Скачать Eng LLM в 100 иллюстрациях - Bamania (2026)

[bart]

LLM в 100 иллюстрациях​

LLMs In 100 Images
Автор: Dr. Ashish Bamania
Язык: английский

Большие языковые модели давно вышли за пределы исследовательских лабораторий. Они работают в продуктах, службах поддержки, аналитике и разработке. Но объяснения того, как LLM устроены изнутри, обычно либо перегружены формулами, либо сводятся к поверхностным сравнениям. Англоязычная книга Ashish Bamania находится между этими крайностями и даёт понятную картину без упрощения до банальностей.

Автор выбрал наглядный формат: каждая идея показана на схеме, а текст поясняет то, что видно на рисунке. Так проще удержать в голове связь между токенами, векторами, слоями внимания и итоговым ответом модели. Становится понятнее и то, чем новые архитектуры отличаются от классического трансформера.

Книга подойдёт, если нужно быстро получить системное понимание и не тратить месяцы на математику. Например, чтобы подготовиться к собеседованию, говорить с командой на одном языке при обсуждении AI-проектов или просто перестать считать нейросети чёрным ящиком.

«LLM в 100 иллюстрациях» — наглядный и доступный вход в тему больших языковых моделей. Сложные концепции здесь разложены на 100 простых изображений. По ним можно быстро понять, как устроены и как работают современные модели вроде ChatGPT, Claude, Gemini и Llama.

Материал рассчитан на тех, кто хочет в сжатые сроки и без лишней теории разобраться, как работают LLM и где их применяют.

Кому будет полезна книга:

• руководителям и product-менеджерам, принимающим решения в сфере AI;
• разработчикам и инженерам, работающим с языковыми моделями;
• студентам и исследователям в области машинного обучения;
• всем, кто хочет разобраться в технологиях, определяющих будущее.

Содержание выстроено так, чтобы читатель понял и базовые механизмы моделей, и современные методы работы с ними. Материал разбит на три крупных блока.

Основы архитектуры LLM:

• как устроены Transformer‑модели;
• механизм self‑attention и его роль;
• embeddings и способ представления информации внутри модели.

Обучение и использование моделей:

• этапы обучения больших языковых моделей;
• подходы к оптимизации и повышению качества;
• strategie decoding и особенности inference.

Современные архитектуры и методы:

• Mixture-of-Experts — масштабирование моделей;
• Mamba и другие новые подходы;
• методы безопасности и alignment в LLM.

Почему это удобно и эффективно:
Каждая концепция показана на визуальной схеме, поэтому в тему легко погрузиться даже без глубокой подготовки. Книга помогает собрать целостное представление о том, как работают современные AI-системы, и применить эти знания на практике независимо от исходного уровня.

Для кого подойдёт:

• Product-менеджерам и руководителям, которые запускают или курируют AI-продукты
• Разработчикам, которые подключают LLM через API и хотят понимать, что происходит внутри модели
• Студентам и начинающим ML-инженерам, которые готовятся к учёбе или собеседованиям
• Аналитикам и техническим специалистам, которые переходят в сферу искусственного интеллекта
• Всем, кто хочет наглядно разобраться, как работают ChatGPT, Claude, Gemini и Llama

Что получите:

• Книгу на английском языке со 100 иллюстрациями о больших языковых моделях
• Понимание архитектуры Transformer, механизма self-attention и embeddings
• Представление об этапах обучения, оптимизации, decoding и inference
• Обзор современных подходов: Mixture-of-Experts, Mamba, методов безопасности и alignment
• Целостную картину работы AI-систем, которую можно применить в работе

Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: