جميعهم يبنون وكلاء ذكاء اصطناعي - ولكن في المحور 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 هذه الجلسة، سنغوص في موضوع اختيار النماذج اللغوية الكبيرة. وسنشرك نتائج دراسة اختبرت 15 نموذجًا رائدًا في مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل التوسع في التعبير، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكمية المعلومات المستفادة. نتوقع تقديم رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - وراء الاختبارات القياسية والتضخيم الإعلامي - وما يعنيه ذلك لبناء أدوات مساعدة في البرمجة، ومساعدين للمطورين، ووكلاء متعددي الوسائط.