC)، وذلك تبعًا لاختيار نموذج اللغة لتجزئة النص إلى كلمات أو أحرف.
جدير بالذكر أنه في نماذج اللغة الكبيرة التي تعتمد غالبًا على تجزئة الكلمات إلى أجزاء أصغر، يبدو أن البتات لكل رمز مميز (BPT) مقياسًا أنسب. ومع ذلك نظرًا للاختلاف في أساليب التجزئة بين نماذج اللغة الكبيرة، فإن مقياس BPT ليس موثوقًا به للمقارنة بين نماذج مختلفة. لتحويل BPT إلى BPW، يمكن ضرب القيمة الأولى في متوسط عدد الرموز المميزة لكل كلمة.
عند تقييم ومقارنة نماذج اللغة يُفضل عادة استخدام الإنتروبيا المتقاطعة بدلًا من الإنتروبيا المطلقة. الفكرة الأساسية هي أن قيمة BPW الأقل تشير إلى قدرة أفضل للنموذج على الضغط، مما يعكس بدوره كفاءة النموذج في إجراء تنبؤات دقيقة.
نموذج لغوي كبير التقييم
طُوِّرَتْ في المراحل اللاحقة مجموعات بيانات عديدة ومقاييس اختبار لتقييم قدرات نماذج اللغات في مهام أكثر تحديدًا. صُمِّمت هذه الاختبارات لتقييم مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك المعرفة العامة والتفكير المنطقي وحل المسائل الرياضية.
إحدى الفئات الشائعة لمجموعات البيانات التقييمية هي مجموعات بيانات الإجابة على الأسئلة، التي تتكون من أزواج من الأسئلة وإجاباتها الصحيحة، مثل: "هل فاز منتخب اليمن بكأس العالم لكرة القدم؟" - "لا". تُعتبر مهمة الإجابة على الأسئلة "مفتوحة" إذا تضمنت مطالبة النموذج بنص يمكن استخلاص الإجابة المتوقعة منه (مثل: يمكن إضافة السؤال السابق إلى نص يتضمن الجملة "تقدّم منتخب اليمن إلى نهائيات كأس العالم مرة واحدة وخسر أمام منتخب السعودية في عام 2016"). أما إذا كان على النموذج الاعتماد على المعرفة التي اكتسبها خلال التدريب، فتُعتبر المهمة "مغلقة".
قد تأخذ مجموعات البيانات التقييمية شكل إكمال النص، حيث يُطلب من النموذج اختيار الكلمة أو الجملة الأنسب لإكمال عبارة ما، مثل: "كانت فاطمة صديقة لسارة. ذهبت فاطمة لزيارة صديقتها، ____".
نموذج لغوي كبير التقييم
طُوِّرت أيضًا مقاييس أداء مركبة تجمع بين مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات والمهام التقييمية المختلفة. من الأمثلة عليها: جلو، وسوبر جلو وبيج-بنش. أصدرت شركة أوبن أيه آي أدوات لتشغيل مقاييس الأداء المركبة، لكنها لاحظت أن نتائج التقييم حساسة لطريقة صياغة المطالبة. تحتوي بعض مجموعات البيانات العامة على أسئلة خاطئة أو غامضة أو لا يمكن الإجابة عليها أو ذات جودة منخفضة، ويمكن تنظيفها للحصول على نتائج أداء أكثر موثوقية.
كان من المعتاد سابقًا الإبلاغ عن النتائج على جزء مؤجل من مجموعة البيانات التقييمية بعد إجراء ضبط دقيق مراقب على الباقي. أصبح من الشائع الآن تقييم نموذج مدرب مسبقًا مباشرة من خلال تقنيات المطالبة، رغم اختلاف الباحثين في تفاصيل صياغة المطالبات لمهام معينة، لا سيما فيما يتعلق بعدد أمثلة المهام التي تُضمن في المطالبة (أي قيمة n في مطالبة اللقطات n).
