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。


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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 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 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 3 章 — 資料安全與隱私

LLM Primer VII 章節走讀第三篇。本章把資料當作一項具有生命週期的資產來處理 — 從模型部分記住了的訓練語料,到 Samsung 工程師在事件被命名之前貼進 ChatGPT 的使用者輸入。

2026-05-12

第 2 章 — LLM 系統的威脅建模

LLM Primer VII 章節走讀第二篇。本章把 Shostack 的四個問題、STRIDE、PASTA 與 MITRE ATLAS 套用到一個最強大元件把所有輸入都當作可能指令的系統上。

2026-05-11

第 1 章 — AI 安全為什麼不同

LLM Primer VII 章節走讀第一篇。本章主張 AI 安全不是把「ML」形容詞掛在傳統資安前面 — 子層本身變了,後面每一章都從這個變化開展出來。

2026-05-10

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 1 章 — Token 生成的力學

LLM Primer VI 章節走讀第一篇。這一章主張:LLM 服務裡幾乎每一個困難的問題都出自一個事實 — 產生每個 token 的那個迴圈受制於記憶體頻寬,你花錢租來的昂貴運算 99.7% 的時間都是閒置的。

2026-04-23

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

第 3 章 — 檢索增強生成

LLM Primer V 章節走讀第三篇。走過整條 RAG 管線 — 載入、切塊、嵌入、檢索、生成 — 並把「在你十個最愛文件上會動的 demo」跟「撐得住真實語料的系統」區分開來。

2026-04-16