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 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

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 — 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 5 章 — 評估 LLM 應用

LLM Primer V 章節走讀第五篇。承認 assertEqual 在 LLM 輸出上已死,把測試紀律重建在錨定的 judge、RAG Triad、代理的軌跡測試上。

2026-04-18

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