مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 8 — الهجمات الخصومية على النماذج
المقال الثامن من جولة LLM Primer VII. النسب من FGSM إلى اللواحق العامّة، والهجمات على الصندوق الأسود بكلفة قليلة، وسرقة النماذج بوصفها هجوماً على السرية يُنتج بديلاً أبيض الصندوق.
1447-11-30
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 3 — التوليد المُعزَّز بالاسترجاع
المقالة الثالثة من جولة LLM Primer V. خط أنابيب RAG من طرفٍ إلى طرف — التحميل والتقطيع والتضمين والاسترجاع والتوليد — وكيف يفصل التقطيع الجيد والاسترجاع الهجين وتحويلات الاستعلام العرضَ الذي يعمل على وثائقك المُفضَّلة عن النظام الذي ينجو من ملامسة مدوَّنتك الحقيقية.
1447-10-28LLM Primer IV — مقدمة السلسلة والفهرس
انطلاق الجولة الفصلية للكتاب الرابع من سلسلة LLM Primer — تصميم الإدراك الاصطناعي بـ MCP. لماذا تحتاج الوكلاء إلى طبقة بروتوكول لتتجاوز العروض التوضيحية، ولمن كُتب هذا الكتاب، وجدول الأربعة عشر مقالاً التالية من 30 مارس حتى 12 أبريل.
1447-10-10LLM Primer III — مقدمة السلسلة والفهرس
انطلاقة الجولة الفصلية للكتاب الثالث في سلسلة LLM Primer — تعزيز ذكاء المؤسسة بـ RAG. لماذا يبدو التوليد المعزز بالاسترجاع بسيطاً من الخارج وهو في باطنه طبقة من التخصصات، ولمن كُتب هذا الكتاب، وجدول النشر للمقالات الإحدى عشرة المقبلة من 18 إلى 28 مارس.
1447-09-28الفصل 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 الثامن — حين لا يَكفي نموذجٌ واحد: الأدوات والوكلاء
المقالة الثامنة من جولة LLM Primer I. الأرض التي تَنبت فيها للنموذج ذراعان — استخدام الأدوات، استدعاء الدالة، الوكلاء — و§8.6 الجديد في طبعة 2026 بأنماط الوكلاء: ReAct، مخطّط-منفِّذ، التأمُّل.
1447-09-08الفصل 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.
1447-09-05الفصل 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.
1447-09-04الفصل الثاني — الاحتمال، الرموز، والنصّ
المقالة الثانية من جولة LLM Primer I. كيف تختلف الرموز عن الكلمات، وما حقيقة التوزيع الاحتمالي الذي يُنتجه النموذج في كلِّ خطوة، وكيف تُغيِّر temperature وtop-p شخصيّة المخرَجات.
1447-09-02LLM Primer I — جولة فصلاً بفصل: مقدّمة وفهرس
افتتاحية الجولة الفصلية في LLM Primer I. كيف بُني الكتاب، وما الذي يقدّمه كلُّ فصل، وجدول المقالات الاثني عشر بين 18 فبراير و1 مارس.
1447-08-29
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