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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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

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

제9장 — 모델 무결성과 공급망 위험

모델을 서드파티가 배포한 바이너리로 다루기. BadNets에서 Sleeper Agents까지, 피클 대 safetensors, 그리고 SLSA·Sigstore·드리프트 모니터링.

2026-05-18

제6장 — 검색 증강 생성의 위험

RAG 파이프라인의 다섯 신뢰 경계, 인덱스를 통한 인젝션 공격, PoisonedRAG와 BadRAG, 그리고 아키텍처적으로 안전한 검색 패턴.

2026-05-15

제1장 — 왜 AI 보안은 다른가

LLM 보안이 코드 보안이 아닌 이유. 확률적 시스템의 행동 포락선이 공격 표면이 되며, 프롬프트·검색·도구·학습·모델·출력의 여섯 표면이 새로운 신뢰 경계를 규정합니다.

2026-05-10

제16장 — 프로덕션의 비용 절감 전략

지난달 청구서의 3분의 1이나 절반으로 복리로 쌓이는 서로 독립적인 수의 카탈로그.

2026-05-08

제15장 — 서버리스 API 대 전용 인프라

손익분기 산수를 테이블에 올리고, 대부분의 팀에게 답을 뒤집는 플랫폼 엔지니어링 라인 아이템에 이름을 붙이는 장.

2026-05-07

제14장 — 토큰 경제학과 API 가격

제1장의 물리를 청구서의 라인 아이템에 연결하고, 첫 달의 청구서가 왜 팀이 모델링한 것과 닮지 않는 경우가 많은지 설명하는 장.

2026-05-06

LLM Primer VI — 시리즈 서문 및 목차

LLM Primer VI — AI 시스템 확장하기의 16개 챕터를 하루 한 편씩 걷는 워크스루의 서문입니다. 메모리 대역폭, 스케줄링, 그리고 청구서가 만나는 지점에서 LLM 추론을 엔지니어링 학문으로 다룹니다.

2026-04-22

제8장 — 성능, 서빙, 비용 최적화

프로덕션 LLM 경제학을 층진 규율로 다루는 장. 가장 저렴한 호출은 결코 이루어지지 않는 호출이고, 아래 각 층은 다음 호출을 저렴하게 만들어 주는 층입니다.

2026-04-21

제14장 — 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.

2026-04-12

제8장 — RAG 파이프라인의 데이터 비식별화

LLM Primer III 워크스루의 여덟 번째 글입니다. 모델이 데이터를 보기 전에 비식별화할 것인가, 사용자가 출력을 보기 전에 할 것인가. 답은 파이프라인의 모든 것을 바꾸고, 규제 체계가 보통 그 답을 골라 줍니다.

2026-03-25

제3장 — 고급 청킹 프레임워크

LLM Primer III 워크스루의 세 번째 글입니다. 고정 크기에서 구조 인지까지 이어지는 청킹 스펙트럼, 오버랩 미신, 검색을 조용히 무너뜨리는 컨텍스트 클리프, 그리고 최전선의 셈을 다시 짠 컨텍스추얼 리트리벌과 레이트 청킹을 함께 살펴봅니다.

2026-03-20

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