RAG Evaluation Agent Evaluation LLM Benchmarks Hallucination Detection AI Testing Regression Testing Golden Datasets Synthetic Data A/B Testing Human Evaluation
32 posts
إذا كنت مهندس ذكاء اصطناعي أو مطوراً، فمن المرجح أنك تقضي وقتاً طويلاً في الاطلاع على لوحات المتصدرين مثل Hugging Face Open LLM Leaderboard أو BigCodeBench. توفر هذه المقاييس طريقة موحدة ومريحة لمقارنة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). ومع ذلك، فإن الاعتماد عليها وحدها...
كمطورين، نزدهر في بيئة اليقين. اختبار الوحدة إما ينجح أو يفشل بناءً على منطق حتمي صارم. إذا كانت add(2, 2) تعيد 4، فإن الاختبار ينجح. إذا أعادت 5، فإنه يفشل. هذا الإطار الثنائي خدم هندسة البرمجيات لعقود. ومع ذلك، مع دمج النماذج اللغوية الكبيرة...
تطورت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بسرعة من مولدات نصوص بسيطة إلى وكلاء مستقلين قادرين على التفاعل مع الأنظمة الخارجية. ومع ذلك، لا يزال هناك فجوة كبيرة بين النموذج الذي يمكنه "الدردشة" والوكيل الذي يمكنه تنفيذ سير العمل المعقد بشكل موثوق. كمبرمجين، نحن نتجاوز هندسة الأوامر البسيطة...
مع تطور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من روبوتات الدردشة البسيطة إلى وكلاء مستقلين قادرين على استخدام الأدوات والتخطيط والاستدلال متعدد الخطوات، يجب أن يتغير نموذج التقييم. لم نعد نقيّم جودة النص المولد فحسب، بل نقيّم موثوقية نظام يتفاعل مع العالم الخارجي.