LLM介紹

本頁面為AI愛好者提供從基礎到應用的大型語言模型(LLM)指南。


共有5篇文章。 | 當前在第1頁,共1頁。

第 9 章 — 推測解碼

LLM Primer VI 章節走讀第九篇。這一章顯示自回歸的循序瓶頸其實有一個數學上的漏洞 — 並展示它何時值得付出代價的算術。

2026-05-01

第 6 章 — 剪枝與知識蒸餾

LLM Primer VI 章節走讀第六篇。這一章直接攻擊權重的數量 — 先把不重要的權重歸零,再把大模型的行為轉移到更小的模型裡。

2026-04-28

第 5 章 — 量化去神秘化

LLM Primer VI 章節走讀第五篇。這一章解釋為什麼 70B 模型撐得住 4 位元量化,而 1B 模型撐不住 — 以及怎麼挑配方。

2026-04-27

LLM Primer VI — 系列簡介與索引

《LLM Primer VI:擴展 AI 系統》章節走讀的入口。這一卷把 LLM 推論當成一門工程學科來看待,在記憶體頻寬、排程、以及美元符號互相碰撞的地方展開。

2026-04-22

LLM 入門系列 — 一卷一卷讀懂生成式 AI

LLM Primer 系列 — 下田昌平(Sho Shimoda)撰寫的七卷本生成式 AI 現場指南,已完結。從基礎到安全。含姊妹卷《Physical AI》。全 7 卷均於 Amazon 上市。

2026-02-15