مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
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
الفصل 9 — فك التشفير التخميني
المقالة التاسعة من جولة LLM Primer VI. رؤية التحقق تحفظ الصحة تماماً، وEAGLE يربط المسوَّدة بالحالة المخفية للهدف، وسقفا α·N و1/α يحكمان تسريع التخمين.
1447-11-14
الفصل 5 — كشف غموض التكميم
المقالة الخامسة من جولة LLM Primer VI. لماذا ينجو نموذج 70B من 4-bit ولا ينجو نموذج 1B، وماذا يفعل AWQ وGPTQ وSmoothQuant وGGUF فعلاً، وسلَّم الأمان مع انضباط المعايرة.
1447-11-10
الفصل 1 — ميكانيكا توليد الرموز
المقالة الأولى من جولة LLM Primer VI. الحلقة الانحدارية الذاتية متسلسلة بالضرورة الرياضية، والتعبئة الأمامية وفك التشفير يُجهدان الشريحة بطرق متعاكسة، ولماذا يترك مستخدم واحد وحدةَ H100 عاطلة بنسبة 99.7٪.
1447-11-06
الفصل 5 — تقييم تطبيقات LLM
المقالة الخامسة من جولة LLM Primer V. يعترف الفصل بأن assertEqual مات في مخرجات LLM ويُعيد بناء انضباط الاختبار حول قضاةٍ مُثبَّتين برُبريكات، والثلاثي RAG، واختبارات مسار الوكلاء.
1447-11-01
LLM Primer V — مقدمة السلسلة وفهرسها
مقدمة جولة LLM Primer V فصلاً فصلاً — المجلد الذي يعامل هندسة الذكاء الاصطناعي بوصفها انضباطاً قائماً بذاته، لا حيلةً من حيل المُوجِّهات، ويمشي على الأسطح الثمانية التي يعيش عليها ذلك الانضباط.
1447-10-25الفصل 14 — المقارنة والاختبار والأداء
المقالة الخامسة عشرة والأخيرة من جولة LLM Primer IV. معيار MCP-Universe على خوادمٍ حقيقية، وضعيتا الفشل النظاميتان اللتان كَشَفهما، فجوة الإنتاجية بعشرة أضعاف بين الجلسة-لكل-طلب وبِرك الجلسات المُشتركة، والجسر إلى المُجَلَّد الخامس.
1447-10-24الفصل 13 — الأُطُر وتكامل السحابة
المقالة الثالثة عشرة من جولة LLM Primer IV. Strands مع Bedrock، نمط طبقة الحالة في AWS، إطار وكلاء Microsoft، LangChain، Semantic Kernel — وأشكال التكامل الإنتاجي الثلاثة التي تَصل إليها الفِرَق مستقلَّة.
1447-10-23الفصل 5 — هندسة خط الاسترجاع
المقالة الخامسة من جولة LLM Primer III. لماذا ليس بحثٌ شعاعي واحد خطاً — الاسترجاع الهجين، دمج الرُّتب التبادلي، إعادة الترتيب بمُرمِّز متقاطع، وإعادة الصياغة من جهة الاستعلام وHyDE — مُجمَّعة في البنية الإنتاجية التي تَتقارب عليها أنظمة RAG الناضجة.
1447-10-03الفصل السادس — الأمان والمواءمة والمعنى الحقيقي لكَون النموذج "مفيداً"
المقالة السادسة من جولة LLM Primer I. لماذا الفصاحة وأن يكون النموذج مفيداً أمران مختلفان، وما الذي تَضبطه المواءمة فعلاً، ولمحةٌ من §6.6 الجديد في طبعة 2026 — الذكاء الاصطناعي الدستوري ونماذج المناظرة وأحدث أبحاث المواءمة.
1447-09-06الفصل الخامس — لا تزال ثمَّة عيوبٌ صغيرة
المقالة الخامسة من جولة LLM Primer I. لماذا الهلوسة وفجوات الزمن ومشكلات الحساب واضطرابات الاتّساق ليست أخطاءً بل خواصُّ الآلية ذاتها — آلية التنبُّؤ بالرمز التالي.
1447-09-05الفصل الرابع — كيف يَتعلَّم النموذج
المقالة الرابعة من جولة LLM Primer I. لماذا يُحدِّد التدريبُ المسبق سقفَ القدرة، ولماذا يَنحت الضبطُ الدقيق الشخصية، وكيف يُحوِّل RLHF مجرَّدَ "متنبِّئٍ بالرمز التالي" إلى المساعد الذي نَثق به يومياً.
1447-09-04