مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 14 — التحيز والإنصاف والذكاء الاصطناعي المسؤول
المقال الرابع عشر من جولة LLM Primer VII. مصادر التحيز، ومقايضة الأمان مقابل النفع، والحدود المنهجية لقياس الإنصاف، والسياسة التنظيمية بوصفها الطبقة التي يحيا فيها الذكاء الاصطناعي المسؤول.
1447-12-06
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.
1447-11-10الفصل الثاني عشر — بناءُ نظام LLM، وما بعد
المقالة الأخيرة من جولة LLM Primer I. النموذج والأدوات و RAG والتقييم وحواجز الأمان مَخيوطةً في نظامٍ واحد، والجسر من الكتاب الأوّل إلى الكتب 2–7 من السلسلة.
1447-09-12الفصل السادس — الأمان والمواءمة والمعنى الحقيقي لكَون النموذج "مفيداً"
المقالة السادسة من جولة LLM Primer I. لماذا الفصاحة وأن يكون النموذج مفيداً أمران مختلفان، وما الذي تَضبطه المواءمة فعلاً، ولمحةٌ من §6.6 الجديد في طبعة 2026 — الذكاء الاصطناعي الدستوري ونماذج المناظرة وأحدث أبحاث المواءمة.
1447-09-06
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