115_LLM基础模型架构设计：从Transformer到稀疏注意力
大型语言模型（LLM）的架构设计是其性能的核心决定因素。从2017年Transformer架构的提出，到如今的稀疏注意力和混合专家模型，LLM架构经历了快速的演进。本文将全面探讨LLM基础架构的设计原理，深入分析Transformer的核心机制，详细介绍稀疏注意力、MoE等创新架构，并展望未来架构发展方向。通过数学推导和实践案例，为构建高效、强大的LLM提供全面指导。
09_LLM评估方法：如何判断模型性能的好坏
在2025年的今天，大语言模型(LLM)已经成为人工智能领域的核心技术，它们能够理解和生成人类语言，执行复杂的认知任务。然而，随着模型能力的不断提升，如何科学、全面地评估这些模型的性能，成为了一个至关重要的问题。
16_LLM交互式调试：用Streamlit构建可视化工具
在大语言模型（LLM）的应用开发过程中，调试一直是一个复杂且具有挑战性的任务。传统的调试方法往往依赖于静态日志、断点调试和反复的命令行交互，这种方式在处理LLM这类黑盒模型时显得尤为低效。随着2025年LLM技术的普及和应用场景的多样化，开发人员迫切需要一种更加直观、高效的调试方式。
58_大模型评估与评测：构建科学的多维度评测体系
在大语言模型(LLM)技术飞速发展的今天，如何科学、全面地评估和评测这些模型的能力已成为学术界和工业界共同关注的核心问题。2025年，大模型生态系统呈现出百花齐放的态势，从参数规模、架构设计到应用场景都出现了多样化的发展路径。在这种背景下，单一的性能指标或评测方法已经无法满足对大模型进行全面评估的需求。
53_多模态LLM：图像理解的新范式
在人工智能技术快速发展的今天，单一模态的语言模型已经无法满足日益复杂的应用需求。2025年，多模态大型语言模型(MLLM)的崛起标志着AI技术进入了一个新的发展阶段，特别是在图像理解与文本生成的结合方面取得了突破性进展。本文将深入剖析多模态LLM的技术原理、架构设计、性能评估及实际应用案例，探讨视觉-语言融合技术如何重塑AI应用的边界，以及在未来发展中面临的挑战与机遇。
82_Chain-of-Thought：推理步骤拆解
在大语言模型(LLM)的发展历程中，推理能力一直是衡量模型智能水平的关键指标。尽管模型规模的扩大带来了知识覆盖和语言理解能力的显著提升，但在解决复杂推理问题时，单纯增加参数数量并不总能带来预期的性能提升。2022年，Jason Wei等人提出了一项革命性技术——Chain-of-Thought提示(CoT)，这项技术通过引导模型生成中间推理步骤，显著增强了LLM在多步推理任务上的表现。
51_安全性测试：提示注入与红队
在2025年，大型语言模型（LLM）已成为企业数字化转型的核心驱动力，但随之而来的安全挑战也日益严峻。数据显示，全球每月监测到超过50万次针对大语言模型的越狱攻击，这些攻击利用LLM的"黑箱"特性和自主生成能力，突破了传统安全边界。特斯拉自动驾驶系统因对抗性贴纸导致12%测试场景意外加速、加拿大航空聊天机器人误导票价信息被勒令退款、韩国初创公司因AI数据泄露被罚9.3万美元、谷歌Bard曾因错误信息导致市值缩水1000亿美元等真实案例，都凸显了LLM安全的重要性
43_PaLM与Gemma：谷歌LLM演进
在人工智能发展的浪潮中，谷歌一直扮演着关键的技术引领者角色。从最初的神经机器翻译到如今的通用人工智能，谷歌通过持续的技术创新推动着自然语言处理领域的边界不断拓展。2022年，谷歌推出了革命性的PaLM（Pathways Language Model），这一模型不仅在规模上达到了前所未有的5400亿参数，更重要的是其采用了创新的Pathways训练方法，为大型语言模型的发展开辟了新路径。随后，谷歌又推出了Gemma系列开源模型，将先进的AI技术普惠给更广泛的开发者社区。