Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
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 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 9 — Целостность модели и риски цепочки поставок
Глава 9 — Целостность модели и риски цепочки поставок Девятый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, обращающаяся с артефактом модели как с…
2026-05-18
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 8 — Оптимизация производительности, serving и стоимости
Глава 8 — Оптимизация производительности, serving и стоимости Финальный пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, относ…
2026-04-21
Глава 3 — Retrieval-Augmented Generation
Глава 3 — Retrieval-Augmented Generation Третий пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, проходящая RAG-конвейер от на…
2026-04-16Глава 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 11 — Непрерывные обновления и оптимизация пайплайна
Одиннадцатый и заключительный пост разбора LLM Primer III. CDC и инкрементальная индексация держат корпус свежим, семантическое кеширование и тиринг моделей держат латентность низкой, а четырёхстадийная петля обратной связи закрывает разрыв между тем, что продакшен говорит команде, и тем, что команда реально меняет — плюс мост в Том IV про Model Context Protocol.
2026-03-28Глава 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.
2026-03-19