Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
Глава 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 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 6 — Безопасность, выравнивание, и что значит «быть полезным»
Шестой пост разбора LLM Primer I по главам. Почему связность и полезность — разные вещи, что именно настраивает выравнивание, и предварительный взгляд на новую секцию §6.6 издания 2026 года — конституционный ИИ, модели на основе дебатов, и свежие направления исследований.
2026-02-23Глава 4 — Как модель обучается
Четвёртый пост разбора LLM Primer I по главам. Почему предобучение задаёт потолок способностей, почему fine-tuning лепит характер, и как RLHF превращает простого предсказателя токенов в того ассистента, которому мы доверяем ежедневно.
2026-02-21Глава 1 — Что такое, в сущности, Большая Языковая Модель?
Первый пост разбора LLM Primer I по главам. Что на самом деле означают слова «большая», «языковая» и «модель», как мы прошли путь от систем на правилах до нейросетей, и три мифа, от которых стоит избавиться сразу.
2026-02-18
Серия LLM Primer — путеводитель по генеративному ИИ, том за томом
Серия LLM Primer — семь томов о генеративном ИИ от Шохэя Шимоды. Каждый том берёт свой слой работы с большими языковыми моделями: от основ к масштабированию и безопасности. Это лендинг серии: обзор всех семи книг плюс живые разборы первых томов глава за главой.
2026-02-15