Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제2장 — 파운데이션 모델과 프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링을 예술이 아니라 엔지니어링으로 다루는 장. 모델 선택, 샘플링 파라미터, 방어적 프롬프트 해부학, 그리고 스키마를 강제하는 구조화 출력 — 네 개의 제어 표면.
2026-04-15제6장 — 기초 오케스트레이션 전략
LLM Primer IV 워크스루의 여섯 번째 글입니다. 두 기초 오케스트레이션 모양 — 순차 파이프라인과 동시 산-수집 — 과 모든 팀이 먼저 물어야 할 선행 질문을 살핍니다. 다중 에이전트 시스템이 정말 알맞은 답인가?
2026-04-04제4장 — 클라이언트 프리미티브: 에이전트형 행동과 제어
LLM Primer IV 워크스루의 네 번째 글입니다. 샘플링, 루트, 일리시테이션은 MCP가 호스트-서버 벽에 뚫는 세 개의 작고 제어된 구멍입니다 — 각각 호스트가 서버에 빌려주는 능력이며, 각각 사용자를 대신해 받아들이는 위험입니다.
2026-04-02제2장 — 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 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