LLM介绍
本页面为AI爱好者提供从基础到应用的大型语言模型（LLM）指南。
第 16 章 — 安全的微调与适配
LLM Primer VII 章节走读第 16 篇。这一章把微调后的模型当作一份"必须去挣、不是继承来的"安全性质的 artefact —— 因为教域内术语的同一步梯度,也能侵蚀基础模型带来的对齐。
2026-05-25
第 14 章 — 偏见、公平与责任 AI
LLM Primer VII 章节走读第 14 篇。这一章把责任 AI 当作一门在不确定性下做选择的学科来处理 —— 技术工具让权衡浮出水面,但并不替你解决它。
2026-05-23
第 12 章 — 访问控制与身份
LLM Primer VII 章节走读第 12 篇。这一章回答那个组合性的问题 —— 谁被允许调用一个 LLM 集成应用的哪种能力,以及执法如何跨系统的各组件构建。
2026-05-21
第 11 章 — 可观测性、日志与事件响应
LLM Primer VII 章节走读第 11 篇。这一章把日志、告警和事件响应当作那层"把架构性防御变成运营者真的能跑起来的系统"的层。
2026-05-20
第 9 章 — 模型完整性与供应链风险
LLM Primer VII 章节走读第 9 篇。这一章把模型 artefact 当作由第三方分发的二进制来对待 —— 带着二进制分发一直带着的反序列化、后门和出处问题。
2026-05-18
第 8 章 — 针对模型的对抗性攻击
LLM Primer VII 章节走读第 8 篇。这一章追溯对抗性攻击 —— 从 Goodfellow 2014 年的图像分类器工作,一路到 TextFooler、通用后缀,再到针对生产 API 的模型窃取。
2026-05-17
第 7 章 — 幻觉与可靠性
LLM Primer VII 章节走读第 7 篇。这一章把可靠性作为安全性质来处理 —— 因为在结果依赖于正确性的时候,一份自信的错误输出就是一个安全问题。
2026-05-16
第 4 章 — Prompt Injection 与 Jailbreak
LLM Primer VII 章节走读第 4 篇。位于 LLM 安全实操问题正中央的这一章 —— 解释为什么 prompt injection 没有一个类似参数化查询那样的结构性修复,只有分层的、部分的防御。
2026-05-13
第 3 章 — 数据安全与隐私
LLM Primer VII 章节走读第 3 篇。这一章把数据当作一份有生命周期的资产来处理 —— 从被模型部分记住的训练语料,到 Samsung 工程师在这个事件还没被命名之前粘进 ChatGPT 的那些代码。
2026-05-12
第 7 章 — 进阶 Batching 策略
LLM Primer VI 章节走读第 7 篇。Batching 不是一项优化,是让带宽受限 decoding 变得经济可行的那个决定性动作。从静态 batching 到 continuous batching,再到 chunked prefill —— 以及后者留给 KV cache 的债务。
2026-04-29
第 5 章 — 拆解量化
LLM Primer VI 章节走读第 5 篇。为什么 70B 模型能扛得住 4-bit 量化,而 1B 模型不能。AWQ、GPTQ、SmoothQuant、GGUF 各自在做什么,以及那份能上生产的校准纪律。
2026-04-27
第 1 章 — Token 生成的机制
LLM Primer VI 章节走读第 1 篇。这一章说的是:LLM serving 里几乎每一个难题都能追溯到同一件事 —— 生成每一个 token 的那个循环是内存带宽受限的,你花大价钱买的算力有 99.7% 的时间在空转。
2026-04-23
第 8 章 — 性能、部署与成本优化
LLM Primer V 章节走读第 8 篇。把生产 LLM 的经济学当分层学科来做:最便宜的调用是那次没发生的调用,再往下每一层都是让下一次调用变便宜的那一层。语义缓存、动态路由、推理服务器内部的 PagedAttention、连续批处理、推测解码。
2026-04-21
第 7 章 — LLM 安全与护栏
