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 مدعومة بالبيانات؟ في هذا الجلسة، سنغوص في موضوع اختيار النماذج اللغوية الكبيرة. وسنشارك نتائج دراسة اختبرت 15 نموذجًا رائدًا على مهام تلخيص الشيفرات البرمجية الواقعية، باستخدام مقاييس عملية مثل التوسع اللفظي، زمن الاستجابة، التكلفة، الدقة، وكم المعلومات المستفادة. نتوقع تقديم رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - وراء الاختبارات المرجعية والإثارة الإعلامية - وما يعنيه ذلك بالنسبة لبناء أدوات مساعدة البرمجة، والمساعدين البرمجيين، والوكلاء متعددي الوسائط.