مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 6 — قابلية الرصد والتتبع للذكاء الاصطناعي
المقالة السادسة من جولة LLM Primer V. اعتبار استعلام المستخدم شجرةً سببيةً لا سِجل طلبات، وما يجب تتبعه لتصير الشجرة مقروءة — اصطلاحات OpenTelemetry GenAI، وقياسات LLM، وخط الأنابيب الذي يُحوّل الآثار الإنتاجية إلى مجموعة تقييم الإصدار التالي.
1447-11-02
الفصل 5 — تقييم تطبيقات LLM
المقالة الخامسة من جولة LLM Primer V. يعترف الفصل بأن assertEqual مات في مخرجات LLM ويُعيد بناء انضباط الاختبار حول قضاةٍ مُثبَّتين برُبريكات، والثلاثي RAG، واختبارات مسار الوكلاء.
1447-11-01
الفصل 4 — الوكلاء واستدعاء الأدوات
المقالة الرابعة من جولة LLM Primer V. الوكيل بوصفه نموذجاً مُلَقَّماً ضدّ أدواتٍ ذات مخططات وطبقات ذاكرة وأسلاك متعددة الوكلاء يجب هندستها قبل أن يُوثَق بالحلقة في أيّ عملٍ حقيقي.
1447-10-29
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 7 — الأنماط التعاونية والديناميكية المتقدمة
المقالة السابعة من جولة LLM Primer IV. إجماع المستديرة، توجيه التسليم، والتنسيق ماجنتيك — الأنماط التي تَظهر حين يجب بناء الطوبولوجيا لكل طلب، مع وضعيات الفشل (عدم الإنهاء، سوء التوجيه، التخطيط الجامح) التي تَتجنَّبها الأنماط الأبسط.
1447-10-17الفصل 11 — التحديثات المستمرة وتحسين الخط
المقالة الحادية عشرة والأخيرة من جولة LLM Primer III. CDC والفهرسة التزايدية تُبقي المكتبة طازجة، التَّخزين المؤقت الدلالي وتَدريج النماذج يُبقيان زمن الاستجابة منخفضاً، وحلقة تَغذيةٍ راجعة من أربع مراحل تَسد الفجوة بين ما يُخبر به الإنتاج الفريق وما يُغيِّره الفريق فعلاً — مع جسرٍ إلى المجلد الرابع عن Model Context Protocol.
1447-10-09الفصل 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 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 الرابع — كيف يَتعلَّم النموذج
المقالة الرابعة من جولة LLM Primer I. لماذا يُحدِّد التدريبُ المسبق سقفَ القدرة، ولماذا يَنحت الضبطُ الدقيق الشخصية، وكيف يُحوِّل RLHF مجرَّدَ "متنبِّئٍ بالرمز التالي" إلى المساعد الذي نَثق به يومياً.
1447-09-04
سلسلة LLM Primer — دليل ميداني للذكاء الاصطناعي التوليدي، مجلَّداً تلوَ مجلَّد
سلسلة LLM Primer — دليل ميداني كامل من سبعة مجلدات حول الذكاء الاصطناعي التوليدي بقلم Sho Shimoda. من الأساسيات إلى الأمان. تشمل Physical AI كمجلد شقيق. جميع المجلدات السبعة متوفرة على أمازون.
1447-08-27