جميعهم يبنون وكلاء ذكاء اصطناعي - ولكن في الجوهر يوجد النموذج اللغوي الكبير (LLM)، واختيار النموذج المناسب أمر بالغ الأهمية. ومع إطلاق نماذج جديدة كل أسبوع، كيف يمكننا اتخاذ قرارات مدروسة ومبنية على البيانات؟ في هذا الجلسة، سنغوص في موضوع اختيار النماذج اللغوية الكبيرة. سنشارك نتائج دراسة اختبرت 15 نموذجًا رائدة في مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل حجم الإخراج، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكمية المعلومات المستفادة. نأمل أن تحصل على رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - وراء المعايير المرجعية والضجة الإعلامية - وما يعنيه ذلك لبناء أدوات مساعدة في البرمجة، ومساعدات المطورين، والوكلاء متعددي الوسائط.