[{"_1":2,"_3":-5,"_4":-5},"loaderData",{"_5":6,"_7":8},"actionData","errors","root",{"_28":-5,"_38":-5,"_39":40,"_41":42,"_43":44,"_45":46,"_47":48,"_49":50,"_51":52,"_53":54,"_55":56,"_57":58},"routes/_store+/_readers+/email_author.$slug/route",{"_9":10,"_11":-5},"book",{"_12":13,"_14":15,"_16":17,"_18":19,"_20":21,"_22":23},"currentUser","id","Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6Qm9va1Byb2R1Y3QvODI1NzE","title","Modern LLMs","state","published","contactAuthorMethod","email","aboutText","

Modern LLMs — инженерная книга о полном жизненном цикле языковой модели: от данных, токенизации и архитектуры до pretraining, post-training, эффективного инференса, evaluation и прикладных систем.

Это не каталог названий моделей. Цель книги — дать устойчивую систему, с которой можно читать model card и технические отчёты, проверять арифметику архитектуры, оценивать затраты памяти и вычислений и отличать переносимые механизмы от быстро устаревающего рыночного среза.

В книге рассматриваются:

• современный ландшафт LLM, справочный маршрут по Transformer, токенизация, эмбеддинги и позиционные механизмы, включая RoPE;

• attention MHA, MQA, GQA и MLA, нормализация, активации, устройство блока и Mixture of Experts;

• SSM/Mamba, гибридные и диффузионные языковые модели, данные, scaling laws, оптимизаторы и pretraining;

• KV-кэши, prefill и decode, PagedAttention, speculative decoding и квантизация;

• SFT, RLHF, DPO, RLOO, GRPO, модели рассуждения и test-time compute;

• мультимодальные LLM, эмбеддинги и retrieval, RAG, агенты и tool use, evaluation и безопасность.

Формулы по всему тексту связываются с архитектурными и численными проверками. Основное внимание уделяется механизмам, допущениям, компромиссам, failure modes и воспроизводимости, а учебные реализации не выдаются за production-ready системы.

Книга рассчитана на ML-, AI- и LLM-инженеров, исследователей, магистрантов и разработчиков, уже использующих языковые модели и желающих понимать, что происходит ниже уровня API. Полезны базовые знания машинного обучения, Python, тензоров и теории вероятностей.

Издание Leanpub содержит открытые тексты лекций и иллюстрации. Платный курс на Stepik добавляет структурированный маршрут, более 500 автопроверяемых тестов, упражнений и заданий для самопроверки, подробные решения, проверенные ноутбуки и Capstone, в котором вы собираете компактную MiniLLM от данных и byte-level BPE до post-training, инференса и контролируемых абляций.

Modern LLMs входит в развивающуюся серию самостоятельных курсов и изданий об ML и LLM. Каждый том самодостаточен; перекрёстные ссылки дают дополнительное углубление.

Полный курс на Stepik: https://stepik.org/a/294813

","authors",[24],{"_12":25,"_26":27,"_28":29},"Z2lkOi8vbGVhbnB1Yi9TdG9yZTo6UHJvZHVjdEF1dGhvci84ODIwNQ","name","Vlad Kulikov","user",{"_30":31},"avatar",{"_32":33,"_34":35,"_36":37},"url","https://d39qdlcrvnra4b.cloudfront.net/avatars/3761861/medium/avatar.jpg?1786370213","styleName","medium","exists",true,"shoppingCartId","shoppingCart",{"_12":71,"_72":73,"_74":37,"_75":76,"_77":78,"_79":80,"_81":37},"locale","en","readerTheme","light","constants",{"_69":70},"publishers",{"_65":66,"_67":68},"learnerOrganizations",[],"needsLocaleCookieSync",false,"announcements",{"_59":60,"_61":-5},"sentryEnvironment","production","sentryRelease","2d868283c9a7f750b5dbb69ab018d1ddb4584156","announcement_store",{"_62":52,"_63":64},"announcement_authors","flag","text","

Kick off your book project, get started with GhostAI, get better at marketing, or spend the day doing all three! Free live workshops on Zoom. Saturday, June 27, 2026.

\n","companies",[],"universities",[],"paypalClientId","AX53Cwz8jR6rVVzzZiZNWWXl0dGagi-GZrjG-S3Ua14E5nrKMn7DxDQ730O4R8LusLPp49ALn6aRVaEy","no-cart","count",0,"free","updatedAt","","paymentGateway","STRIPE","cartItems",[],"loading"]

Email the Author