🤖 Как на самом деле работают большие языковые модели
Представлено интерактивное руководство, разбирающее путь данных в LLM: текст → токены → векторы → блоки трансформеров → логиты → сэмплирование → выход. Особое внимание уделено механизму Attention и методу Rotary Positional Embeddings (RoPE).
🌍 Понимание архитектуры (от токенизации до KV-кэширования и квантования) критически важно для оптимизации вывода (inference) и обучения моделей. Разбор механизмов вроде RoPE и SwiGLU помогает инженерам лучше понимать пределы текущих архитектур.
👤 Позволяет заглянуть «под капот» привычных чат-ботов и понять, почему модели работают именно так и как технические решения влияют на скорость и точность ответов.
Источник 1: https://www.royvanrijn.com/anatomy-of-an-llm/