Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제9장 — 모델 무결성과 공급망 위험
모델을 서드파티가 배포한 바이너리로 다루기. BadNets에서 Sleeper Agents까지, 피클 대 safetensors, 그리고 SLSA·Sigstore·드리프트 모니터링.
2026-05-18
제7장 — 환각과 신뢰성
환각의 두 메커니즘 — 사실성과 충실성 실패, 신경망의 구조적 과신, 그리고 캘리브레이션·RAG 접지·human-in-the-loop로 이루어지는 신뢰성 엔지니어링.
2026-05-16
제6장 — 검색 증강 생성의 위험
RAG 파이프라인의 다섯 신뢰 경계, 인덱스를 통한 인젝션 공격, PoisonedRAG와 BadRAG, 그리고 아키텍처적으로 안전한 검색 패턴.
2026-05-15
LLM Primer VII — 시리즈 소개 및 목차
LLM Primer VII: AI 보안의 챕터별 워크스루 소개. 위협 모델부터 규제 경계까지, 시리즈의 마지막 권에서 엔지니어링 아크가 적대자와 만나는 지점을 다룹니다.
2026-05-09
제2장 — KV 캐시라는 과제
KV 캐시는 산술을 메모리와 맞바꿉니다 — 그리고 그 메모리는 배치, 시퀀스 길이, 레이어 수, 헤드 수, 헤드 차원에 동시에 비례합니다. 그래서 서빙 클러스터는 다른 어떤 자원보다 VRAM이 먼저 떨어집니다.
2026-04-24
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.
2026-04-13제14장 — 벤치마킹, 테스트, 성능
LLM Primer IV 워크스루의 열다섯 번째이자 마지막 글입니다. 실제 서버 위의 MCP-Universe 벤치마크, 그것이 드러낸 두 가지 시스템적 실패 모드, 세션당 요청과 공유 세션 풀 사이의 10배 처리량 격차, 그리고 제5권으로의 다리를 살핍니다.
2026-04-12제13장 — 프레임워크와 클라우드 통합
LLM Primer IV 워크스루의 열세 번째 글입니다. Bedrock과 함께한 Strands, AWS 상태 층 패턴, Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — 그리고 팀이 독립적으로 거듭 도착하는 세 가지 프로덕션 통합 모양을 살핍니다.
2026-04-11제12장 — 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.
2026-04-09제9장 — 주의력 예산 관리
LLM Primer IV 워크스루의 아홉 번째 글입니다. 컨텍스트 부패, 가운데에서 잃어버린 절벽, 도구 로드아웃 부패, 그리고 모델의 빠진 지식이 실제로 어디에 속하는지에 대한 세 가지 아키텍처적 답 — MCP, RAG, 파인튜닝 — 을 살핍니다.
2026-04-07제6장 — RAG 위협 모델과 취약점
LLM Primer III 워크스루의 여섯 번째 글입니다. 순수 LLM은 단 하나의 신뢰 경계를 가졌습니다. RAG 시스템은 여럿을 갖습니다 — 수집, 파서, 청커, 임베더, 인덱스, 리트리버, 리랭커, 생성기, 도구, 출력 — 그리고 각각이 적대자가 빚을 수 있는 입력에 닿아 있습니다.
2026-03-23
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