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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제8장 — 차세대 KV 캐시 관리
운영체제의 페이징 통찰을 추론 엔진으로 옮겨 오는 장 — KV 캐시를 예약된 바이트 슬래브에서 공유·축출·프리픽스 캐시가 가능한 자원으로 바꿉니다.
2026-04-30제7장 — 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.
2026-04-05제6장 — 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?
2026-04-04제5장 — 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.
2026-04-03