Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
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
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
제15장 — 안전한 AI 조직 구축
기술 통제가 시간과의 접촉을 살아남게 하는 층 — 문화, 레드팀, 벤더 위험 평가, 지속 평가, 그리고 장기적 모델 스튜어드십.
2026-05-24
제14장 — 편향, 공정성, 책임 있는 AI
편향의 다섯 근원, 서로 불일치하는 공정성 지표, 안전-유용성 트레이드오프, 그리고 설명 가능성이 규제와 만나지 못하는 간극을 다루는 조직의 AI 정책.
2026-05-23
제13장 — 규제 지형
EU AI 법의 단계적 적용, AI 시스템에도 여전히 구속력을 갖는 GDPR·CCPA·PIPL, 그리고 감사 가능성·모델 카드·위험 분류가 만드는 운영 형태.
2026-05-22
제12장 — 접근 제어와 신원
OAuth·mTLS·RBAC·ABAC의 LLM 이식, 멀티테넌트 격리의 세 접근, 그리고 SAML·SCIM·감사 로그가 만드는 엔터프라이즈 거버넌스 오버레이.
2026-05-21
제11장 — 관측 가능성, 로깅, 사건 대응
확률적 시스템에서 로깅해야 할 것, 시그니처·통계·행동 신호를 조합한 탐지, 그리고 재현 가능성을 확보하는 NIST 800-61 형태의 사건 대응.
2026-05-20
제9장 — 모델 무결성과 공급망 위험
모델을 서드파티가 배포한 바이너리로 다루기. BadNets에서 Sleeper Agents까지, 피클 대 safetensors, 그리고 SLSA·Sigstore·드리프트 모니터링.
2026-05-18
제8장 — 모델에 대한 적대적 공격
FGSM에서 TextFooler·보편적 접미사까지의 계보, API 예산이 시사하는 것보다 저렴한 블랙박스 공격, 그리고 블랙박스를 사실상 화이트박스로 바꾸는 모델 탈취.
2026-05-17
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
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.
2026-04-13제12장 — 프로토콜 하드닝과 방어
LLM Primer IV 워크스루의 열두 번째 글입니다. 네 가지 방어 군집 — 암호화 증명, 유계 세션을 가진 OAuth 범위 규율, 런타임 샌드박싱, 사람-개입 게이트 — 이 적대적 조건에서 모델이 올바르게 행동하는 것에 의존하지 않는 자세로 조합되는 모습을 살핍니다.
2026-04-10제11장 — 공격 표면과 프로토콜 취약성
LLM Primer IV 워크스루의 열한 번째 글입니다. MCP에 적용된 고전적 공격 — Confused Deputy, Token Passthrough, 세션 하이재킹 — , 능력 에스컬레이션과 인증 없는 샘플링을 둘러싼 프로토콜 수준의 결함, 그리고 컨텍스트 오염을 위생 문제가 아니라 구조적 문제로 만드는 암묵적 신뢰 전파를 살핍니다.
2026-04-09제10장 — 장기 호라이즌 작업 메모리
LLM Primer IV 워크스루의 열 번째 글입니다. 윈도와 ReAct 스크래치패드를 통한 단기 메모리, 일화적 벡터와 의미적 저장소를 통한 장기 메모리, 그리고 에이전트가 시간과 일을 가로질러 생산적으로 유지되게 하는 압축 기법을 살핍니다.
2026-04-08제8장 — 아키텍처 배포 레이아웃
LLM Primer IV 워크스루의 여덟 번째 글입니다. MCP 생태계에서 떠오른 세 가지 배포 레이아웃 — 재사용 가능한 에이전트, 엄격한 순수성, 하이브리드 — 과 어느 것이 어느 프로젝트에 맞는지 결정하는 네 가지 묶이는 제약을 살핍니다.
2026-04-06제7장 — 고급 협업 및 동적 패턴
LLM Primer IV 워크스루의 일곱 번째 글입니다. 라운드테이블 합의, 핸드오프 라우팅, 마젠틱 오케스트레이션 — 토폴로지가 요청별로 만들어져야 할 때 떠오르는 패턴들과 더 단순한 패턴이 피하는 실패 모드(비종료, 잘못된 라우팅, 폭주 계획)를 살핍니다.
2026-04-05제5장 — 전송 프로토콜과 발견
LLM Primer IV 워크스루의 다섯 번째 글입니다. MCP가 지원하는 세 가지 전송, 서버 카드를 가진 .well-known 발견 층, 그리고 서버를 협력적 네트워크 시민으로 만들지 부채로 만들지 결정하는 따분한 운영적 관심사들 — CORS, 오리진 검증, 캐싱 — 을 살핍니다.
2026-04-03LLM Primer IV — 시리즈 소개 및 인덱스
LLM Primer 시리즈 제4권의 챕터별 워크스루를 여는 글입니다. 에이전트가 데모를 넘어 확장되려면 왜 프로토콜 층이 필요한지, 누구를 위해 이 책을 썼는지, 그리고 3월 30일부터 4월 12일까지 이어질 열네 편의 포스트 일정을 정리합니다.
2026-03-29제4장 — 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 Primer I 챕터별 워크스루 — 시리즈 서문과 인덱스
『LLM Primer I: 생성 AI는 어떻게 작동하는가』를 챕터별로 소개하는 12회 시리즈의 서문과 인덱스입니다. 2026년 2월 18일부터 3월 1일까지 매일 한 편씩. 차례로 따라 읽어도, 관심 가는 챕터만 골라 읽어도 됩니다. 열두 편의 글을 여기서 한꺼번에 찾을 수 있습니다.
2026-02-17
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