نموذج لغوي كبير التقييم
سبب التطور المتسارع في نماذج اللغات الكبيرة، فقد عانت مقاييس الأداء من قصر عمرها الافتراضي. إذ سرعان ما "تشبع" هذه النماذج المتقدمة من المقاييس الحالية، متجاوزة أداء البشر المتخصصين. مما دفع الباحثين إلى البحث عن مهام أكثر تعقيدًا لاستبدال هذه المقاييس أو تعزيزها. بالإضافة إلى ذلك، ظهرت ظاهرة "تعلم الاختصارات"، حيث تلجأ أنظمة الذكاء الاصطناعي أحيانًا إلى خداع اختبارات الاختيار. وذلك من خلال استغلال الارتباطات الإحصائية البسيطة في صياغة الأسئلة، مما يسمح لها بتخمين الإجابات الصحيحة دون بالضرورة فهم المعنى الحقيقي للسؤال.
ولمعالجة هذه التحديات، طور باحثون مجموعات بيانات جديدة تركز على نقاط ضعف محددة في نماذج اللغات الحالية. من الأمثلة البارزة على ذلك مجموعة بيانات TruthfulQA، التي تتضمن أسئلة يصعب على النماذج الإجابة عليها بشكل صحيح بسبب ميلها إلى تكرار المعلومات الخاطئة التي تعلمتها خلال التدريب. فعلى سبيل المثال، قد يجيب نموذج لغة كبير على سؤال "هل يمكن تعليم كلب قديم حيلة جديدة؟" بـ "لا"، وذلك بسبب تعلمه للمثل الشائع الذي ينفي ذلك، حتى لو كان هذا الجواب غير دقيق من الناحية العلمية.
نموذج لغوي كبير التأثير الأوسع
في عام 2023م، أشارت مجلة "نيتشر بيوميديكال انجينيرنج" إلى استحالة التمييز بدقة بين النصوص التي ينتجها البشر وتلك التي تولّدها نماذج اللغات الكبيرة، مؤكدةً انتشار هذه النماذج ذات الأغراض العامة بسرعة وتأثيرها المتوقع على العديد من الصناعات. وفي نفس العام، أشارت مؤسسة غولدمان ساكس إلى إمكانية زيادة الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة 7% خلال العقد القادم بفضل الذكاء الاصطناعي اللغوي التوليدي، مع تحذيرها من تهديد هذا التطور لأكثر من 300 مليون وظيفة حول العالم.
الحفظ هو سلوك ناشئ في نماذج اللّغة الكبيرة حيث يتمّ إخراج سلاسل نصية طويلة أحيانًا حرفيًا من بيانات التّدريب، على عكس السّلوك النموذجيّ للشّبكات العصبية الاصطناعية التّقليدية. تقيس تقييمات مخرجات نموذج اللّغة الكبيرة المتحكّم فيها كمية ما تمّ حفظه من بيانات التّدريب (مع التركيز على نماذج سلسلة جي بي تي-2) بشكل مختلف بأكثر من 1% للنسخ المكرّرة تمامًا،  أو ما يصل إلى نحو 7%.
نموذج لغوي كبير التأثير الأوسع
أعرب بعض الباحثين عن مخاوفهم من إمكانية توليد معلومات مضللة عمدًا أو عن طريق الخطأ، أو استغلال هذه النماذج في سلوكيات ضارة أخرى. فعلى سبيل المثال، يمكن أن تساهم نماذج اللغة الكبيرة في تقليل المهارة اللازمة لارتكاب أعمال إرهابية بيولوجية؛ حيث اقترح الباحث في الأمن البيولوجي كيفن إيسفلت ضرورة استبعاد الأبحاث المتعلقة بتطوير مسببات الأمراض من بيانات تدريب هذه النماذج.
أظهرت دراسة أجراها باحثون في جوجل وعدة جامعات، من بينها كورنيل وكاليفورنيا، وجود مخاطر أمنية محتملة في نماذج لغوية مثل شات جي بي تي. فقد تمكن الباحثون من استخلاص جزء من بيانات التدريب التي استخدمت في تدريب هذا النموذج. فعند تكرار طلب الحصول على كلمة معينة لعدد كبير من المرات، بدأ النموذج في تكرار مقاطع من بيانات التدريب بشكل عشوائي. وقد لاحظ الباحثون آلاف الأمثلة على هذا السلوك، مما يثير تساؤلات حول مدى أمان هذه النماذج.
