مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 11 — التقييم والمعايرة والاستدلال
المقالة الحادية عشرة من جولة LLM Primer II. الفصل الذي نَسأل فيه كيف يُمكن قياس آلةٍ قادرةٍ على قول أيِّ شيء — ونَكتشف أنَّ النموذج الواثق كثيراً ما يَكون سيِّء المعايرة.
1447-09-24الفصل 10 — رياضيات ما بعد التدريب والمواءمة
المقالة العاشرة من جولة LLM Primer II. كيف يَتحوَّل متنبئٌ بالرمز التالي إلى مساعد مفيد — الضبط الدقيق الموجَّه، نمذجة المكافأة، RLHF بمقود KL، واشتقاق DPO الأنيق الذي يَطوي المنظومة كلَّها في خسارةٍ مُشرَفة واحدة.
1447-09-23الفصل الثاني عشر — بناءُ نظام LLM، وما بعد
المقالة الأخيرة من جولة LLM Primer I. النموذج والأدوات و RAG والتقييم وحواجز الأمان مَخيوطةً في نظامٍ واحد، والجسر من الكتاب الأوّل إلى الكتب 2–7 من السلسلة.
1447-09-12الفصل 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 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.
1447-09-05
سلسلة LLM Primer — دليل ميداني للذكاء الاصطناعي التوليدي، مجلَّداً تلوَ مجلَّد
سلسلة LLM Primer — دليلٌ ميدانيٌّ من سبعة مجلَّدات للذكاء الاصطناعي التوليدي بقلم شوهي شيمودا. كلُّ مجلَّدٍ يُغطِّي طبقةً مختلفة من العمل مع نماذج اللغة الكبيرة: من الأساسيات إلى التوسُّع إلى الأمن. هذه صفحةُ الهبوط: نظرةٌ شاملة على السلسلة كلِّها، إلى جانب الجولة الفصلية الحيَّة على أوَّل المجلَّدات.
1447-08-27