Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제16장 — 안전한 파인튜닝과 적응
파인튜닝된 모델을 물려받는 것이 아니라 획득해야 할 아티팩트로 다루기. 정렬 침식, 소규모 데이터 오염, CI 평가 게이트, 그리고 롤백 규율.
2026-05-25
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.
2026-05-12제8장 — RAG 파이프라인의 데이터 비식별화
LLM Primer III 워크스루의 여덟 번째 글입니다. 모델이 데이터를 보기 전에 비식별화할 것인가, 사용자가 출력을 보기 전에 할 것인가. 답은 파이프라인의 모든 것을 바꾸고, 규제 체계가 보통 그 답을 골라 줍니다.
2026-03-25제4장 — 올바른 벡터 데이터베이스 선택
LLM Primer III 워크스루의 네 번째 글입니다. 목적별 벡터 데이터베이스와 Postgres 류 확장의 아키텍처적 분기, 매니지드의 선두 주자(Pinecone, Vertex), 오픈소스의 진영(Qdrant, Milvus, Weaviate), 임베디드 옵션, 그리고 실제 선택을 가르는 세 운영 축 — 데이터 거주성, 운영, 비용 — 을 함께 살펴봅니다.
2026-03-21LLM 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 (대규모 언어 모델): 생성형 AI의 기초 이해
이 가이드는 GPT, BERT, T5와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 개념과 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 정리했습니다. 생성형 AI를支える 핵심 기술인 트랜스포머 구조, 어텐션 메커니즘, 학습 과정, 그리고 실제 응용 사례까지 폭넓게 다룹니다. 머신러닝과 자연어 처리에 관심 있는 독자라면, 이 글을 통해 LLM의 기반을 체계적으로 이해할 수 있습니다.
2024-09-01