نموذج لغوي كبير التأثير الأوسع
يشكل وجود ما يسمى بـ "العوامل الكامنة" داخل نماذج اللغة الكبيرة مصدر قلق أمني آخر. هذه الوظائف المخبأة يمكن تفعيلها بحدث معين لتدفع النموذج إلى التصرف بطريقة غير متوقعة وضارة. على الرغم من وجود ضوابط أمنية في تطبيقات مثل شات جي بي تي وكلود لمنع توليد محتوى ضار، إلا أن هذه الضوابط ليست مضمونة الفعالية. فقد تمكن باحثون من تطوير طرق للتلاعب بهذه النماذج والحصول على معلومات خطيرة، مثل كيفية إنشاء شبكات لتجارة المخدرات.
رغم ما أظهرته نماذج اللغات الكبيرة من قدرة فائقة على توليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية، إلا أنها معرضة للإصابة بتحيزات مستمدة من بيانات تدريبها، بل وتضخيمها. وقد يظهر ذلك جليًا في صور نمطية مشوهة أو معاملة مجحفة لفئات ديموغرافية مختلفة، كالأعراق والأجناس واللغات والمجموعات الثقافية. ونظرًا لسيطرة البيانات الإنجليزية على غالبية بيانات تدريب هذه النماذج، فإنها قد تستصغر بالتالي وجهات النظر التي لا تتحدث الإنجليزية.
نموذج لغوي كبير التأثير الأوسع
تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي أن تعزز طائفة واسعة من الصور النمطية، بما في ذلك تلك المرتبطة بالجنس، أو العرق، أو السن، أو الجنسية، أو الدين، أو المهنة. وقد يؤدي هذا إلى نتائج تمييزية بحق فئات معينة من البشر، بطرق قد تكون مسيئة أو مهينة. ومن الجدير بالذكر أن التحيز الجنسي هو ميل هذه الأنظمة إلى إنتاج نتائج تميل بشكل غير عادل لصالح جنس على آخر. وغالبًا ما ينشأ هذا التحيز من البيانات التي تُدرب هذه الأنظمة عليها. فنموذج اللغة الكبيرة، على سبيل المثال، قد يربط بين الممرضات والسكرتيرات وبين النساء، وبين المهندسين والرؤساء التنفيذيين وبين الرجال، وذلك استنادًا إلى الأعراف الجندرية السائدة.
التحيز السياسي يشير إلى ميل الخوارزميات إلى تفضيل وجهات نظر أو أيديولوجيات أو نتائج سياسية معينة على أخرى بشكل منهجي. قد تظهر نماذج اللغة أيضًا تحيزات سياسية. نظرًا لأن بيانات التدريب تتضمن مجموعة واسعة من الآراء والتغطية السياسية، فقد تولد النماذج استجابات تميل إلى أيديولوجيات أو وجهات نظر سياسية معينة، اعتمادًا على انتشار تلك الآراء في البيانات.
نموذج لغوي كبير قراءة متعمقة
Jurafsky, Dan, Martin, James. H. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, 3rd Edition draft, 2023.
Yin, Shukang; Fu, Chaoyou; Zhao, Sirui; Li, Ke; Sun, Xing; Xu, Tong; Chen, Enhong (23 Jun 2023). "A Survey on Multimodal Large Language Models". arXiv.org (بالإنجليزية). Archived from the original on 2024-11-26. Retrieved 2024-10-07.
Frank، Michael C. (27 يونيو 2023). "Baby steps in evaluating the capacities of large language models". Nature Reviews Psychology. ج. 2 ع. 8: 451–452. DOI:10.1038/s44159-023-00211-x. ISSN:2731-0574. S2CID:259713140. مؤرشف من الأصل في 2023-07-12. اطلع عليه بتاريخ 2023-07-02.
ني نو كوني (فلم)
ني نو كوني (باليابانية: 二ノ国، بالروماجي: NiNoKuni) هو فيلم أنمي ياباني من إخراج يوشيوكي موموسي ومن إنتاج استوديو أو إل إم، الفيلم مقتبس من لعبة فيديو تحمل نفس الأسم من تطوير أكيهيرو هينو وليفل-5. عرض الفيلم في اليابان في 23 أغسطس عام 2019.
ني نو كوني (فلم) القصة
تدور أحداث القصة عن يو وهارو، وهما طالبان في المدرسة الثانوية، تم نقلها إلى عالم مجهول موازي، بعد أن تعرضت صديقتهما كوتونا للطعن من قبل شخص مجهول.
