اختر نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يقرأ كود التدريب الخاص بك

اختر النموذج الذي تستخدمه Sigmora: مزود سحابي عبر نقطة نهاية API، أو نموذج يعمل على جهازك المحلي، أو النموذج المدمج. اضغط اختبار للتحقق من نقطة النهاية قبل البدء في كتابة نصوص التدريب.

اختر مكان تشغيل النموذج

مزود ذكاء اصطناعي سحابي

يُعد مزود الذكاء الاصطناعي السحابي الخيار الأنسب عندما تتطلب خطوة استخدام نموذج أكبر، مثل تصحيح خطأ في نص تدريب طويل يمتد عبر ملفات متعددة. أدخل نقطة النهاية القياسية ومفتاح API الخاص بك. تبقى المفاتيح على جهازك. تنتقل مطالباتك عبر الشبكة إلى المزود، وكذلك نص أي ملف يقرأه الوكيل، لذا استخدمه فقط مع الكود والبيانات التي يُسمح لك بإرسالها هناك. تُحجب الأسرار الموجودة في مخرجات الأدوات قبل وصولها إلى النموذج. تعتمد الخصوصية على المزود الذي تختاره.

نموذج على جهاز محلي

يُعد النموذج الذي يعمل على جهازك المحلي الخيار الأنسب عندما لا يجب أن يغادر كودك أو بياناتك الجهاز. وجه Sigmora إلى نقطة نهاية محلية على نفس الكمبيوتر، وتذهب مطالباتك إلى هناك بدلاً من المزود. مع نموذج محلي، لا يغادر شيء الجهاز. تعتمد السرعة والجودة على عتادك وعلى النموذج الذي تحمّله، لذا جربه على نص صغير أولاً. قد يفوت النموذج الضعيف تفاصيل يلتقطها نموذج أكبر، وستراجع كل تغيير (diff) على أي حال.

النموذج المدمج

النموذج المدمج جاهز للاستخدام دون الحاجة إلى نقطة نهاية خاصة بك. ثبّت Sigmora، افتح دردشة وأعطهِ مهمة. قد يناسب محاولة أولى، مثل كتابة ملف perceptron صغير، أو إضافة سطر سجل إلى نص تدريب، أو شرح رسالة خطأ. بالنسبة لخطوة أكثر تعقيدًا، مثل تغيير يمس ملفات متعددة، يمكنك ربط نموذج أكبر أو إرسال تلك الخطوة باستخدام run_on_model. يمكنك تغيير النماذج في أي وقت، وتراجع الـ diff قبل قبوله.

اختبار اتصالك

زر اختبار يتحقق من نقطة النهاية قبل الاعتماد عليها. اضغطه بعد إدخال عنوان مزود سحابي أو نموذج على جهازك. تُظهر Sigmora زمن الاستجابة ونافذة السياق لتلك النقطة. تخبرك نافذة السياق بكمية النص، مثل نص تدريب وسجل معًا، التي يمكن للنموذج قراءتها في طلب واحد. اختبر كل نقطة نهاية مرة واحدة. إذا كان لديك نقطتان، اضغط اختبار على كلتيهما وقارن بينهما. من المفيد معرفة بطء الاستجابة قبل بدء دردشة طويلة، ونافذة السياق الصغيرة تعني أنه يجب توجيه الوكيل إلى ملف واحد في كل مرة. يتحقق الاختبار من نقطة النهاية فقط؛ ولا يقيّم جودة الإجابات.

اختر الحجم المناسب للنموذج

النموذج الأكبر هو الخيار الأفضل للخطوات الصعبة، مثل فك تشابك حلقة تدريب تمتد عبر ملفات متعددة أو معرفة سبب عدم انخفاض الخسارة. قد يكون النموذج الأصغر كافيًا للتعديلات الصغيرة، مثل تغيير اسم متغير أو إضافة سطر سجل. يمكنك مزجها: شغل الدردشة على نموذج أصغر واستخدم run_on_model لإرسال خطوة صعبة واحدة إلى نموذج أكبر. يمكن أن يكون أي نموذج خاطئًا. ابدأ صغيرًا. انتقل إلى نموذج أكبر عندما تفشل خطوة بشكل متكرر، وراجع الـ diff في كل مرة قبل قبوله.

تختلف الجودة بين النماذج وبين المزودين، لذا عامل كل إجابة كمسودة. في وضع Ask first، تتوقف Sigmora قبل الإجراءات التي تغير شيئًا وتعرض الـ diff، لتتمكن من قراءة الأسطر الدقيقة قبل قبولها. ثم شغل أمر الاختبار باستخدام Shell وانظر إلى رمز الخروج والأرقام المطبوعة بنفسك. يعمل Auto-run فورًا، وهو يناسب الخطوات الصغيرة التي تثق بها بالفعل. راجع أولاً.