جميعهم يبنون وكلاء ذكاء اصطناعي - 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 هذه الجلسة، سنغوص في موضوع اختيار النماذج اللغوية الكبيرة. وسنشارك نتائج دراسة قمنا بها لاختبار 15 نموذجًا رائدًا في مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل التفاصيل الزائدة، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكمية المعلومات المستفادة. نتوقع أن تقدم رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - وراء الاختبارات المعيارية والضجة الإعلامية - وما يعنيه ذلك بالنسبة لبناء وكلاء مساعدين للبرمجة، ومساعدين للمطورين، والوكلاء متعددي الوسائط.