هندسة الذكاء الاصطناعي وسلامته وأخلاقياته
تحويل نموذج يعمل إلى منتج قابل للاستخدام وموثوق ومسؤول
OVERVIEW
- جميع المداخل
- 6
- مبتدئ
- 2
- متوسط
- 3
- متقدم
- 1
Getting a model to work in a notebook is roughly a third of the job. The rest is engineering and governance: compressing it to a deployable cost, evaluating it rather than trusting a feeling, defending against injection and misuse, and being able to explain and attribute failure when it happens. This domain is the gate every model must pass to become a product.
الأسئلة التي يجيب عنها هذا المجال
- Q1
How are large models compressed onto consumer hardware?
- Q2
How do you evaluate when there is no answer key?
- Q3
Why is prompt injection so hard to eliminate?
مداخل هذا المجال
- 01البنية التحتية للتدريب والاستدلالمتقدمتحدد الذاكرة حجم النموذج القابل للتدريب، ويحدد الاتصال المدة التي يستغرقها — ونادرًا ما تكون الحوسبة الخام هي عنق الزجاجة
- 02ضغط النماذجمتوسطتصغير النموذج وتسريعه وتخفيض تكلفته دون خسارة كبيرة في الدقة — لكن الجمع بين الثلاثة نادر
- 03تحسين الاستدلال وتقديم الخدمةمتوسطيحدث التدريب مرة واحدة، أما الاستدلال فمليارات المرات يوميًا — وسرعة التوكن الأول والإنتاجية تتعارضان غالبًا
- 04التوليد المعزّز بالاسترجاعمبتدئبدل حشو المعرفة داخل المعاملات، اتركها في الخارج وارجع إليها عند الحاجة — كامتحان بكتاب مفتوح
- 05الوكلاء واستخدام الأدواتمتوسطأن لا يجيب النموذج فحسب، بل يبحث ويستدعي الواجهات ويشغّل الشيفرة، ثم يقرّر الخطوة التالية بناءً على النتيجة
- 06السلامة والمواءمة وحقن الأوامرمبتدئلا يحسّن النموذج ما نريده فعلًا، بل مؤشرًا بديلًا كتبناه في دالة الخسارة — والفجوة بينهما هي مشكلة المواءمة كلها