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 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

LLM Primer VII 章節走讀第五篇。本章把第 4 章的分層緩解框架轉成作業紀律 — 淨化階段、guardrail 工具、結構化輸出、紅隊,以及真正有意義的安全指標。

2026-05-14

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 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

LLM Primer VI 章節走讀第十篇。這一章替引擎與平台之間的界線命名,並走過 2026 年主宰那一層的五個引擎。

2026-05-02

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

LLM Primer VI 章節走讀第八篇。這一章把作業系統的分頁洞見搬進推論引擎 — 並把 KV 快取從一段預留的位元組 slab 變成一個共享、可逐出、可做 prefix cache 的資源。

2026-04-30

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