مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 9 — سلامة النموذج ومخاطر سلسلة التوريد
المقال التاسع من جولة LLM Primer VII. أثر النموذج بوصفه ملفاً ثنائياً من طرف ثالث: أبواب خلفية تنجو من التدريب، وpickle مقابل safetensors، وSigstore ورصد الانحراف.
1447-12-01
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
LLM Primer VII — تمهيد السلسلة والفهرس
تمهيد سلسلة LLM Primer VII: أمان الذكاء الاصطناعي، وفهرس الجولة الفصلية من 10 إلى 26 مايو، ولماذا يُعيد أمن النماذج اللغوية الكبيرة بناءَ الأرض التي وقف عليها الأمن التقليدي.
1447-11-22
الفصل 1 — انضباط هندسة الذكاء الاصطناعي
المقالة الأولى من جولة LLM Primer V. سبب فشل نظامك الإنتاجي بينما يعمل عرضك، والفجوة بين الحتمي والاحتمالي، والأركان الخمسة — الموثوقية والجودة والأداء والتكلفة والتطور — التي تعيش في الغلاف حول نواة النموذج.
1447-10-26
LLM Primer V — مقدمة السلسلة وفهرسها
مقدمة جولة LLM Primer V فصلاً فصلاً — المجلد الذي يعامل هندسة الذكاء الاصطناعي بوصفها انضباطاً قائماً بذاته، لا حيلةً من حيل المُوجِّهات، ويمشي على الأسطح الثمانية التي يعيش عليها ذلك الانضباط.
1447-10-25الفصل 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.
1447-09-24