Учебник Foundation Model Engineering: 20 глав о том, как LLM работают на самом деле
Foundation Model Engineering: From Theory to Production
Технический учебник для AI-инженеров и исследователей, которые хотят выйти за пределы поверхностного использования API. Материал охватывает эволюцию от RNN к Transformer, архитектуры LLM, Mixture of Experts, претрейн и scaling laws, SFT и RLHF, мультимодальность, оптимизацию инференса, квантизацию, RAG, агентов, оценку и интерпретируемость. Внутри — строгие объяснения, примеры на PyTorch, короткие квизы и интерактивные визуализаторы. Цель — не набор разрозненных терминов, а инженерное чутьё.
Цель — не давать разрозненные советы или изолированные определения. Цель — объяснить исторический поток, математические идеи и системные ограничения, которые связывают attention, MoE, RLHF, мультимодальность, long-context serving, RAG и агентов в одно инженерное повествование.