جميعهم يبنون وكلاء الذكاء الاصطناعي - 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 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 الطول الزائد، 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 أدوات مساعدة في البرمجة، ومساعدات المطورين، والوكلاء متعددي الوسائط.