جميعهم يبنون وكلاء ذكاء اصطناعي - ولكن في المحور يوجد النموذج اللغوي الكبير، واختيار النموذج المناسب 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. 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 تقدم رؤى واضحة حول أداء النماذج الحالية فعليًا - وراء الاختبارات المعيارية والضجة الإعلامية - وما يعنيه ذلك بالنسبة لبناء وكلاء مساعدين للبرمجة، ومساعدين للمطورين، وأجهزة متعددة الوسائط.