مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
لو Llama 3 70B عندك بيولّد 32 توكن/ثانية على A100، الـ GPU مش مشغول حسابيًا. المشكلة memory bandwidth، والحل اسمه Speculative Decoding بيرفع المعدل لـ 91 توكن/ثانية بدون تغيير في الموديل ولا خسارة جودة. مقال للمحترف بمثال لجنة المراجعة للمبتدئ، تعريف علمي من ورقة Leviathan ICML 2023، كود vLLM 0.7+ شغّال، أرقام مقاسة من إنتاج، 4 trade-offs، وحالات لا تستخدمه فيها أصلاً.
لو الـ RAG بتاعك Recall@10 عنده 92% بس الإجابة الأولى غلط نص الوقت، المشكلة مش في الـ Embeddings. المشكلة إنك بتعتمد على bi-encoder لوحده وفايتك خط دفاع تاني اسمه Cross-encoder Reranking. مقال للمحترف بمثال لجنة التحكيم للمبتدئ، تعريف علمي للـ cross-attention، كود BGE-reranker شغّال، أرقام مقاسة من BEIR (NDCG@10 من 0.61 لـ 0.78)، 4 trade-offs، ومتى الـ reranker بيضرّك مش بينفعك.
لو فريق الـ QA بيراجع 200 إجابة LLM في الأسبوع وعندك 10,000 إجابة يومياً، الـ coverage بتاعك 1.4% وأنت في الإنتاج بدون شبكة أمان. LLM-as-a-Judge بيقيّم العشرة آلاف كاملة في 3 ساعات بـ $30 والاتفاق مع المراجع البشري بيوصل 83%. مقال للمحترف بمثال مدرّس الإنشاء للمبتدئ، التعريف العلمي من ورقة Zheng et al. (NeurIPS 2023)، كود Python شغّال على Anthropic SDK مع pairwise مقاوم للـ position bias، أرقام مقاسة من 12,400 تذكرة دعم عربية، 4 trade-offs حقيقية، وحالات لا تستخدم فيها التقنية أصلاً.