كل شخص يبني وكلاء ذكاء اصطناعي - ولكن في المقام الأول يأتي النموذج اللغوي الكبير (LLM)، واختيار النموذج الصحيح 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. وسنزود بنتائج دراسة اختبرت 15 نموذجًا رائدًا في مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل حجم الإخراج، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكمية المعلومات المستفادة. نتوقع أن تقدم رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - وراء الاختبارات القياسية والضجة الإعلامية - وما يعنيه ذلك بالنسبة لبناء وكلاء مساعدين للبرمجة، ومساعدين مطورين، ووكلاء متعددي الوسائط.