Анонс нового структурного разбора.
В посте ниже подготовил новый материал для тех, кто пользуется современными ИИ-сервисами, но хочет понимать, что именно происходит внутри системы.
В разговорах об искусственном интеллекте одним словом «нейросеть» часто называют сразу всё: модель, ChatGPT, интерфейс, системный промпт, агента, поиск и подключённые инструменты. Из-за этого сложно понять, где обрабатывается запрос, кто выполняет действия и на каком уровне возникла ошибка.
В материале последовательно разбирается:
- чем нейронная сеть отличается от LLM и конкретной версии модели;
- что такое веса, гиперпараметры, checkpoint, обучение и инференс;
- как работают токены, embeddings, Transformer и механизм внимания;
- чем отличаются модель, API, интерфейс и готовый программный продукт;
- что входит в контекст модели и какую роль выполняет системный промпт;
- как проходит запрос пользователя внутри ChatGPT;
- зачем нужны инструменты, function calling, RAG, поиск и память;
- чем агент отличается от обычного обращения к модели;
- как устроена работа Claude Code;
- что такое MCP и чем он отличается от плагина, коннектора или обычного API;
- на каких уровнях могут возникать ошибки и как декомпозировать LLM-систему при тестировании.
Внутри:
- 29 страниц;
- 8 архитектурных схем;
- сравнительные таблицы;
- словарь основных терминов;
- вопросы для самопроверки;
- PDF с кликабельным оглавлением.
В результате у вас должна сложиться целостная картина: где находится модель, что делает продукт вокруг неё, как подключаются внешние возможности и что именно необходимо проверять в системах на основе LLM.
Полная версия материала доступна подписчикам Boosty уровня Junior и выше.
анонс
