يعمل الجميع على بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي - ولكن في المقام الأول يأتي النموذج اللغوي الكبير (LLM)، واختيار النموذج المناسب 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. وسنزود بنتائج دراسة جرى فيها اختبار 15 نموذجًا رائدة في مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل حجم النص الناتج، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكمية المعلومات المستفادة. نتوقع أن تُقدَّم رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - وراء الاختبارات القياسية والضجة الإعلامية - وما يعنيه ذلك لبناء مساعدين برمجيين، ومساعدين مطورين، ووكلاء متعددي الوسائط.