أوفر درايف
أوفر درايف (بالإنجليزية: Over Drive) هي سلسلة مانغا يابانية من تأليف تسويوشي ياسودا، نشرت من قبل كودانشا مجلة مجلة شونن الأسبوعية، منذ 11 مايو عام 2005 حتى 14 مايو عام 2008، تم تجميع فصول المانغا في 17 مجلد تانكوبون، نشرت في 16 سبتمبر عام 2005 حتى 17 يونيو عام 2008. أنتجت المانغا إلى مسلسل أنمي تلفزيوني من قبل استوديو زيبيك، عرض الأنمي في 4 أبريل عام 2007 واستمر عرضه حتى 26 سبتمبر عام 2007، وتكون من 26 حلقة.
أوفر درايف القصة
تدور أحداث القصة عن ميكوتو شينوزاكي هو طالب في سنة الأولى في المدرسة الثانوية، الذي قرر الانضمام إلى نادي ركوب الدراجات في المدرسة الثانوية كاقتراح من زميلتة يوكي فوكوزاوا، على الرغم من أنه لم يمارس أي رياضة من قبل. ويهدفه أن يصبح أعظم راكب دراجات في العالم ويفوز بسباق سباق فرنسا للدراجات.
أوفر درايف الشخصيات
ميكوتو شينوزاكي (باليابانية: 篠崎 命، بالروماجي: Shinozaki Mikoto)
يوسوكي فوكازاوا (باليابانية: 深澤 遥輔، بالروماجي: Fukazawa Yōsuke)
كويتشي تيراو (باليابانية: 寺尾 晃一، بالروماجي: Terao Kōichi)
تاكيشي ياماتو (باليابانية: 大和 武، بالروماجي: Yamato Takeshi)
يوكي فوكازاوا (باليابانية: 深澤 由紀، بالروماجي: Fukazawa Yuki)
كاهو أساهي (باليابانية: 朝日嘉穂، بالروماجي: Asahi Kaho)
ماكي كوراتا (باليابانية: 倉田真紀، بالروماجي: Kurata Maki)
تاكانوبو تيراو (باليابانية: 寺尾 隆信، بالروماجي: Terao Takanobu)
أوك جا يون
أوك جا يون (بالكورية: 옥자연) هي ممثلة كورية جنوبية. ولدت يوم 9 ديسمبر 1988 في سون تشون في كوريا الجنوبية.
أوه يون سو (مواليد 1971)
أوه يون سو (بالكورية: 오연수) هي ممثلة كورية جنوبية. ولدت يوم 27 أكتوبر 1971 في سول في كوريا الجنوبية.
أوه نا را
أوه نا را (بالكورية: 오나라) هي ممثلة كورية جنوبية. ولدت يوم 26 أكتوبر 1974 في سول في كوريا الجنوبية.
أوه جي يون
أوه جي يون (بالكورية: 오지은) هي ممثلة كورية جنوبية. ولدت يوم 30 ديسمبر 1981 في سول في كوريا الجنوبية.
أوه إن هي
أوه إن هي (بالكورية: 오인혜)‏ (4 يناير 1984 - 14 سبتمبر 2020) كانت ممثلة وعارضة أزياء كورية جنوبية.
أوه إن هي حياتها
بدأت أوه مسيرتها التمثيلية عام 2011 في فيلم خطيئة العائلة ‏. في نفس العام، اكتسبت اهتمامًا عامًا خلال مهرجان بوسان السينمائي الدولي السادس عشر ‏، بسبب فستانها البرتقالي "المثير" الكاشف. في عام 2012، شاركت في فيلم الزواج من المافيا V، لكنه كان فاشلًا. وفي يوليو 2019، أطلقت قناة على اليوتيوب.
أوه إن هي الوفاة
في 14 سبتمبر 2020، عُثر على أوه فاقدة للوعي في منزلها في منطقة سونغدو للأعمال الدولية، يونسو بمنطقة إنتشون. نُقلت على الفور إلى مستشفى قريب، لكنها توفيت بسبب سكتة قلبية بسبب الانتحار. كانت تبلغ من العمر 36 عامًا.
أوه هيون كيونج
أوه هيون كيونج (بالكورية: 오현경) هي ممثلة كورية جنوبية. ولدت يوم 25 مارس 1970 في سول في كوريا الجنوبية.
أوك جو هيون
أوك جو هيون (بالكورية: 옥주현) هي مغنية وممثلة مسرحية موسيقية كورية جنوبية. ولدت يوم 20 مارس 1980 في سول في كوريا الجنوبية.
