Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
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 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 10 — Проектирование безопасных архитектур LLM
Глава 10 — Проектирование безопасных архитектур LLM Десятый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, обращающаяся с архитектурой как с первич…
2026-05-19
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 — 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 11 — Слой платформы и оркестрации
Глава 11 — Слой платформы и оркестрации Одиннадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, утверждающая, что выбор платформы — не пр…
2026-05-03
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 5 — Оценка LLM-приложений
Глава 5 — Оценка LLM-приложений Пятый пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, признающая, что assertEqual для LLM-вых…
2026-04-18
Глава 4 — ИИ-агенты и вызов инструментов
Глава 4 — ИИ-агенты и вызов инструментов Четвёртый пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, относящаяся к агенту как к…
2026-04-17
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…
2026-04-16
LLM Primer V — Введение в серию и оглавление
LLM Primer V — Введение в серию и оглавление Поглавный разбор LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications — тома, который относится к AI-инженерии как к…
2026-04-13Глава 14 — Бенчмаркинг, тестирование и производительность
Пятнадцатый и финальный пост поглавного разбора LLM Primer IV. MCP-Universe Benchmark на реальных серверах, два системных режима отказа, которые он раскрыл, десятикратный разрыв пропускной способности между session-per-request и пулом сессий, и мост к тому V.
2026-04-12Глава 13 — Фреймворки и облачная интеграция
Четырнадцатый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Strands с Bedrock, AWS state-layer-паттерн, Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — и три продакшен-формы интеграции, к которым команды приходят независимо.
2026-04-11Глава 11 — Поверхности атак и уязвимости протокола
Одиннадцатый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Классические атаки, адаптированные к MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — протокол-уровневые изъяны вокруг capability escalation и неаутентифицированного sampling, и неявное распространение доверия, делающее отравление контекста структурной проблемой, а не вопросом гигиены.
2026-04-09Глава 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.
2026-04-08Глава 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.
2026-04-07Глава 8 — Архитектурные раскладки развёртывания
Восьмой пост поглавного разбора LLM Primer IV. Три раскладки развёртывания, проявившиеся в MCP-экосистеме — reusable agent, strict purity, hybrid, — и четыре связывающих ограничения, определяющих, какая подходит какому проекту.
2026-04-06Глава 7 — Продвинутые совместные и динамические паттерны
Седьмой пост поглавного разбора LLM Primer IV. Консенсус roundtable, handoff-маршрутизация и magentic-оркестрация — паттерны, возникающие, когда топологию приходится строить под запрос, и режимы отказа (не-завершение, мисс-маршрутизация, ускользающее планирование), которых избегают простые паттерны.
2026-04-05Глава 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 5 — Транспортные протоколы и обнаружение
Пятый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Три транспорта, поддерживаемых MCP, слой обнаружения .well-known с Server Cards и скучные операционные заботы — CORS, валидация origin, кэширование, — решающие, является ли сервер кооперативным гражданином сети или обузой.
2026-04-03Глава 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.
2026-04-02Глава 2 — Знакомство с Model Context Protocol (MCP)
Второй пост поглавного разбора LLM Primer IV. Что именно стандартизирует MCP, трёхролевое разделение Host, Client, Server, чем динамическое обнаружение и двунаправленный обмен сообщениями отличаются от REST в значимых случаях, и жизненный цикл сессии, открывающийся согласованием возможностей.
2026-03-31Глава 1 — Кризис интеграций ИИ и подъём агентной архитектуры
Первый пост поглавного разбора LLM Primer IV. Почему монолитные агенты распадаются по мере роста системных промптов, проблема интеграций N на M, скрытая под этим, и переход от prompt engineering к context engineering, под который и был построен MCP.
2026-03-30LLM 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 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 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.
2026-03-27Глава 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.
2026-03-24Глава 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.
2026-03-23Глава 5 — Архитектура поискового пайплайна
Пятый пост разбора LLM Primer III. Почему одиночный векторный поиск — это не пайплайн: гибридный поиск, reciprocal rank fusion, cross-encoder reranking и переписывание запроса и HyDE, собранные в продакшен-архитектуру, к которой сходятся зрелые RAG-системы.
2026-03-22Глава 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.
2026-03-20Глава 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.
2026-03-18Глава 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 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.
2026-02-25Глава 7 — Промпт-инжиниринг как ремесло
Седьмой пост разбора LLM Primer I по главам. Четыре паттерна промптов, которые несут основную нагрузку — system prompt, few-shot, цепочка размышления, роль — и почему каждый из них работает, в свете механизма следующего токена.
2026-02-24Глава 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 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.
2026-02-19LLM Primer I — разбор по главам: вступление и оглавление
Вступление к серии глав-разборов LLM Primer I. Как устроена сама книга, что даёт каждая глава, и расписание двенадцати постов между 18 февраля и 1 марта.
2026-02-17