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
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
제13장 — 오토스케일링과 콜드 스타트 완화
기본 쿠버네티스 오토스케일러가 LLM 트래픽에서 왜 장애를 만드는지, 그리고 KEDA·Knative·CRIU가 어떻게 그 해법을 구성하는지 설명하는 장.
2026-05-05
제3장 — 검색 증강 생성
RAG 파이프라인을 끝에서 끝까지 걷고, 열 개의 즐겨찾기 문서에서만 잘 돌아가는 데모와 실제 코퍼스와 접촉하고도 살아남는 시스템 사이의 차이를 그리는 장.
2026-04-16제6장 — 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.
2026-03-23제2장 — 지능형 문서 파싱
LLM Primer III 워크스루의 두 번째 글입니다. PDF가 텍스트 파일이 아닌 이유, 레이아웃 인지 파서가 실제로 보존하는 것, 현재 도구 지형(LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR), 그리고 페이지 이미지 위에서 직접 검색하는 멀티모달 트랙을 함께 살펴봅니다.
2026-03-19제1장 — RAG 아키텍처의 진화
LLM Primer III 워크스루의 첫 번째 글입니다. RAG의 네 가지 아키텍처 자세 — 나이브, 어드밴스드, 모듈러, 에이전틱 — 를 한 결정씩 LLM에게 권한을 더 넘겨주는 이야기로 읽고, 검색보다 파인튜닝이 더 나은 도구가 되는 자리를 솔직하게 짚습니다.
2026-03-18제10장 — 멀티모달: 텍스트를 넘어선 입력
LLM Primer I 시리즈 제10장입니다. 같은 트랜스포머가 어떻게 이미지와 오디오까지 받아들이게 되었는지 — 비전 트랜스포머와 오디오 토큰화의 메커니즘을 풀어내고, "한 모델이 모든 입력을 다 본다"는 그림의 한계와 강점을 정직하게 짚어 봅니다.
2026-02-27제2장 — 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