Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
Глава 17 — Будущие угрозы и формирующиеся защиты
Глава 17 — Будущие угрозы и формирующиеся защиты Семнадцатый и заключительный пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, смотрящая за пределы д…
2026-05-26
Глава 16 — Безопасный файн-тюнинг и адаптация
Глава 16 — Безопасный файн-тюнинг и адаптация Шестнадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, обращающаяся с файн-тюненным моделью как…
2026-05-25
Глава 15 — Построение безопасной ИИ-организации
Глава 15 — Построение безопасной ИИ-организации Пятнадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, обращающаяся с культурой безопасности, r…
2026-05-24
Глава 13 — Регуляторный ландшафт
Глава 13 — Регуляторный ландшафт Тринадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, отображающая плюральный, всё ещё консолидирующийся регу…
2026-05-22
Глава 11 — Наблюдаемость, логирование и реагирование на инциденты
Глава 11 — Наблюдаемость, логирование и реагирование на инциденты Одиннадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, обращающаяся с логиро…
2026-05-20
Глава 8 — Adversarial-атаки на модели
Глава 8 — Adversarial-атаки на модели Восьмой пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, прослеживающая adversarial-атаки от работы Гудфеллоу 2…
2026-05-17
Глава 7 — Галлюцинации и надёжность
Глава 7 — Галлюцинации и надёжность Седьмой пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, обращающаяся с надёжностью как со свойством безопасности…
2026-05-16
Глава 5 — Валидация входа и фильтрация выхода
Глава 5 — Валидация входа и фильтрация выхода Пятый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, превращающая многослойную рамку смягчения главы…
2026-05-14
Глава 3 — Безопасность данных и приватность
Глава 3 — Безопасность данных и приватность Третий пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, обращающаяся с данными как с активом, имеющим жиз…
2026-05-12
Глава 2 — Моделирование угроз для систем LLM
Глава 2 — Моделирование угроз для систем LLM Второй пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, берущая четыре вопроса Шостака, STRIDE, PASTA и…
2026-05-11
Глава 1 — Почему безопасность ИИ иная
Глава 1 — Почему безопасность ИИ иная Первый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, утверждающая, что безопасность ИИ — это не традиционная…
2026-05-10
LLM Primer VII — Введение в серию и указатель
LLM Primer VII — Введение в серию и указатель Поглавный разбор книги LLM Primer VII: AI Security — финального тома серии, где инженерная дуга LLM Primer приходи…
2026-05-09
Глава 16 — Стратегии сокращения затрат в продакшене
Глава 16 — Стратегии сокращения затрат в продакшене Заключительный пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Каталог ортогональных приёмов, скл…
2026-05-08
Глава 15 — Serverless API против выделенной инфраструктуры
Глава 15 — Serverless API против выделенной инфраструктуры Пятнадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, кладущая арифметику точ…
2026-05-07
Глава 14 — Экономика токенов и цены API
Глава 14 — Экономика токенов и цены API Четырнадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, соединяющая физику из главы 1 со строкам…
2026-05-06
Глава 13 — Автоскейлинг и смягчение холодного старта
Глава 13 — Автоскейлинг и смягчение холодного старта Тринадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, объясняющая, почему дефолтный…
2026-05-05
Глава 12 — Дизагрегированный serving и Kubernetes
Глава 12 — Дизагрегированный serving и Kubernetes Двенадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, наконец разделяющая prefill и de…
2026-05-04
Глава 11 — Слой платформы и оркестрации
Глава 11 — Слой платформы и оркестрации Одиннадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, утверждающая, что выбор платформы — не пр…
2026-05-03
Глава 10 — Слой движка LLM
Глава 10 — Слой движка LLM Десятый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, называющая границу между движком и платформой и обходящая п…
2026-05-02
Глава 9 — Спекулятивный декодинг
Глава 9 — Спекулятивный декодинг Девятый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, показывающая, что у последовательного узкого места ав…
2026-05-01
