مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
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 2 — نمذجة التهديد لأنظمة LLM
المقال الثاني من جولة LLM Primer VII. أسئلة Shostack الأربعة، وSTRIDE وPASTA وMITRE ATLAS مطبقة على أنظمة LLM، وقالب نموذج تهديد عملي تشير إليه بقية الكتاب.
1447-11-24
الفصل 1 — لماذا أمن الذكاء الاصطناعي مختلف
المقال الأول من جولة LLM Primer VII. لماذا لا يكفي الأمن التقليدي، وكيف تكسر LLM الفصل بين الشيفرة والبيانات، ولماذا يصبح غلاف السلوك هو سطح الهجوم بدل خطوط الشيفرة.
1447-11-23
الفصل 16 — استراتيجيات خفض التكلفة في الإنتاج
المقالة الختامية من جولة LLM Primer VI. التوجيه الذكي للنموذج أعلى رافعة، وضغط السياق وواجهات API الدُّفعية والتخزين المؤقت الدلالي تشتري كلٌّ شريحة كبيرة، والحركات تتراكم مضاعفياً.
1447-11-21
الفصل 7 — أمن LLM ومحاورها الوقائية
المقالة السابعة من جولة LLM Primer V. تسمية محور الأمن الجديد الذي تُدخله تطبيقات LLM — التحكم بأيّ التعليمات تصل إلى النموذج، من أين، حاملةً كم من الصلاحية — وبناء مصفوفة التخفيف رباعية الطبقات حوله.
1447-11-03
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 2 — النماذج الأساسية وهندسة المُوجِّهات
المقالة الثانية من جولة LLM Primer V. اختيار النموذج بوصفه قراراً هندسياً، ومعاملات المعاينة كملفٍّ متعمَّد، والمُوجِّهات الدفاعية والمخرجات المُهيكَلة على مستوى المُحلِّل بوصفها أسطحاً هندسية.
1447-10-27الفصل 13 — الأُطُر وتكامل السحابة
المقالة الثالثة عشرة من جولة LLM Primer IV. Strands مع Bedrock، نمط طبقة الحالة في AWS، إطار وكلاء Microsoft، LangChain، Semantic Kernel — وأشكال التكامل الإنتاجي الثلاثة التي تَصل إليها الفِرَق مستقلَّة.
1447-10-23الفصل 9 — إدارة ميزانية الانتباه
المقالة التاسعة من جولة LLM Primer IV. عَفَن السياق، هاوية «الضائع في المنتصف»، عَفَن طاقم الأدوات، والإجابات المعمارية الثلاث — MCP، RAG، الضبط الدقيق — على سؤال أين تَنتمي معرفة النموذج المفقودة فعلاً.
1447-10-19الفصل 6 — نماذج التهديد والثغرات في RAG
المقالة السادسة من جولة LLM Primer III. سطح الهجوم المُوسَّع للاسترجاع — تَسميم المكتبة، القِطع الخصمية، الحقن غير المباشر للموجِّه، قَلب التضمين، ومشكلة النائب المُلتبس في RAG الوكيلي. هجماتٌ ملموسة، كلٌّ قد بُرهنت، كلٌّ قابلٌ للتكرار.
1447-10-04الفصل 5 — هندسة خط الاسترجاع
المقالة الخامسة من جولة LLM Primer III. لماذا ليس بحثٌ شعاعي واحد خطاً — الاسترجاع الهجين، دمج الرُّتب التبادلي، إعادة الترتيب بمُرمِّز متقاطع، وإعادة الصياغة من جهة الاستعلام وHyDE — مُجمَّعة في البنية الإنتاجية التي تَتقارب عليها أنظمة RAG الناضجة.
1447-10-03الفصل 4 — اختيار قاعدة البيانات الشعاعية المناسبة
المقالة الرابعة من جولة LLM Primer III. الانقسام المعماري بين قواعد البيانات الشعاعية المصمَّمة لغايتها وامتدادات Postgres، والقادة المُدارون (Pinecone وVertex)، والميدان مفتوح المصدر (Qdrant وMilvus وWeaviate)، والخيارات المُضمَّنة، والمحاور التشغيلية الثلاثة — الإقامة والتشغيل والكلفة — التي تَحسم الخيار الحقيقي.
1447-10-02الفصل 1 — تطوُّر بنية RAG
المقالة الأولى من جولة LLM Primer III. المواقف المعمارية الأربعة لـ RAG — الساذج، المتقدم، الوحدي، الوكيلي — تُقرأ كقصة عن تسليم المزيد من الصلاحيات إلى LLM قراراً تلو قرار، والإجابة الصادقة عن متى يكون الضبط الدقيق أداةً أفضل من الاسترجاع.
1447-09-29