Introduction to LLM

This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.


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제17장 — 미래의 위협과 새롭게 등장하는 방어

자율 에이전트의 폭발 반경, 멀티모달 표면이 넓히는 인젝션 채널, 합성 신원과 AI 대 AI 동역학, 그리고 LLM Primer 시리즈의 마지막 마무리.

2026-05-26

제5장 — 입력 검증과 출력 필터링

단계적 위생 처리, 방어로서의 구조화된 출력, Llama Guard와 NeMo Guardrails, 그리고 Garak·PyRIT로 안전을 측정하는 방법.

2026-05-14

제4장 — 프롬프트 인젝션과 탈옥

프롬프트 인젝션에 파라미터화된 쿼리 같은 구조적 해결책이 없는 이유. 직접·간접 인젝션, 탈옥 분류학, 그리고 네 층의 완화 아키텍처.

2026-05-13

제3장 — 데이터 보안과 프라이버시

LLM 시스템에서 데이터를 수명주기 자산으로 다루기. 학습 코퍼스의 저작권과 PII, 암기와 추출 공격, 그리고 Samsung과 Garante 사건이 규정한 사용자 입력 처리 규율.

2026-05-12

제16장 — 프로덕션의 비용 절감 전략

지난달 청구서의 3분의 1이나 절반으로 복리로 쌓이는 서로 독립적인 수의 카탈로그.

2026-05-08

LLM Primer VI — 시리즈 서문 및 목차

LLM Primer VI — AI 시스템 확장하기의 16개 챕터를 하루 한 편씩 걷는 워크스루의 서문입니다. 메모리 대역폭, 스케줄링, 그리고 청구서가 만나는 지점에서 LLM 추론을 엔지니어링 학문으로 다룹니다.

2026-04-22

제7장 — LLM 보안과 가드레일

LLM 애플리케이션이 새로 들여오는 보안 축을 명명하고, 그 위에 네 층의 완화 매트릭스를 세우는 장. 원리는 하나 — 권한은 신뢰 출처와 일치해야 합니다.

2026-04-20

제6장 — AI 관측성과 트레이싱

사용자 질의를 요청 로그가 아니라 인과 트리로 다루고, 그 트리가 읽히기 위해 무엇이 트레이스되어야 하는지 보이는 장.

2026-04-19

제1장 — AI 엔지니어링이라는 학문

데모는 잘 돌아가는데 프로덕션 시스템이 무너지는 이유는 모델 문제가 아니라 엔지니어링 문제입니다. 제1장은 확률적 코어 주위를 감싸는 결정적 래퍼를 세우고, 신뢰성·품질·성능·비용·진화라는 다섯 기둥으로 그 학문을 그립니다.

2026-04-14

LLM Primer V — 시리즈 소개 및 목차

LLM Primer V 워크스루 시리즈의 시작. AI 엔지니어링을 프롬프트 트릭이 아니라 하나의 학문 분야로 다루는 제5권을, 8개 장을 따라 하루에 한 편씩 살핍니다.

2026-04-13

제12장 — LLM 시스템을 짓는다는 것, 그리고 이 다음

LLM Primer I 시리즈 마지막 글 — 제12장입니다. 모델 한 대를 넘어, 도구와 RAG와 평가와 가드레일을 한 자리에 엮어 한 시스템으로 짓는 길을 풀어내고, 본책 다음 권으로 이어지는 다리를 함께 놓습니다.

2026-03-01

LLM 입문서 시리즈 — 생성형 AI를 한 권씩 풀어내는 일곱 권의 안내서

LLM Primer 시리즈 — Sho Shimoda의 생성형 AI 필드 가이드, 이제 완결. 기초부터 보안까지 7권 전권. 자매 볼륨 Physical AI도 포함. 7권 모두 Amazon에서 판매 중.

2026-02-15