هندسة أنظمة LLM موثوقة

يمكن للعديد من المطورين كتابة أمر أساسي، لكن بناء تطبيق نموذج لغوي كبير (LLM) يعمل بشكل متسق في بيئة الإنتاج يتطلب نهجاً هندسياً منظماً. يرشدك هذا الدورة النصية عبر عملية تصميم وتقييم وتأمين التطبيقات المدعومة بواسطة LLM. ستنتقل من النماذج الأولية البسيطة إلى إنشاء أطر عمل تقييم قوية، وإدارة زمن انتقال النظام، والتخفيف من حالات الفشل الشائعة مثل الهلوسة. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم LLM الأساسية، والهندسة المعمارية، والمكونات الأساسية لتصميم النظام الموثوق. - إتقان تقنيات الهندسة المتقدمة للأوامر وتوليد المخرجات المنظمة لنتائج متسقة. - تنفيذ أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لربط النماذج بمصادر البيانات الخارجية بشكل آمن. - إنشاء أطر عمل تقييم منهجية قياس الدقة وزمن الانتقال والتكلفة عبر تكرارات النماذج. - تكوين حواجز الحماية وبروتوكولات الأمان للتخفيف من الهلوسة وحقن الأوامر والمخرجات غير المرغوب فيها. - مراقبة أنظمة LLM الإنتاجية لتتبع انحراف الأداء وتفاعلات المستخدمين في الوقت الفعلي. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وميكانيكا النماذج اللغوية قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر تصميم الأوامر، وتكامل استرجاع البيانات، واستراتيجيات التقييم، ومراقبة الإنتاج. وهي مصممة لمطوري البرمجيات، وممارسي البيانات، والمبتدئين المهتمين بهندسة الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة لأي خلفية سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي يمكنك الوثوق بها.