إيفان لو بولوك
إيفان لو بولوك ولد يوم 20 ديسمبر 1961 في بريست ( فينيستير )، هو ممثل ومقدم تلفزيوني وموسيقي فرنسي .
وليام تونكيديك
غيوم دي تونكيديك ، أو غيوم دي كوينغو دي تونكيديك، ولد يوم 18 اكتوبر 1966
باريس ، هو ممثل فرنسي .
ملعب السابع من نيسان (حلب)
ملعب السابع من نيسان هو ملعب كرة قدم في مدينة حلب السورية. يقع الملعب وسط حي الفيض بمدينة حلب، مطلاً على طريق الأوتستراد الدولي الذاهب نحو مدينة دمشق. افتتح الملعب عام 1948، ويعتبر أقدم ملعب لكرة القدم في سوريا. الملعب هو موطن لأندية كرة القدم السورية الدرجة الثانية نادي اليرموك، نادي الجلاء، نادي شرطة حلب ونادي عمال حلب.
ملعب السابع من نيسان (حلب) تاريخ
افتتح الملعب باسم ملعب حلب البلدي عام 1948 وبأرضية ترابية نبتت فيها الأعشاب بشكل تلقائي، بعد وقت قصير من استقلال سوريا. في عام 1977 أعيد توسيع الملعب وزيادة سعته إلى 12 ألف متفرج. وفي نفس العام تبدل اسم الملعب إلى ملعب السابع من نيسان لإحياء الذكرى الثلاثين لتأسيس حزب البعث. ليحتضن بعض مباريات الفرق العربية المصرية الزائرة مثل الزمالك والأهلي والمحلة، إضافة لإقامة بعض المباريات للأندية المحلية وعلى شكل مجموعات، والتي سبقت موعد إنطلاقة أول دوري عام في سورية، وكذلك أقيمت عليه مباريات كأس الجمهورية عام 1965. في عام 1984 ونتيجة صعوبة اللعب على أرضيته الترابية الطينية في الشتاء استبدل العشب الطبيعي بالعشب الصناعي (التارتان) ونقلت بوقتها مباريات الدوري العام.
وفي وقت لاحق من عام 2001، تم تركيب العشب الصناعي.
ملعب السابع من نيسان (حلب) تاريخ
يعدُّ ملعب السابع من نيسان في "حلب" من أقدم واعرق ملاعب القطر والمدينة وهو متوسط السعة، وتقدر المساحة الإجمالية لمنشأة الملعب بـ 20 الف متر مربع، وميدان اللعب هو بأبعاد 108 أمتار طولاً و68 متراً عرضاً، ومدرجاته سعتها خمسة عشر الف متفرج جلوساً إضافة للمسبح البلدي وصالات الحديد والكاراتيه وذوي الاحتياجات الخاصة والطب الرياضي.
بعد اندلاع الحرب الأهلية السورية، خلال معركة حلب بين عامي 2012 و2016 بقيت أبواب الملعب مقفلة نهائياً لصعوبة وخطورة الدخول واللعب والتمرين عليه، لوقوعه في منطقة حساسة، وقد تعرض للعديد من القذائف التي أحرقت قسماً كبيراً من أرضيته وأصابت جزءاً من مدرجاته بالهدم، ومع بدء التحرير للمدينة فتحت أبواب الملعب من جديد وتمت معالجة وإعادة الأمور إلى طبيعتها من خلال البدء بمرحلة مستعجلة وسريعة للترميم والإصلاح والصيانة، حيث جرى نزع الأرضية القديمة واستبدالها بأرضية تارتانية جديدة وبالمواصفات الدولية مع تركيب منجور خشبي وحديدي وأبواب ألمينوم وتجهيز شبكتي الماء والكهرباء ومصارف المياه، ونجحت الجهود بتجهيزه وبعودة اللعب عليه مع مطلع 2018 واستقبال أغلب مباريات الدوري العام للدرجتين الممتازة والأولى.
فيكتورين لوريل
فيكتورين لوريل (ولد في 20 أغطسط 1951 في غوادلوب) هو سياسي فرنسي.
كان عضواً في الحزب الاشتراكي (PS)، شغل بين عامي 2001 و2012 منصب عمدة السكان القدامى، ونائب ورئيس المجلس الإقليمي لغوادلوب . كان وزيراً للخارجية من 2012 إلى 2014 ضمن حكومات أيرولت.