LLM Primer V 章节走读第 7 篇。给 LLM 应用引入的那条新安全轴取一个名字 —— 控制哪些指令能到达模型、从哪里来、带着多少权限 —— 再围绕它搭起四层缓解矩阵。原则:权限必须匹配来源的信任度。
2026-04-20
第 6 章 — AI 可观测性与追踪
LLM Primer V 章节走读第 6 篇。把一次用户 query 当作一棵因果树,不是一条请求日志,再展示要让这棵树可读需要追踪什么:分布式追踪加 GenAI 语义约定,再加上 TTFT、TPOT、成本、质量这几个指标,以及把生产 trace 送回评估集的导出管道。
2026-04-19
第 5 章 — LLM 应用的评估
LLM Primer V 章节走读第 5 篇。承认 assertEqual 在 LLM 输出上已经死掉,再围绕锚点法官、RAG 三角、智能体轨迹测试,把测试纪律重新搭起来 —— 把随机输出变成能守得住的通过/不通过信号。
2026-04-18
第 4 章 — AI 智能体与工具调用
LLM Primer V 章节走读第 4 篇。把智能体当作一个针对工具循环起来的语言模型来处理:工具 schema、错误合同、以及记忆的写入纪律,是整个系统里杠杆率最高的工程面。ReAct 循环、工具作为合同,以及智能体真正需要的三层记忆。
2026-04-17
第 3 章 — 检索增强生成
LLM Primer V 章节走读第 3 篇。走完 RAG 五阶段管道 —— 加载、切分、embedding、检索、生成 —— 顺带把 demo 阶段的 RAG 和真正扛得住真实语料的生产 RAG 分开:混合检索加重排器、结构感知加语义组合的切分,以及按 query 派发的变换路由。
2026-04-16
第 2 章 — 基础模型与 prompt 工程
LLM Primer V 章节走读第 2 篇。把 prompt 工程当工程来做:版本化的模板、防御性分隔符、结构化输出,而不是靠感觉打分的手艺。模型选型、采样参数、prompt 剖面、结构化输出 —— 这四个控制面要么被主动操作,要么就接受后果。
2026-04-15
第 1 章 — AI 工程这门学科
LLM Primer V 章节走读第 1 篇。demo 到生产之间那道可靠性鸿沟不是模型问题,而是工程问题 —— 而这份工程有自己的名字:围绕概率式核心构建一层确定性外壳,再把可靠性、质量、性能、成本、演进这五根柱子一根根立起来。
2026-04-14
LLM Primer V — 系列导读与索引
LLM Primer V 章节走读的系列导读。这一卷把 AI 工程当作一门独立的工程学科来讲,而不是一套 prompt 技巧;八个章节按栈的方式排列 —— 基础模型、prompt、检索、智能体、评估、可观测性、安全、以及部署经济学 —— 一层一层填出包在概率核心外面的确定性外壳。
2026-04-13第 14 章 — 基准测试、测试与性能
LLM Primer IV 章节走读最后一篇。真 server 上的 MCP-Universe Benchmark、它暴露的两种系统性故障、每请求一会话跟共享会话池之间的十倍吞吐差距,以及通往第 V 卷的桥。
2026-04-12第 12 章 — 协议加固与防御
LLM Primer IV 章节走读第 12 篇。四簇防御 — 密码学背书、OAuth scope 纪律加有界会话、运行时沙箱、人工审批门 — 组合成一种不依赖模型在对抗条件下行为正确的安全姿态。
2026-04-10第 11 章 — 攻击面与协议漏洞
LLM Primer IV 章节走读第 11 篇。被改造到 MCP 上的几个经典攻击 — Confused Deputy、Token Passthrough、Session Hijacking — 围绕能力升级和未认证 sampling 的协议级缺陷,以及让上下文投毒变成结构性问题而不是卫生问题的隐式信任传播。
2026-04-09第 6 章 — 基础编排策略
LLM Primer IV 章节走读第 6 篇。两种基础编排形状 — 顺序流水线和并发 scatter-gather — 以及每个团队都该先问的那个上游问题:多 agent 系统真的是这件事的答案吗?
