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