Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제14장 — 토큰 경제학과 API 가격
제1장의 물리를 청구서의 라인 아이템에 연결하고, 첫 달의 청구서가 왜 팀이 모델링한 것과 닮지 않는 경우가 많은지 설명하는 장.
2026-05-06
제1장 — 토큰 생성의 기제
LLM 서빙의 거의 모든 어려운 질문은 한 사실에서 내려옵니다 — 각 토큰을 만드는 루프는 메모리 대역폭에 묶여 있고, 비싼 연산 유닛은 99.7퍼센트의 시간을 놀립니다.
2026-04-23
제8장 — 성능, 서빙, 비용 최적화
프로덕션 LLM 경제학을 층진 규율로 다루는 장. 가장 저렴한 호출은 결코 이루어지지 않는 호출이고, 아래 각 층은 다음 호출을 저렴하게 만들어 주는 층입니다.
2026-04-21제10장 — 사후 학습과 정렬의 수학
LLM Primer II 시리즈 제10장입니다. 똑똑하지만 길들지 않은 다음 토큰 예측기를, 쓸 만한 어시스턴트로 길들이는 자리 — 지도 파인튜닝, 보상 모델, KL 페널티 위의 RLHF, 그리고 강화학습 파이프라인 전체가 하나의 지도학습 손실로 접히는 DPO의 우아한 유도까지 함께 풀어 봅니다.
2026-03-12제12장 — 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.
2026-03-01제7장 — 모델을 더 영리하게 쓰는 방식: 프롬프트 엔지니어링
LLM Primer I 시리즈 제7장입니다. 같은 모델을 두 배쯤 영리하게 만들어주는 프롬프트의 갈래들 — 시스템 프롬프트, 퓨샷 예시, 사고의 사슬, 역할 설정 — 그리고 그 갈래들이 왜 통하는지를, 다음 토큰 예측의 메커니즘과 이어 풀어 봅니다.
2026-02-24제4장 — 모델은 어떻게 학습되는가
LLM Primer I 시리즈 제4장입니다. 사전학습이 학습 결과를 형성하는 큰 무대인 이유, 파인튜닝이 모델 인격을 조각해 가는 정밀 작업인 이유, 그리고 RLHF가 단순한 "다음 토큰 예측기"를 매일 우리가 신뢰하는 그 어시스턴트로 만들어주는 방식을 풀어 봅니다.
2026-02-21제2장 — 확률, 토큰, 그리고 텍스트
LLM Primer I 시리즈 제2장입니다. 토큰이 단어와 어떻게 다른지, 모델이 매번 만들어내는 "다음 토큰 후보들의 확률 분포"가 정확히 무엇인지, 그리고 같은 모델이 따분한 글과 창의적인 글을 같이 쓸 수 있게 해주는 샘플링 노브 — temperature와 top-p — 의 정체를 풀어냅니다.
2026-02-19LLM 정의와 개요: 파라미터, 학습 방식, 그리고 확장성 이해
LLM(대규모 언어 모델)은 수억~수조 개의 파라미터로 학습된 신경망 기반 모델입니다. 본 섹션에서는 LLM의 정의와 개요, 파라미터의 역할, 사전 학습과 파인튜닝, 자기 지도 학습, 그리고 확장성에 대해 설명합니다.
2024-09-03LLM 가이드: 생성형 AI의 기초와 대규모 언어 모델 이해
LLM(대규모 언어 모델)은 GPT, BERT, T5와 같은 최신 AI 기술의 핵심입니다. 본 가이드는 LLM의 정의, NLP에서의 역할, 기존 기계학습과의 차이를 체계적으로 설명합니다.
2024-09-02