Введение в LLM
Эта страница предоставляет понятное руководство по большим языковым моделям (LLM), от основ до приложений для любителей ИИ.
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 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 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…
2026-05-12Глава 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 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 10 — Мультимодальность: за пределами текста
Десятый пост разбора LLM Primer I по главам. Как тот же трансформер научился принимать картинки и звук — vision transformer и токенизация аудио — и честные ограничения за идеей «одна модель, которая видит всё».
2026-02-27Глава 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.
2026-02-19