يعد نشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في بيئة الإنتاج أكثر تعقيداً بكثير من تقديم تطبيقات الويب التقليدية عديمة الحالة. إن التكلفة الحسابية العالية، والبصمة الكبيرة للذاكرة، والطبيعة ذات الحالة inherent لعمليات الذكاء الاصطناعي التوليدي تعني أن استراتيجية "إعادة التشغيل والأمل في الأفضل" غير مقبولة.
لسنوات طويلة، عوملت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) كصناديق سوداء تولد النصوص بناءً على الاحتمالات. ورغم إعجابنا بهذا النهج، إلا أنه كان ينقصه حد أساسي: عدم القدرة على الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي أو تنفيذ الإجراءات. هنا يأتي دور استخدام الأدوات (المعروف أيضاً باستدعاء الوظائف أو اتخاذ الإجراءات)...
لقد تحولت ديمقراطية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بسرعة من واجهات برمجة التطبيقات المعتمدة على السحابة إلى الاستدلال المحلي على الجهاز. يقود هذه الحركة llama.cpp، وهي تنفيذ بلغة C/C++ صُمم في الأصل لتشغيل نماذج LLaMA الخاصة بشركة Meta على شرائح Apple Silicon. واليوم، أصبح المعيار الفعلي...
مع انتقال الذكاء الاصطناعي من النماذج التجريبية إلى التطبيقات الإنتاجية، تزداد الحاجة بشكل غير مسبوق إلى استرجاع البيانات منخفض زمن الاستجابة وعالي الإنتاجية. غالباً ما تواجه محركات البحث التقليدية وقواعد البيانات العلاقية صعوبات في التعامل مع أبعاد تضمينات التعلم الآلي الحديثة.
يختلف نشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) اختلافًا جوهريًا عن نشر البرمجيات التقليدية. على عكس تطبيقات الويب القياسية، تعتبر نماذج LLM ضخمة، ومستهلكة للموارد، وغالبًا ما تتطلب بنية تحتية كبيرة لخدمة طلبات الاستدلال بكفاءة. بالنسبة لفرق الهندسة، تتمثل التح...
مع اعتماد المؤسسات بشكل متزايد على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لدفع عجلة الابتكار، برزت تحديات معمارية كبيرة: كيفية ربط محركات الاستدلال الحديثة عديمة الحالة هذه ببنية تحتية للبيانات التقليدية صعبة التعقيد. غالباً ما تؤدي تكاملات واجهات برمجة التطبيقات التقليدية إلى...
في المشهد سريع التطور لوكلاء نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، يُعرَّف الفجوة بين أنظمة الاستجابة البسيطة للطلبات والوكلاء المستقلين القادرين على التفكير بقدراتهم التخطيطية. بينما ينتقل المطورون من روبوتات الدردشة الأساسية إلى بناء وكلاء قادرين على حل المشكلات المعقدة متعددة الخطوات...