Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
Глава 12 — Контроль доступа и идентичность
Глава 12 — Контроль доступа и идентичность Двенадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, отвечающая на композиционный вопрос — кому ра…
2026-05-21
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 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 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 4 — Prompt injection и джейлбрейки
Глава 4 — Prompt injection и джейлбрейки Четвёртый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, сидящая в центре практической проблемы безопаснос…
2026-05-13
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 2 — Моделирование угроз для систем LLM
Глава 2 — Моделирование угроз для систем LLM Второй пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, берущая четыре вопроса Шостака, STRIDE, PASTA и…
2026-05-11
Глава 1 — Почему безопасность ИИ иная
Глава 1 — Почему безопасность ИИ иная Первый пост поглавного разбора LLM Primer VII: AI Security. Глава, утверждающая, что безопасность ИИ — это не традиционная…
2026-05-10
Глава 16 — Стратегии сокращения затрат в продакшене
Глава 16 — Стратегии сокращения затрат в продакшене Заключительный пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Каталог ортогональных приёмов, скл…
2026-05-08
Глава 14 — Экономика токенов и цены API
Глава 14 — Экономика токенов и цены API Четырнадцатый пост поглавного разбора LLM Primer VI: Scaling AI Systems. Глава, соединяющая физику из главы 1 со строкам…
2026-05-06
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 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
Глава 8 — Оптимизация производительности, serving и стоимости
Глава 8 — Оптимизация производительности, serving и стоимости Финальный пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, относ…
2026-04-21
Глава 7 — Безопасность LLM и guardrails
Глава 7 — Безопасность LLM и guardrails Седьмой пост поглавного разбора LLM Primer V: Building Real-World LLM Applications. Глава, называющая новую ось безопасн…
2026-04-20
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
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…
2026-04-15Глава 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 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 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 3 — Серверные примитивы: экспонирование контекста и возможностей
Третий пост поглавного разбора LLM Primer IV. Три существительных, которые может предложить MCP-сервер — Resources (чтение состояния), Prompts (переиспользуемые шаблоны), Tools (действия записи), — их схемы, жизненные циклы, модели ошибок и дисциплина выбора правильного примитива.
2026-04-01Глава 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 9 — Триада оценки RAG
Девятый пост разбора LLM Primer III. RAG-система может отказывать в трёх разных местах, а отказы снаружи неразличимы. Триада оценки — релевантность контекста, верность и релевантность ответа — это малый словарь, не дающий чинить одну ошибку, измеряя другую.
2026-03-26Глава 8 — Анонимизация данных в RAG-пайплайне
Восьмой пост разбора LLM Primer III. Анонимизация до генерации против после, три семейства техник — маскирование, синтетическая замена, дифференциальная приватность — и компромисс полезность–приватность, определяющий, остаётся ли система вообще полезной.
2026-03-25Глава 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 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 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