Введение в LLM

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

Всего доступно 27 статей. | Текущая страница 1 из 1.

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…

2026-05-16

Глава 15 — Serverless API против выделенной инфраструктуры

Глава 15 — Serverless API против выделенной инфраструктуры Пятнадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, кладущая арифметику точ…

2026-05-07

Глава 13 — Автоскейлинг и смягчение холодного старта

Глава 13 — Автоскейлинг и смягчение холодного старта Тринадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, объясняющая, почему дефолтный…

2026-05-05

Глава 9 — Спекулятивный декодинг

Глава 9 — Спекулятивный декодинг Девятый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, показывающая, что у последовательного узкого места ав…

2026-05-01

Глава 8 — KV-кэш следующего поколения

Глава 8 — KV-кэш следующего поколения Восьмой пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, переносящая понимание операционно-системного паг…

2026-04-30

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 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…

2026-04-26

Глава 3 — Дата-центровые GPU для генеративного ИИ

Глава 3 — Дата-центровые GPU для генеративного ИИ Третий пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, утверждающая, что serving-GPU нужно п…

2026-04-25

Глава 1 — Механика генерации токенов

Глава 1 — Механика генерации токенов Первый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, утверждающая, что почти каждый трудный вопрос serv…

2026-04-23

LLM Primer VI — Введение в серию и указатель

LLM Primer VI — Введение в серию и указатель Поглавный разбор книги LLM Primer VI: Scaling AI Systems — тома, где инференс LLM рассматривается как инженерная ди…

2026-04-22

Глава 6 — Наблюдаемость и трассировка ИИ

Глава 6 — Наблюдаемость и трассировка ИИ Шестой пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, относящаяся к пользовательско…

2026-04-19

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 2 — Foundation-модели и prompt engineering

Глава 2 — Foundation-модели и prompt engineering Второй пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, относящаяся к prompt…

2026-04-15

Глава 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.

2026-04-09

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 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.

2026-03-22

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 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

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 11 — Меньше модели, умнее модели

Одиннадцатый пост разбора LLM Primer I по главам. Как уменьшить большие модели до размеров реальной эксплуатации — дистилляция, квантизация, MoE — и новая секция §11.6 издания 2026 года о моделях рассуждения.

2026-02-28

Глава 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.

2026-02-24

Глава 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.

2026-02-23