جميعهم يبنون وكلاء الذكاء الاصطناعي - ولكن في القلب 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. وسنشارك نتائج دراسة اختبرت 15 نموذجًا رائدًا في مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل حجم الإخراج، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكم المعلومات المستفادة. نتوقع أن نقدم رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - بعيدًا عن المعايير المرجعية والضجة الإعلامية - وما يعنيه ذلك بالنسبة لبناء أدوات مساعدة في البرمجة، ومساعدات المطورين، والوكلاء متعددي الوسائط.