Введение в LLM

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


Всего доступно 15 статей. | Текущая страница 1 из 1.

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 6 — Риски retrieval-augmented generation

Глава 6 — Риски retrieval-augmented generation Шестой пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, обращающаяся с retrieval-корпусом как с недове…

2026-05-15

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

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 10 — Память для долгих задач

Десятый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Краткосрочная память через окна и ReAct-черновики, долгосрочная память через эпизодические векторы и семантические хранилища, и техники сжатия, держащие агента продуктивным часами и днями.

2026-04-08

Глава 9 — Управление бюджетом внимания

Девятый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Context rot, обрыв lost-in-the-middle, tool-loadout rot и три архитектурных ответа — MCP, RAG, дообучение — на вопрос, где на самом деле живёт недостающее знание модели.

2026-04-07

Глава 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?

2026-04-04

Глава 4 — Клиентские примитивы: агентное поведение и контроль

Четвёртый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Sampling, Roots и Elicitation — три небольших, контролируемых отверстия, которые MCP пробивает в стене между хостом и сервером, каждое — отданная назад возможность и принятый от имени пользователя риск.

2026-04-02

Глава 7 — Реализация контроля доступа

Седьмой пост разбора LLM Primer III. Документ-уровневые ACL как фундамент, RBAC с метками чувствительности Microsoft Purview, ReBAC с Zanzibar и SpiceDB и дисциплина pre-filter против post-filter, работающая под всеми ними.

2026-03-24

Глава 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.

2026-03-23

Глава 3 — Продвинутые фреймворки чанкинга

Третий пост разбора LLM Primer III. Спектр чанкинга от фиксированного размера до учёта структуры, миф об overlap, обрыв контекста, тихо разрушающий поиск, и техники contextual retrieval и late chunking, переписавшие фронтир.

2026-03-20

Глава 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

Глава 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.

2026-03-18

LLM 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.

2026-03-17