مقدمة إلى LLM
تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الفصل 10 — ذاكرة المهام طويلة الأفق
المقالة العاشرة من جولة LLM Primer IV. الذاكرة قصيرة المدى عبر النوافذ وألواح ReAct الشخصية، الذاكرة طويلة المدى عبر متجهات حادثية ومخازن دلالية، وتقنيات الكَبس التي تُبقي الوكيل منتجاً عبر ساعات وأيام.
1447-10-20الفصل 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.
1447-10-19LLM 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.
1447-10-10الفصل 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 9 — ثلاثية تقييم RAG
المقالة التاسعة من جولة LLM Primer III. نظام RAG يَستطيع الفشل في ثلاثة أماكن مختلفة، والإخفاقات تَبدو متطابقة من الخارج — ثلاثية التقييم لملاءمة السياق والإسناد وملاءمة الإجابة هي المفردات الصغيرة التي تَمنع إصلاح خطأٍ بينما تَقيس آخر.
1447-10-07الفصل 8 — إخفاء الهوية في خط RAG
المقالة الثامنة من جولة LLM Primer III. إخفاء الهوية ما قبل التوليد مقابل ما بعد التوليد، عائلات التقنيات الثلاث — التعتيم، الاستبدال التَّوليفي، الخصوصية التَّفاضلية — ومُقايضة المنفعة-الخصوصية التي تُحدِّد ما إذا كان النظام يَبقى نافعاً أصلاً.
1447-10-06الفصل 7 — تطبيق ضوابط الوصول
المقالة السابعة من جولة LLM Primer III. ACL على مستوى الوثيقة بوصفها الأساس، RBAC مع تسميات حساسية Microsoft Purview، ReBAC مع Zanzibar وSpiceDB، وانضباط التَّرشيح المُسبق مقابل اللاحق الذي يَجري تحتها جميعاً.
1447-10-05الفصل 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 3 — أطر التقطيع المتقدمة
المقالة الثالثة من جولة LLM Primer III. طيف التقطيع من الحجم الثابت إلى الواعي بالبنية، خرافة التراكب، حافة السياق التي تُدمر الاسترجاع بصمت، وتقنيتا الاسترجاع السياقي والتقطيع المتأخر اللتان أعادتا تشكيل الجبهة.
1447-10-01الفصل 2 — التحليل الذكي للوثائق
المقالة الثانية من جولة LLM Primer III. لماذا ليس ملف PDF ملفاً نصياً، وما الذي يَحفظه فعلاً المُحلِّلات الواعية بالتخطيط، ومشهد الأدوات الحالي (LlamaParse وDocling وUnstructured وMarker-PDF وFirecrawl وDeepSeek-OCR)، والمسار المتعدد الوسائط الذي يَسترجع على صور الصفحات مباشرة.
1447-09-30الفصل 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.
1447-09-29LLM 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 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 الحادي عشر — نماذج أصغر، نماذج أذكى
المقالة الحادية عشرة من جولة LLM Primer I. كيف نَضغط النماذج الكبيرة إلى مقاسٍ يَعمل في التشغيل الحقيقي — التقطير، التكميم، MoE — والقسم الجديد §11.6 في طبعة 2026 المخصَّص لنماذج الاستدلال.
1447-09-11الفصل 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 الثالث — كيف يتدفّق النصّ داخل النموذج
المقالة الثالثة من جولة LLM Primer I. ما الذي يَحدث للرمز حين يَدخل إلى النموذج — التضمينات، الانتباه، Transformer — دون أن نَغرَق في المصفوفات ودون أن نُضيِّع الدقّة.
1447-09-03LLM 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 — دليلٌ ميدانيٌّ من سبعة مجلَّدات للذكاء الاصطناعي التوليدي بقلم شوهي شيمودا. كلُّ مجلَّدٍ يُغطِّي طبقةً مختلفة من العمل مع نماذج اللغة الكبيرة: من الأساسيات إلى التوسُّع إلى الأمن. هذه صفحةُ الهبوط: نظرةٌ شاملة على السلسلة كلِّها، إلى جانب الجولة الفصلية الحيَّة على أوَّل المجلَّدات.
1447-08-27