Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
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
Глава 7 — Продвинутые стратегии батчинга
Глава 7 — Продвинутые стратегии батчинга Седьмой пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, показывающая, что батчинг — не оптимизация, а…
2026-04-29
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 4 — Специализированный ИИ-кремний и ASIC
Глава 4 — Специализированный ИИ-кремний и ASIC Четвёртый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, утверждающая, что выбор между GPU и A…
2026-04-26Глава 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 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.
2026-03-19Глава 3 — Как текст течёт внутри модели
Третий пост разбора LLM Primer I по главам. Как меняется токен внутри модели — эмбеддинги, внимание, трансформер — без матриц, но без потери точности.
2026-02-20