Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
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…
2026-05-16Глава 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?
2026-04-04LLM 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 10 — Ведущие фреймворки оценки
Десятый пост разбора LLM Primer III. Полевой путеводитель по фреймворкам, превращающим Триаду оценки в нечто, что команда способна реально гонять — RAGAS, TruLens, DeepEval с одной стороны, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik с другой, и Evaluation Gap, которую ни один пока не закрыл.
2026-03-27LLM 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.
2026-03-12