Глава 8 — KV-кэш следующего поколения
Глава 8 — KV-кэш следующего поколения Восьмой пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, переносящая понимание операционно-системного паг…
2026-04-30
Глава 7 — Продвинутые стратегии батчинга
Глава 7 — Продвинутые стратегии батчинга Седьмой пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, показывающая, что батчинг — не оптимизация, а…
2026-04-29
Глава 6 — Обрезка и дистилляция знаний
Глава 6 — Обрезка и дистилляция знаний Шестой пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, атакующая количество весов напрямую — сначала об…
2026-04-28
Глава 5 — Демистификация квантизации
Глава 5 — Демистификация квантизации Пятый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, объясняющая, почему 70B-модель выживает 4-битную кв…
2026-04-27
Глава 3 — Дата-центровые GPU для генеративного ИИ
Глава 3 — Дата-центровые GPU для генеративного ИИ Третий пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, утверждающая, что serving-GPU нужно п…
2026-04-25
Глава 2 — Проблема KV-кэша
Глава 2 — Проблема KV-кэша Второй пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, называющая структуру данных, которая съедает VRAM каждой ser…
2026-04-24
Глава 1 — Механика генерации токенов
Глава 1 — Механика генерации токенов Первый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, утверждающая, что почти каждый трудный вопрос serv…
2026-04-23
LLM Primer VI — Введение в серию и указатель
LLM Primer VI — Введение в серию и указатель Поглавный разбор книги LLM Primer VI: Scaling AI Systems — тома, где инференс LLM рассматривается как инженерная ди…
2026-04-22
Глава 2 — Foundation-модели и prompt engineering
Глава 2 — Foundation-модели и prompt engineering Второй пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, относящаяся к prompt…
2026-04-15
Глава 1 — Дисциплина AI-инженерии
Глава 1 — Дисциплина AI-инженерии Первый пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, утверждающая, что причина, по которо…
2026-04-14
LLM Primer V — Введение в серию и оглавление
LLM Primer V — Введение в серию и оглавление Поглавный разбор LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications — тома, который относится к AI-инженерии как к…
2026-04-13Глава 14 — Бенчмаркинг, тестирование и производительность
Пятнадцатый и финальный пост поглавного разбора LLM Primer IV. MCP-Universe Benchmark на реальных серверах, два системных режима отказа, которые он раскрыл, десятикратный разрыв пропускной способности между session-per-request и пулом сессий, и мост к тому V.
2026-04-12Глава 6 — Фундаментальные стратегии оркестрации
Шестой пост поглавного разбора LLM Primer IV. Две базовые формы оркестрации — последовательные пайплайны и параллельный scatter-gather — и предварительный вопрос, который должна задать каждая команда: является ли мультиагентная система вообще правильным ответом?
2026-04-04Глава 3 — Серверные примитивы: экспонирование контекста и возможностей
Третий пост поглавного разбора LLM Primer IV. Три существительных, которые может предложить MCP-сервер — Resources (чтение состояния), Prompts (переиспользуемые шаблоны), Tools (действия записи), — их схемы, жизненные циклы, модели ошибок и дисциплина выбора правильного примитива.
2026-04-01Глава 2 — Знакомство с Model Context Protocol (MCP)
Второй пост поглавного разбора LLM Primer IV. Что именно стандартизирует MCP, трёхролевое разделение Host, Client, Server, чем динамическое обнаружение и двунаправленный обмен сообщениями отличаются от REST в значимых случаях, и жизненный цикл сессии, открывающийся согласованием возможностей.
2026-03-31Глава 1 — Кризис интеграций ИИ и подъём агентной архитектуры
Первый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Почему монолитные агенты распадаются по мере роста системных промптов, проблема интеграций N на M, скрытая под этим, и переход от prompt engineering к context engineering, под который и был построен MCP.
2026-03-30LLM Primer IV — Введение в серию и оглавление
Открываем поглавный разбор четвёртой книги серии LLM Primer — Проектирование когнитивных способностей ИИ с MCP. Почему агентам нужен протокольный слой, чтобы выйти за пределы демо, для кого эта книга и расписание четырнадцати постов с 30 марта по 12 апреля.