كما شغل منصب رئيس المجلس الإقليمي لمقاطعة جوادلوب الفرنسية ما وراء البحار من عام 2004 حتى عام 2015. وبدأت ولايته في 15 أغسطس 2004 وتم تجديدها في 14 مارس 2010. وفي مايو 2012، تم تعيينه وزيرًا لما وراء البحار في فرنسا في حكومة جان مارك أيرولت وتم استبداله في الجمعية الوطنية بمرشحته التكميلية هيلين فاينكيور كريستوف. ومع ذلك، في 23 مارس 2014، خسر الانتخابات المحلية في Vieux-Habitants، واعتبارًا من 2 أبريل 2014، لم يتم إعادة تعيينه في حكومة فالس. في 13 ديسمبر 2015، خسر الانتخابات الإقليمية في غوادلوب.
كريستيان تيسيدر
كريستيان تيسيدري هو سياسي فرنسي، ولد يوم 6 نوفمبر 1952 في روديه ( أفيرون ). تم انتخابه عمدة لمدينة روديز في 9 مارس 2008. مستشار عام سابق لكانتون روديز نورد من مارس 2001 إلى مارس 2008، ثم في كانتون روديز الغربية من مارس 2008 إلى مارس 2010، تم انتخابه مستشارا إقليميا في مارس 2010 ثم في عام 2013 نائبا لرئيس الإقليم.
كزافييه ألبرتيني
كزافييه ألبرتيني ولد يوم 28 يناير\كانون الثاني 1970 في رويان (شارينت ماريتيم)، هو محامٍ وسياسي فرنسي.
كزافييه ألبرتيني العمل السياسي
ألبرتيني، وهو محامي أعمال بفعل الوظيفة، دخل السياسة في عام 1995 كمساعد برلماني لجان كلود إتيان. في البداية كان عضوًا في حزب RPR، وأصبح مسؤولًا منتخبًا لمدينة ريمس في عام 2001 مع جان لويس شنايتر.
وفي عام 2014، كان ألبرتيني النائب الثاني لرئيس بلدية ريمس، أرنو روبينيت، المسؤول عن الأمن والفعاليات والعيش الكريم والانتخابات والعبادة. انتخب في يونيو 2022 لمنصب النائب.
فريديريك نيهوس
فريديريك نيهوس ،ولد يوم 15 اوت 1967 في فالنسيان ( شمال )، سياسي فرنسي . رئيس الصيد وصيد الأسماك والطبيعة والتقاليد (CPNT) من عام 2008 إلى عام 2016، وكان مرشح هذا الحزب في الانتخابات الرئاسية لعام 2007 ومستشارًا إقليميًا لـ Hauts-de-France من عام 2016 إلى عام 2021.
إلهام فرح
إلهام فرح (1939-2023) هي معلمة موسيقى فلسطينية، ولدت في مدينة غزّة لعائلة مسيحية مثقّفة فوالدها الشاعر حنّا فرح. وكانت من أوائل من دَرس مادّة الموسيقى في مدارس القطاع، كانت تعزف على آلة الأورغ، وكانت وجهاً ثقافياً واجتماعياً بارزاً.
نجَت فرح من عدوان عام 2014 بعد تعرُّض الحيّ الذي كانت تسكُن فيه إلى قصف إسرائيلي. وفي مساء 12 نوفمبر 2023 غادرت فرح كنيسة العائلة المقدّسة التي تحوّلت بعد العدوان إلى ملجأ لكثير من الناس، وتوجَّهت لبيتها في حيّ الرمال لتتأكّد إن كان قد قصف أم لا، وفي الطريق أُصيبت برصاصة قنّاص إسرائيلي في ساقها ونظراً لمنع الإحتلال الإسرائيلي دخول سيارات الإسعاف إلى المنطقة وكثافة القصف الهمجي لم يتمكّن أهالي الحيّ من إنقاذها وتُركت تنزف حتى استشهدت في صباح الاثنين 13 نوفمبر 2023.
إلهام فرح
وقد كتبت إبنة شقيقتها مناشدة لإنقاذها قالت فيها: "خالتي المعلّمة إلهام فرح أُصيبت برصاص الإحتلال وهي في الشارع بالقرب من مستشفى الشفاء جالسة على الأرض حيث أصيبت في رجلها، تنتظر أحداً ليتمكّن من نقلها إلى سيارات الإسعاف".
