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 3 — التوليد المُعزَّز بالاسترجاع
المقالة الثالثة من جولة LLM Primer V. خط أنابيب RAG من طرفٍ إلى طرف — التحميل والتقطيع والتضمين والاسترجاع والتوليد — وكيف يفصل التقطيع الجيد والاسترجاع الهجين وتحويلات الاستعلام العرضَ الذي يعمل على وثائقك المُفضَّلة عن النظام الذي ينجو من ملامسة مدوَّنتك الحقيقية.
1447-10-28الفصل 8 — إخفاء الهوية في خط RAG
المقالة الثامنة من جولة LLM Primer III. إخفاء الهوية ما قبل التوليد مقابل ما بعد التوليد، عائلات التقنيات الثلاث — التعتيم، الاستبدال التَّوليفي، الخصوصية التَّفاضلية — ومُقايضة المنفعة-الخصوصية التي تُحدِّد ما إذا كان النظام يَبقى نافعاً أصلاً.
1447-10-06LLM Primer III — مقدمة السلسلة والفهرس
انطلاقة الجولة الفصلية للكتاب الثالث في سلسلة LLM Primer — تعزيز ذكاء المؤسسة بـ RAG. لماذا يبدو التوليد المعزز بالاسترجاع بسيطاً من الخارج وهو في باطنه طبقة من التخصصات، ولمن كُتب هذا الكتاب، وجدول النشر للمقالات الإحدى عشرة المقبلة من 18 إلى 28 مارس.
1447-09-28الفصل التاسع — RAG: نَخيط معلوماتٍ حديثة في السياق
المقالة التاسعة من جولة LLM Primer I. ما الذي يَفعله RAG (التوليد المعزَّز بالاسترجاع) فعلاً، وكيف يَدعم فجوة الزمن والدقّة الواقعية، وأين تَبدأ الفروق بين RAG جيِّدٍ وآخرَ سيِّئ.
1447-09-09