2026-03-29Глава 8 — Анонимизация данных в RAG-пайплайне
Восьмой пост разбора LLM Primer III. Анонимизация до генерации против после, три семейства техник — маскирование, синтетическая замена, дифференциальная приватность — и компромисс полезность–приватность, определяющий, остаётся ли система вообще полезной.
2026-03-25Глава 6 — Модели угроз и уязвимости RAG
Шестой пост разбора LLM Primer III. Расширенная поверхность атаки поиска — отравление корпуса, adversarial-чанки, непрямой prompt injection, инверсия эмбеддингов и проблема confused deputy в агентном RAG. Конкретные атаки, каждая продемонстрирована, каждая воспроизводима.
2026-03-23Глава 5 — Архитектура поискового пайплайна
Пятый пост разбора LLM Primer III. Почему одиночный векторный поиск — это не пайплайн: гибридный поиск, reciprocal rank fusion, cross-encoder reranking и переписывание запроса и HyDE, собранные в продакшен-архитектуру, к которой сходятся зрелые RAG-системы.
2026-03-22Глава 2 — Интеллектуальный парсинг документов
Второй пост разбора LLM Primer III. Почему PDF — это не текстовый файл, что на самом деле сохраняют парсеры с учётом макета, текущий ландшафт инструментов (LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR) и мультимодальный трек, ищущий по изображениям страниц напрямую.
2026-03-19Глава 1 — Эволюция архитектуры RAG
Первый пост разбора LLM Primer III. Четыре архитектурные позы RAG — Naive, Advanced, Modular, Agentic — читаются как история о передаче LLM всё большей агентности по одному решению за раз, и честный ответ на вопрос, когда дообучение лучше поиска.
2026-03-18LLM Primer III — Введение в серию и оглавление
Открываем поглавный разбор третьей книги серии LLM Primer — Корпоративный ИИ с RAG. Почему retrieval-augmented generation выглядит просто снаружи и состоит из стопки дисциплин внутри, для кого эта книга и расписание одиннадцати постов с 18 по 28 марта.
2026-03-17Глава 11 — Оценка, калибровка и вывод
Одиннадцатый пост разбора LLM Primer II: Language Models Through Mathematics по главам. Глава, в которой мы задаёмся вопросом: как вообще измерить машину, способную сказать что угодно — и обнаруживаем, что уверенная модель часто оказывается плохо откалиброванной.
2026-03-13Глава 10 — Математика дообучения и согласования
Десятый пост разбора LLM Primer II: Language Models Through Mathematics по главам. Как блестящего, но дикого предсказателя следующего токена превращают в полезного ассистента — и как целый конвейер обучения с подкреплением одной красивой выкладкой сворачивается в обычное обучение с учителем.
2026-03-12Глава 12 — Построить LLM-систему, и что дальше
Последний пост разбора LLM Primer I по главам. Модель, инструменты, RAG, оценка и ограждения, сшитые в одну систему — и мост от Книги 1 к Книгам 2–7 серии.
2026-03-01Глава 11 — Меньше модели, умнее модели
Одиннадцатый пост разбора LLM Primer I по главам. Как уменьшить большие модели до размеров реальной эксплуатации — дистилляция, квантизация, MoE — и новая секция §11.6 издания 2026 года о моделях рассуждения.
2026-02-28Глава 10 — Мультимодальность: за пределами текста
Десятый пост разбора LLM Primer I по главам. Как тот же трансформер научился принимать картинки и звук — vision transformer и токенизация аудио — и честные ограничения за идеей «одна модель, которая видит всё».
2026-02-27Глава 9 — RAG: сшиваем свежую информацию в контекст
Девятый пост разбора LLM Primer I по главам. Что на самом деле делает RAG (Retrieval-Augmented Generation), как он подпирает чувство времени и фактическую точность модели, и где начинается разница между хорошим и плохим RAG.
2026-02-26Глава 8 — Когда одной модели мало: инструменты и агенты
Восьмой пост разбора LLM Primer I по главам. Территория, где модель обретает руки — использование инструментов, вызов функций, агенты — и новый §8.6 издания 2026 года с паттернами агентов: ReAct, планировщик-исполнитель, рефлексия.
2026-02-25