Введение в LLM

Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.


Всего доступно 9 статей. | Текущая страница 1 из 1.

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 12 — Закаливание протокола и защиты

Двенадцатый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Четыре кластера защит — криптографическая аттестация, OAuth-дисциплина скоупов с ограниченными сессиями, runtime-песочница и human-in-the-loop-ворота — складываются в позицию, не зависящую от того, что модель ведёт себя правильно в адверсариальных условиях.

2026-04-10

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.

2026-03-13

Глава 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.

2026-03-01

Глава 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».

2026-02-27

Глава 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

Глава 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.

2026-02-21

Глава 2 — Вероятность, токены и текст

Второй пост разбора LLM Primer I по главам. Чем токены отличаются от слов, что такое то распределение вероятностей, которое модель строит на каждом шаге, и как temperature и top-p меняют характер вывода.

2026-02-19

Глава 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