标签：llm

2026-02-04andy阅读(26)评论(0)

大型语言模型（LLM）的推理过程通常分为两个截然不同的计算阶段：预填充（Pre-fill）和生成（Decode）。这两个阶段的计算和资源需求特性存在巨大差异，如果在同一块GPU上混合执行，往往会导致资源利用率低下，尤其是在高并发的服务环境中...

2026-02-03andy阅读(27)评论(0)

在AI模型部署和MLOps实践中，大型语言模型（LLM）的“黑箱”特性是信任和合规性的主要障碍。当LLM用于关键决策（如金融分析、医疗诊断辅助）时，我们不仅需要正确的答案，更需要了解模型是如何得出这个答案的。思维链（Chain-of-Tho...

2026-02-02andy阅读(29)评论(0)

大型语言模型（LLM）在生成文本时采用自回归（Autoregressive）方式，即逐词生成。虽然这种方式保证了生成内容的连贯性，但也带来了严重的性能挑战，尤其是在长序列生成时。核心问题在于Transformer模型中的自注意力（Self-...

2026-02-01andy阅读(40)评论(0)

在车载智能座舱系统中，部署大语言模型（LLM）面临着性能、延迟和成本的挑战。为了平衡强大的能力（云端LLM）和低延迟、高实时性（端侧LLM），端云协同架构成为了主流。这种架构的核心在于一个高效的“动态决策引擎”，它能够根据用户指令的特性、实...

2026-02-01andy阅读(36)评论(0)

如何使用特征扰动法为黑箱LLM生成高可信度的可解释性报告 随着GPT-4、Claude等大型语言模型成为主流，它们在生产环境中的应用日益广泛。然而，这些模型通常作为黑箱（Black-Box）服务通过API提供，我们无法访问其权重或梯度，这使...

2026-01-28andy阅读(49)评论(0)

深入理解LLM中的文化偏见 随着大型语言模型（LLM）在全球范围内部署，其内在的文化偏见和刻板印象成为了一个关键的伦理和基础设施挑战。这些偏见往往源于训练数据的不均衡，并在特定文化背景下表现得尤为明显。对于负责全球化部署的AI基础设施工程师...

2026-01-19andy阅读(64)评论(0)

在复杂的LLM应用部署中（例如RAG系统、Agent框架或多轮对话引擎），我们需要确保用户输入经过一系列严格且顺序的流程处理：输入验证、安全过滤、上下文管理、路由选择，最后才到达核心推理模型。传统的线性代码结构难以应对这种流程的动态变化和扩...

2026-01-15andy阅读(74)评论(0)

在AI模型部署中，特别是涉及LLM的对话应用，敏感信息泄露（如个人身份信息 PII, Personally Identifiable Information）是一个重大的安全和合规风险。无论是用户在Prompt中误输入PII，还是LLM在生...

2026-01-15andy阅读(75)评论(0)

随着大型语言模型（LLM）被广泛应用于企业级服务和数据处理，建立一个健壮的隐私影响评估（PIA）流程变得至关重要。与传统软件不同，LLM面临独特的隐私挑战，包括训练数据泄露（Memorization）、提示词（Prompt）中的敏感信息暴露...

2026-01-14andy阅读(82)评论(0)

随着LLM在各个行业的广泛应用，确保模型输出内容的真实性（Provenance）和完整性（Integrity）变得至关重要。用户必须能够验证接收到的文本确实是由声称的模型服务生成的，且内容未被篡改。本文将深入探讨如何结合AI基础设施和标准数...