Как современные LLM генерируют текст: пошаговый разбор на чистом Python

Автор показывает, что происходит «под капотом» языковой модели между вводом запроса и получением ответа. Вместо использования готовых библиотек он загружает реальные веса модели Qwen3-0.6B и воссоздаёт весь конвейер инференса в 200 строках чистого Python с использованием MLX (фреймворк Apple для массивов).

Разработчикам и исследователям, которые хотят глубоко понять механизм работы LLM изнутри, а не довольствоваться поверхностным пониманием. Практический код позволяет экспериментировать с архитектурой на реальных весах модели.

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.