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 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 — 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 12 章 — 解耦式服務與 Kubernetes

LLM Primer VI 章節走讀第十二篇。這一章終於把 prefill 與 decode 拆到不同的 GPU 池,並展示能把 pod 留在互連正確一側的 Kubernetes 原語。

2026-05-04

第 7 章 — 進階批次處理策略

LLM Primer VI 章節走讀第七篇。這一章展示為什麼批次處理不是最佳化,而是讓受頻寬所困的 decoding 變得可解的關鍵動作 — 以及為什麼「批次」是動詞、不是名詞。

2026-04-29

第 8 章 — 效能、服務、成本的最佳化

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