مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 6 — مخاطر التوليد المُعزَّز بالاسترجاع
المقال السادس من جولة LLM Primer VII. حدود الثقة الخمس في RAG، والحقن غير المباشر عبر الفهرس، وأنماط الاسترجاع الآمنة التي تعزل المستأجرين وتُنسّب الثقة عند الاستيراد.
1447-11-28
الفصل 10 — طبقة محرك LLM
المقالة العاشرة من جولة LLM Primer VI. vLLM كافتراضي Python-Native، وTensorRT-LLM يشتري الإنتاجية بخط بناء، وSGLang يفوز على أعباء الوكيل، وشجرة قرار بحسب شكل عبء العمل.
1447-11-15
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 1 — انضباط هندسة الذكاء الاصطناعي
المقالة الأولى من جولة LLM Primer V. سبب فشل نظامك الإنتاجي بينما يعمل عرضك، والفجوة بين الحتمي والاحتمالي، والأركان الخمسة — الموثوقية والجودة والأداء والتكلفة والتطور — التي تعيش في الغلاف حول نواة النموذج.
1447-10-26
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 10 — أطر التقييم الرائدة
المقالة العاشرة من جولة LLM Primer III. دليل ميداني للأُطر التي تُحوِّل ثلاثية التقييم إلى شيءٍ يَستطيع الفريق فعلاً تَشغيله — RAGAS وTruLens وDeepEval من جهة، وBraintrust وLangSmith وPhoenix وGalileo وOpik من جهةٍ أخرى، وفجوة التقييم التي لم تَسدها أيٌّ منها بعد.
1447-10-08