LLM Benchmarks Analysis (2024 – 2026)

LLM Benchmarks Analysis (2024–2026)

مشروع لتحليل ومقارنة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (LLMs) خلال الفترة من 2024 إلى 2026، بهدف تقييم الفروقات بين النماذج من حيث الأداء، السرعة، التكلفة، والسلامة.

دوري في المشروع:

تنظيف وتجهيز البيانات للتحليل.

معالجة القيم الناقصة والتأكد من جودة البيانات.

تنظيم البيانات وتجهيزها للمقارنة بين النماذج.

تحليل مؤشرات الأداء والسلامة.

المساهمة في استخراج رؤى تساعد على فهم نقاط القوة والاختلاف بين النماذج.

الأدوات المستخدمة:

Python – Pandas – NumPy – Matplotlib – Seaborn

النماذج التي تمت مقارنتها:

Open AI – Google – Anthropic – DeepSeek – xAI – Mistral – Meta

النتيجة:

تحويل بيانات ومؤشرات متعددة إلى تحليل منظم يسهل مقارنة نماذج LLMs وفهم أدائها وفق مجموعة من المعايير المختلفة.