مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 16 — الضبط الدقيق والتكييف الآمنان
المقال السادس عشر من جولة LLM Primer VII. تآكل المحاذاة عبر بيانات حميدة، والتسميم بمائة مثال مصوغ، وبوابات تقييم CI، وسجل نماذج يجعل التراجع دقائق لا يوماً.
1447-12-08
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.
1447-11-28الفصل 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 1 — أزمة التكامل في الذكاء الاصطناعي وصعود البنية الوكيلية
المقالة الأولى من جولة LLM Primer IV. لماذا يتآكل الوكيل المتجانس مع نمو الموجِّهات، مصفوفة التكامل N×M المختبئة تحت السطح، والانتقال من هندسة الموجِّه إلى هندسة السياق الذي بُني MCP ليُتيحه.
1447-10-11الفصل 11 — التحديثات المستمرة وتحسين الخط
المقالة الحادية عشرة والأخيرة من جولة LLM Primer III. CDC والفهرسة التزايدية تُبقي المكتبة طازجة، التَّخزين المؤقت الدلالي وتَدريج النماذج يُبقيان زمن الاستجابة منخفضاً، وحلقة تَغذيةٍ راجعة من أربع مراحل تَسد الفجوة بين ما يُخبر به الإنتاج الفريق وما يُغيِّره الفريق فعلاً — مع جسرٍ إلى المجلد الرابع عن Model Context Protocol.
1447-10-09الفصل 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.
1447-10-08الفصل 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