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。
第 17 章 — 未來威脅與新興防禦
LLM Primer VII 章節走讀第十七篇,也是最終篇。本章越過已經成熟到能寫下的紀律,命名那些社群仍在弄清楚的紀律 — 自主 agent、多模態攻擊面、合成身分,以及 2026 年中的 AI-versus-AI 軍備競賽。
2026-05-26
第 16 章 — 安全的微調與適配
LLM Primer VII 章節走讀第十六篇。本章把微調後的模型當作一份其安全屬性必須被爭取、不是被繼承的產物 — 因為同一批教出領域詞彙的梯度步伐,也能侵蝕基底模型帶來的對齊。
2026-05-25
第 14 章 — 偏見、公平性與負責任 AI
LLM Primer VII 章節走讀第十四篇。本章把負責任 AI 當作在不確定下做選擇的紀律 — 那裡技術工具浮現取捨,卻不解決它們。
2026-05-23
第 12 章 — 存取控制與身分
LLM Primer VII 章節走讀第十二篇。本章回答組合性問題 — 誰被允許呼叫一個 LLM 整合應用的哪一項能力,以及如何在系統元件之間結構化執行。
2026-05-21
第 9 章 — 模型完整性與供應鏈風險
LLM Primer VII 章節走讀第九篇。本章把模型檔案當作一份由第三方發佈的二進位檔案 — 帶著二進位發佈一直以來所承載的反序列化、後門與來源歸屬顧慮。
2026-05-18
第 8 章 — 對模型的對抗性攻擊
LLM Primer VII 章節走讀第八篇。本章追溯對抗性攻擊 — 從 Goodfellow 2014 年的影像分類器工作,經 TextFooler 與 universal suffix,一路到針對生產 API 的 model stealing。
2026-05-17
第 7 章 — 幻覺與可靠性
LLM Primer VII 章節走讀第七篇。本章把可靠性當作一項安全屬性來處理 — 因為每當後果依賴於正確性時,一份自信而錯誤的輸出就是安全問題。
2026-05-16
第 6 章 — 檢索增強生成的風險
LLM Primer VII 章節走讀第六篇。本章把檢索語料當作一條不可信的輸入通道 — 因為每一份被索引的文件,從模型的視角來看,都是與使用者問題對等地位的一則指令。
2026-05-15
第 4 章 — Prompt Injection 與 Jailbreak
LLM Primer VII 章節走讀第四篇。本章坐在實務 LLM 安全問題的正中央 — 並解釋為什麼 prompt injection 沒有類似參數化查詢那樣的結構性修法,只有分層的部分性防禦。
2026-05-13
LLM Primer VII — 系列導論與索引
LLM Primer VII 章節走讀的導論與索引。這是系列的完結之卷:LLM Primer 的工程弧線,最後落在決定這一切能否在對手、監管機關以及機率系統日常故障模式面前存活下來的那個學科。
2026-05-09
第 15 章 — 無伺服器 API 對比專屬基礎設施
LLM Primer VI 章節走讀第十五篇。這一章把損益兩平的算術擺上桌,接著替那個對大多數團隊而言決定答案的平台工程項目命名。
2026-05-07
第 14 章 — Token 經濟學與 API 定價
LLM Primer VI 章節走讀第十四篇。這一章把第 1 章的物理連到帳單上的項目 — 並解釋為什麼第一個月的帳單常常跟團隊的預估完全對不上。
2026-05-06
第 6 章 — AI 可觀測性與追蹤
LLM Primer V 章節走讀第六篇。把使用者的查詢當一棵因果樹處理、不當請求日誌。走過 OpenTelemetry GenAI 語意慣例、TTFT/TPOT/cost/quality 這些真的重要的指標,以及把 trace 餵回評估的匯出管線。
2026-04-19
第 4 章 — AI 代理與工具呼叫
LLM Primer V 章節走讀第四篇。把代理當一個「對著工具跑迴圈的語言模型」處理 — 工具 schema、記憶層、多代理接線都得先工程好,迴圈才能被信任去做真的事。
2026-04-17
第 1 章 — AI 工程作為一門學科
LLM Primer V 章節走讀第一篇。你的 demo 會動、生產系統不會動,原因不在模型 — 是工程問題,而且那門工程有名字。走過可靠性裂縫、確定性包裝、以及五根柱子。
2026-04-14
LLM Primer V — 系列導讀與索引
LLM Primer V 系列導讀。從 demo 走到生產環境會踩到的那個縫、AI 工程作為一門獨立學科的框架,以及八章走過的八個工程面 — 基礎模型、提示詞、檢索、代理、評估、可觀測性、安全、服務經濟。
2026-04-13