مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 13 — الخريطة التنظيمية
المقال الثالث عشر من جولة LLM Primer VII. قانون AI الأوروبي مِرساةً، وGDPR وقواعد حماية البيانات النظيرة، وبطاقات النماذج والقابلية للتدقيق بوصفها الشكل التشغيلي.
1447-12-05
الفصل 3 — أمن البيانات والخصوصية
المقال الثالث من جولة LLM Primer VII. البيانات بوصفها أصلاً بدورة حياة: مخاطر التدريب والاستذكار والاستخراج، وحادثتا Samsung وGarante، ونظام التشفير والعزل والاحتفاظ.
1447-11-25
الفصل 1 — لماذا أمن الذكاء الاصطناعي مختلف
المقال الأول من جولة LLM Primer VII. لماذا لا يكفي الأمن التقليدي، وكيف تكسر LLM الفصل بين الشيفرة والبيانات، ولماذا يصبح غلاف السلوك هو سطح الهجوم بدل خطوط الشيفرة.
1447-11-23
LLM Primer VII — تمهيد السلسلة والفهرس
تمهيد سلسلة LLM Primer VII: أمان الذكاء الاصطناعي، وفهرس الجولة الفصلية من 10 إلى 26 مايو، ولماذا يُعيد أمن النماذج اللغوية الكبيرة بناءَ الأرض التي وقف عليها الأمن التقليدي.
1447-11-22
الفصل 3 — وحدات GPU لمراكز البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي
المقالة الثالثة من جولة LLM Primer VI. اقرأ ورقة مواصفات GPU بترتيب VRAM ثم عرض نطاق HBM ثم دعم FP8/FP4 ثم FLOP: H100 وH200 وB200 وL40S وMI300X لكل عبء عمل.
1447-11-08
الفصل 7 — أمن LLM ومحاورها الوقائية
المقالة السابعة من جولة LLM Primer V. تسمية محور الأمن الجديد الذي تُدخله تطبيقات LLM — التحكم بأيّ التعليمات تصل إلى النموذج، من أين، حاملةً كم من الصلاحية — وبناء مصفوفة التخفيف رباعية الطبقات حوله.
1447-11-03الفصل 4 — اختيار قاعدة البيانات الشعاعية المناسبة
المقالة الرابعة من جولة LLM Primer III. الانقسام المعماري بين قواعد البيانات الشعاعية المصمَّمة لغايتها وامتدادات Postgres، والقادة المُدارون (Pinecone وVertex)، والميدان مفتوح المصدر (Qdrant وMilvus وWeaviate)، والخيارات المُضمَّنة، والمحاور التشغيلية الثلاثة — الإقامة والتشغيل والكلفة — التي تَحسم الخيار الحقيقي.
1447-10-02