مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 6 — التقليم وتقطير المعرفة
المقالة السادسة من جولة LLM Primer VI. تناثر 2:4 على Hopper، وتقطير توزيع المُعلِّم لا مُتغيَّره الأقصى، وترتيب: قطِّر ثم قلِّم ثم كمِّم.
1447-11-11
الفصل 8 — تحسين الأداء والتخديم والتكلفة
المقالة الأخيرة من جولة LLM Primer V. اقتصاديات LLM الإنتاجية بوصفها انضباطاً مُتعدد الطبقات — الاستدعاء الأرخص هو الذي لم يُجرَ (تخزين مؤقت دلالي)، والتالي هو المُجرى ضد أصغر نموذجٍ يفي بالغرض (مُوجِّه)، والأرضية تُوضع داخل خادم الاستدلال بـ KV cache والدُّفَعات المستمرة وفكّ الترميز التخميني.
1447-11-04الفصل الحادي عشر — نماذج أصغر، نماذج أذكى
المقالة الحادية عشرة من جولة LLM Primer I. كيف نَضغط النماذج الكبيرة إلى مقاسٍ يَعمل في التشغيل الحقيقي — التقطير، التكميم، MoE — والقسم الجديد §11.6 في طبعة 2026 المخصَّص لنماذج الاستدلال.
1447-09-11الفصل العاشر — متعدِّد الوسائط: وراء النصّ
المقالة العاشرة من جولة LLM Primer I. كيف تَعلَّم Transformer ذاتُه أن يَقبل الصور والصوت — vision transformer وترميزُ الصوت — وأين تَقع الحدود الصادقة وراء فكرة "نموذجٌ واحد يَرى كلَّ شيء".
1447-09-10LLM Primer I — جولة فصلاً بفصل: مقدّمة وفهرس
افتتاحية الجولة الفصلية في LLM Primer I. كيف بُني الكتاب، وما الذي يقدّمه كلُّ فصل، وجدول المقالات الاثني عشر بين 18 فبراير و1 مارس.
1447-08-29