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 11 章 — 可觀測性、日誌與事件回應

LLM Primer VII 章節走讀第十一篇。本章把日誌、告警與事件回應當作那個把架構防禦轉成營運者能真正運行之系統的層。

2026-05-20

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

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

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 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

LLM Primer VI 章節走讀第二篇。這一章替那個會先於權重吃光每個服務系統 VRAM 的資料結構命名。走過主導 KV 快取大小的公式、把它縮小的架構變體,以及會摧毀天真配置方式的碎裂化問題。

2026-04-24

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 V 章節走讀最終篇。把生產 LLM 經濟學當分層紀律處理 — 最便宜的呼叫是那個沒發生的,而下面每一層是讓下一次呼叫變便宜的那一層。

2026-04-21

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

LLM Primer V 章節走讀第二篇。提示詞工程就是工程 — 版本化的模板、防禦式界定符、結構化輸出。從模型分層、取樣參數走到 Pydantic/Zod schema 強制、Outlines 文法約束解碼。

2026-04-15

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