مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 7 — الهلوسة والموثوقية
المقال السابع من جولة LLM Primer VII. آليات الهلوسة، والفجوة بين الثقة والصحّة، والمعايرة والتحقق الهجين بوصفها الإصلاح التشغيلي.
1447-11-29
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 5 — كشف غموض التكميم
المقالة الخامسة من جولة LLM Primer VI. لماذا ينجو نموذج 70B من 4-bit ولا ينجو نموذج 1B، وماذا يفعل AWQ وGPTQ وSmoothQuant وGGUF فعلاً، وسلَّم الأمان مع انضباط المعايرة.
1447-11-10
الفصل 4 — السيليكون المتخصص ودوائر ASIC
المقالة الرابعة من جولة LLM Primer VI. Groq LPU للاستجابة الحتمية، وInferentia2 وTPU وGaudi 3 عندما يستقر النموذج، وأين لا تزال GPU تفوز في نطاق تنوع النماذج.
1447-11-09الفصل 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 9 — ثلاثية تقييم RAG
المقالة التاسعة من جولة LLM Primer III. نظام RAG يَستطيع الفشل في ثلاثة أماكن مختلفة، والإخفاقات تَبدو متطابقة من الخارج — ثلاثية التقييم لملاءمة السياق والإسناد وملاءمة الإجابة هي المفردات الصغيرة التي تَمنع إصلاح خطأٍ بينما تَقيس آخر.
1447-10-07الفصل 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.
1447-09-23