Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
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.
2026-03-01Глава 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 5 — Ещё остаются мелкие изъяны
Пятый пост разбора LLM Primer I по главам. Почему галлюцинации, отсутствие чувства времени, проблемы с вычислениями и колебания согласованности — не баги, а свойства одного и того же механизма предсказания следующего токена.
2026-02-22Глава 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.
2026-02-19Глава 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.
2026-02-18LLM 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
Серия LLM Primer — путеводитель по генеративному ИИ, том за томом
Серия LLM Primer — семь томов о генеративном ИИ от Шохэя Шимоды. Каждый том берёт свой слой работы с большими языковыми моделями: от основ к масштабированию и безопасности. Это лендинг серии: обзор всех семи книг плюс живые разборы первых томов глава за главой.
2026-02-15