جميعهم يبنون وكلاء ذكاء اصطناعي - ولكن في المحور يوجد النموذج اللغوي الكبير، واختيار النموذج الصحيح أمر بالغ الأهمية. ومع إطلاق نماذج جديدة كل أسبوع، كيف يمكننا اتخاذ قرارات مدروسة وقائمة على البيانات؟ في هذا الجلسة، سنغوص في موضوع اختيار النماذج اللغوية الكبيرة. وسنشارك نتائج دراسة جرى فيها اختبار 15 نموذجًا رائدًا في مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل الإسهاب، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكم المعلومات المستفادة. نتوقع أن تحصلوا على رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - وراء الاختبارات المعيارية والضجة الإعلامية - وما يعنيه ذلك بالنسبة لبناء أدوات مساعدة للبرمجة، ومساعدات للمطورين، ووكلاء متعددي الوسائط.