Критическая база знаний LLM за ЧАС! Это должен знать каждый. скачать в хорошем качестве

Критическая база знаний LLM за ЧАС! Это должен знать каждый.

LLM концепции для разработчиков: от токенов до AI агентов в production Полный гид по фундаментальным концепциям работы с языковыми моделями для инженеров-практиков. В этом видео разбираем архитектуру LLM, механику трансформеров, управление контекстом, оптимизацию затрат на API и построение production-ready AI систем. Вы узнаете разницу между prompt engineering и context engineering, поймёте, когда использовать RAG, а когда fine-tuning, и научитесь строить осознанную архитектуру AI-решений. В видео рассматриваются: Как работают токены, attention механизм и трансформеры — архитектура под капотом GPT, Claude и других LLM Почему контекстное окно критично для AI ассистентов и как управлять им в Cursor, Claude Code и других инструментах Разница между prefill и decode фазами, оптимизация затрат через кэширование и правильное использование API LLM vs Reasoning models vs AI агенты — три уровня сложности и когда какой использовать Context engineering: почему контекст важнее промтов и как структурировать информацию для агентов RAG, in-context learning и fine-tuning — три способа дать AI недостающие знания и когда применять каждый Почему это видео важно для вас: Большинство разработчиков используют AI инструменты вслепую, не понимая базовых концепций. Это приводит к непредсказуемым результатам, раздутым бюджетам на API и системам, которые работают «иногда», а не надёжно. Понимание фундаментальных принципов — это разница между «работает иногда» и «работает в production». Разберитесь в архитектуре современных AI систем и начните использовать LLM осознанно уже сегодня. 0:00 - Введение: почему важно понимать фундаментальные концепции AI 1:49 - Как работает LLM: токены, attention и трансформеры 7:02 - Контекстное окно: рабочая память модели и её ограничения 10:18 - Prefill и decode: механика генерации ответа 13:38 - Кэширование: как снизить затраты на 70-90% 16:20 - Training vs Inference и контроль креативности 21:39 - LLM, Reasoning models и AI агенты: три уровня сложности 27:25 - Context Engineering: почему контекст важнее промтов 35:47 - Три способа дать AI знания: in-context, RAG и fine-tuning 43:36 - API vs self-hosted модели и практические примеры 45:46 - Foundation Models, MCP и Mixture of Experts 52:46 - AI Security: угрозы и защита систем 55:05 - Заключение