التكنولوجيا

يغطي هذا المقال جميع الجوانب الرئيسية لتقييم نماذج اللغة الكبيرة، بدءًا من الاختبارات المعيارية القياسية وصولًا إلى لوحات التصنيف التي تعتمد على آراء المستخدمين، مع توضيح مزايا كل طريقة وقيودها ونصائح عملية للبقاء على اطلاع دائم على أحدث التقييمات.

يغطي هذا المقال كل الجوانب الرئيسية حول نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من حيث الفروق بين المصادر المغلقة والمفتوحة، ويقدم لك جداول مقارنة حديثة، وأهم معايير التقييم، ونصائح عملية لاختيار النموذج الأمثل من حيث التكلفة والأداء والخصوصية والتخصيص.

يتناول هذا المقال التقنيات الأساسية التي تُحسّن أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال هندسة النصوص التوجيهية، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والتخصيص، واستخدام الوكلاء؛ مع تسليط الضوء على التحديات والفرص المصاحبة لهذه الأدوات.

يتناول هذا المقال أهمية تعلم تطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، والمهارات المطلوبة، والفرص التي يوفرها هذا المجال، بالإضافة إلى التحديات والحلول المتعلقة به.