مقدمة إلى LLM

تقدم هذه الصفحة دليلاً بسيطاً حول النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) من الأساسيات إلى التطبيقات للمهتمين بتقنيات الذكاء الاصطناعي.

إجمالي 9 مقالات متاحة. | حالياً في الصفحة 1 من 1.

الفصل 8 — تحسين الأداء والتخديم والتكلفة

المقالة الأخيرة من جولة LLM Primer V. اقتصاديات LLM الإنتاجية بوصفها انضباطاً مُتعدد الطبقات — الاستدعاء الأرخص هو الذي لم يُجرَ (تخزين مؤقت دلالي)، والتالي هو المُجرى ضد أصغر نموذجٍ يفي بالغرض (مُوجِّه)، والأرضية تُوضع داخل خادم الاستدلال بـ KV cache والدُّفَعات المستمرة وفكّ الترميز التخميني.

1447-11-04

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 6 — قابلية الرصد والتتبع للذكاء الاصطناعي

المقالة السادسة من جولة LLM Primer V. اعتبار استعلام المستخدم شجرةً سببيةً لا سِجل طلبات، وما يجب تتبعه لتصير الشجرة مقروءة — اصطلاحات OpenTelemetry GenAI، وقياسات LLM، وخط الأنابيب الذي يُحوّل الآثار الإنتاجية إلى مجموعة تقييم الإصدار التالي.

1447-11-02

الفصل 5 — تقييم تطبيقات LLM

المقالة الخامسة من جولة LLM Primer V. يعترف الفصل بأن assertEqual مات في مخرجات LLM ويُعيد بناء انضباط الاختبار حول قضاةٍ مُثبَّتين برُبريكات، والثلاثي RAG، واختبارات مسار الوكلاء.

1447-11-01

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 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.

1447-10-28