مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
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
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 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 14 — اقتصاديات الرموز وتسعير API
المقالة الرابعة عشرة من جولة LLM Primer VI. لماذا يكلف المُخرَج 4–8× المُدخَل، والتحسين يعتمد على شكل المدخل والمُخرَج، وكيف تُضخِّم رموز التفكير غير المرئية الفاتورة.
1447-11-19
LLM Primer VI — مقدمة السلسلة والفهرس
مقدمة الجولة الفصلية لـ LLM Primer VI: توسيع أنظمة الذكاء الاصطناعي. لماذا يترك مستخدم واحد وحدةَ H100 عاطلة بنسبة 99.7٪، وكيف تتعامل الفصول الستة عشر مع اختناق عرض النطاق التخديمي.
1447-11-05الفصل 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.
1447-09-23