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 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.
1447-09-09الفصل 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