نعاها الكثير من طلابها ومنهم من قالت: "كانت حصص الموسيقى التي أخذناها معكِ بـمدرسة القاهرة من أحلى الحصص ونحبّ لمّا تعزفيلنا ونغنّي بكتب اسمك يا بلادي".
منتزه بيتسا
هو أحد أكبر المنتزهات الطبيعية في مدينة موسكو الروسية وتبلغ مساحته حوالي ثمانية عشر كيلومتر مربع. ويحتوي المنتزه 33 نوع من الثديات، و78 نوع من الطيور.
ذاع صيت المنتزه بعد أعمال القتل التي إرتكبها القاتل المتسلسل ألكسندر بيتشوشكين، بين سنتي 1992 و2006.
رودريغو ناسيمينتو
رودريغو ناسيمينتو (بالبرتغالية: Rodrigo Nascimento؛ مواليد 26 نوفمبر 1992) هو مُقاتل فنون قتالية مختلطة برازيلي.
رندة بعث
رندة بعث (11 يناير 1958) هي كاتبة ومُترجمة سوريَّة ولدت في إدلب بسورية، كانت متزوجة من الروائي والمعتقل السياسي السابق عماد شيحة.
رندة بعث سيرتها
وُلدت رندة بعث في إدلب عام 1958. انتقلت عائلتها إلى الجزائر في أغسطس/آب 1968، فتعلمت في المدرسة الفرنسية هناك، حيث بقيت العائلة ثلاث سنوات. في أواخر عام 1998، درست الترجمة في المركز الثقافي الفرنسي بدمشق، وحصلت عام 2001 على دبلوم في الترجمة الفرنسيَّة من جامعة لومير ليون 2 [الإنجليزية]، وكانت قد حصلت على شهادة البكالوريوس في الصيدلة من جامعة دمشق عام 1979 وشهادة اختصاص في الكيمياء الحيوية السريرية عام 1983، وأيضًا على الماجستير في الترجمة الفورية من المعهد العالي للترجمة والترجمة الفورية بدمشق عام 2012. عملت بعدها في تدريس الطلاب بنفس المعهد.
تزوجت رندة مرتين في دمشق، الأولى سنة 1982م من عهد الشيخ حسن، الناشط في حزب العمل الشيوعي والذي اعتقل لسبع سنوات بعد فترة من الزواج، وتوفي لاحقاً بحادث سير بعد الإفراج عنه سنة 1996م، والثانية في عام 2007 من الروائي والمعتقل السياسي السابق عماد شيحة (9 مارس 1954 - 29 سبتمبر 2022)، وكانا يعيشان في دمشق حتى خريف عام 2021، عندما سافرا إلى فرنسا للعلاج، حيث كان عماد مصابًا بالسرطان.
رندة بعث ترجماتها
«مسألة الحرية في الفكر الإسلامي: الحل المعتزلي» مترجم عن الأصل الفرنسي "Le Probleme De La Liberte Humaine Dans La Pensee Musulmane (Solution Mu'tazilite)" لأبو عمران الشيخ. صدر عام 2012.
«الأشكال الأوّلية للحياة الدينية: المنظومة الطوطمية في أستراليا» مُترجم عن الأصل الفرنسي "Les formes elementaires de la vie religieuse: le systeme totemique en Australie" لإميل دوركايم. صدر عام 2019. (ردمك 9786144452905)
كينيدي نزيتشوكو
كينيدي نزيتشوكو (مواليد 13 يونيو 1992) هو مُقاتل فنون قتالية مختلطة نيجيري.
فيلا ديل كونتي
فيلا ديل كونتي (بالإيطالية: Villa del Conte)‏ هي بلدية في مقاطعة باذوة في منطقة فنيتة الإيطالية، وتقع على بعد40 كيلومترًا (25 ميلًا) شمال غرب مدينة البندقية و20 كيلومترًا (12 ميلًا) شمال باذوة.
جازو
جازو (بالإيطالية: Gazzo)‏ هي بلدية في مقاطعة باذوة في منطقة فنيتة الإيطالية، وتقع على بعد 50 كيلومترًا (31 ميلًا) شمال غرب مدينة البندقية و25 كيلومترًا (16 ميلًا) شمال غرب باذوة.