2026-04-04第 3 章 — 服务器原语:暴露上下文与能力
LLM Primer IV 章节走读第 3 篇。MCP server 能给的三个名词 — Resources(读状态)、Prompts(可复用脚手架)、Tools(写操作) — 它们的 schema、生命周期、错误模型,以及挑对原语这件事的纪律。
2026-04-01第 2 章 — 揭开 Model Context Protocol(MCP)
LLM Primer IV 章节走读第 2 篇。MCP 到底标准化了什么,Host、Client、Server 三个角色的分工,动态发现和双向消息为什么在那些真正重要的场景里跟 REST 不一样,以及从能力协商开始的会话生命周期。
2026-03-31第 11 章 — 持续更新与流水线优化
LLM Primer III 章节走读最末一篇。流水线没有「做完」这件事 — 文档在变、查询在漂、模型在换 — 负它的团队学着在三种时间尺度上同时思考。结尾接到第四本 — MCP。
2026-03-28第 7 章 — 落实访问控制
LLM Primer III 章节走读第七篇。为关系数据库和文件系统设计的权限模型,套到检索上不完全合身。访问单位不再是一行或一份文件,而是一个嵌入 — 哪怕原文档已被拦,这个嵌入还能通过相似搜索把它漏出来。
2026-03-24第 1 章 — RAG 架构的演进
LLM Primer III 章节走读第一篇。基础模型有两条结构性的限 — 知识封冻、来源不可指认 — 居然有同一个架构上的答案,而这个答案,三年里长出了四张脸。
2026-03-18第11章 — 评估、校准与推理
LLM Primer II 章节走读第十一篇。怎么去衡量一个什么都能说的机器 — 困惑度、校准、benchmark 上那条少有人写的误差线,以及"测量幻觉"那件事的数学。
2026-03-13第 11 章 — 更小的模型,更聪明的模型
LLM Primer I 章节走读第十一篇。怎么把大模型压成在真实运营里能跑起来的尺寸 — 蒸馏、量化、MoE — 以及 2026 版新加的 §11.6,专门讲推理模型。
2026-02-28第 10 章 — 多模态:走出文本
LLM Primer I 章节走读第十篇。同一个 Transformer 是怎么学会接收图像和音频的 — vision transformer 和音频 token 化 — 以及"一个模型什么都能看"这种说法老老实实的边界在哪。
2026-02-27第 9 章 — RAG:把新鲜信息缝进上下文
LLM Primer I 章节走读第九篇。RAG(检索增强生成)到底在做什么、它是怎么补上模型的时间缺失和事实弱点的,以及好 RAG 和坏 RAG 的分水岭从哪儿开始。
2026-02-26第 7 章 — 把提示工程当成一门手艺
LLM Primer I 章节走读第七篇。真正扛事的四个 prompt 模式 — system prompt、few-shot、思维链、角色 — 以及每个为什么能行,从下一个 token 的机制里讲清。
2026-02-24第 6 章 — 安全、对齐,以及"有用"到底是什么意思
LLM Primer I 章节走读第六篇。为什么"听上去通顺"和"真的有用"是两件事、对齐到底在调什么,以及 2026 版里 §6.6 新增的那一节 — 宪法式 AI、基于辩论的模型,以及对齐领域里最新的研究方向。
2026-02-23第 5 章 — 还是有些小毛病
LLM Primer I 章节走读第五篇。即便是训得很好的 LLM 也还在犯的那几样毛病 — 幻觉、对时间没概念、算术、一致性抖动 — 为什么这些不是 bug,而是同一个"下一个 token 预测"机制的特性。
2026-02-22第 4 章 — 模型是怎么学的
LLM Primer I 章节走读第四篇。为什么预训练决定能力上限,为什么微调塑造性格,以及 RLHF 是怎么把一个原始的"下一个 token 预测器"变成我们每天信任的那位助手。
2026-02-21第 2 章 — 概率、token 和文本
LLM Primer I 章节走读第二篇。token 和单词的区别、模型每一步构造出的那整张"下一个 token 概率分布"到底是什么,以及 temperature 和 top-p 怎么改变同一个模型的输出性格。
2026-02-19
LLM Primer 系列 — 一卷一卷读懂生成式 AI 的实战指南
LLM Primer 系列 — 下田昌平(Sho Shimoda)撰写的七卷本生成式 AI 现场指南,现已完结。从基础到安全。含姊妹卷《Physical AI》。全 7 卷均在 Amazon 上架销售。
2026-02-15
大规模语言模型（LLM）全面指南：原理、应用与训练方法
深入探索大规模语言模型（LLM）的世界。本指南涵盖LLM的定义、在自然语言处理（NLP）中的作用、训练方法以及文本生成、翻译、问答系统和代码生成等实际应用。适合希望利用LLM开发创新解决方案的工程师与开发者。
2024-09-01