Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제11장 — 평가, 보정, 추론
LLM Primer II 시리즈 제11장입니다. 무엇이든 말할 수 있는 기계를 도대체 어떻게 잰단 말인가 — 그리고 "확신에 찬 모델은 거의 늘 보정이 나쁜 모델이라는 사실"을 마주하게 되는 자리. 퍼플렉시티, 보정, 벤치마크의 오차 막대, 환각의 수학을 함께 풀어 봅니다.
2026-03-13제10장 — 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.
2026-02-27제9장 — RAG: 모델에 최신의 결을 흘려보내는 길
LLM Primer I 시리즈 제9장입니다. 검색 보강 생성(RAG)이 정확히 무엇이고, 모델의 시간 인지의 결손과 사실 정확성의 결을 어떻게 뒷받침해 주는지 — 그리고 좋은 RAG와 나쁜 RAG의 갈림은 어디서 시작되는지를 풀어 봅니다.
2026-02-26제8장 — 모델 한 대로는 부족할 때: 도구 사용과 에이전트
LLM Primer I 시리즈 제8장입니다. 모델을 모델 바깥의 결로 확장하는 자리 — 도구 사용, 함수 호출, 에이전트 — 그리고 2026 에디션의 새 절 §8.6 "에이전트 패턴"의 큰 가닥을 함께 풀어 봅니다.
2026-02-25제5장 — 그래도 작은 결함이 남아 있다
LLM Primer I 시리즈 제5장입니다. 잘 학습된 LLM도 여전히 갖고 있는 결함 — 환각, 시간 감각의 결손, 계산의 약점, 출력의 일관성 흔들림 — 의 정체를 들여다보고, 그것이 왜 "버그"가 아니라 같은 메커니즘에서 함께 나오는 "특성"인지를 풀어 봅니다.
2026-02-22제3장 — 모델 안에서 텍스트는 어떻게 흐르는가
LLM Primer I 시리즈 제3장입니다. 토큰이 모델 내부에서 어떤 모습으로 변신해 가는지 — 임베딩, 어텐션, 트랜스포머 — 를, 수식의 함정에 빠지지 않으면서 정확함을 잃지 않을 정도로 풀어냅니다.
2026-02-20제2장 — 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.
2026-02-19제1장 — 대규모 언어 모델이란 무엇인가 (헤드라인 너머)
LLM Primer I 시리즈 제1장입니다. "대규모", "언어", "모델"이 정말로 가리키는 것이 무엇인지 풀어내고, 룰 기반 시스템에서 뉴럴 네트워크로 옮겨온 과정을 짚고, 현대 LLM의 작동에 대한 세 가지 큰 오해를 다룹니다. 앞으로 이어질 모든 내용의 토대가 될, 명료하고 읽기 쉬운 입구입니다.
2026-02-18LLM Primer I 챕터별 워크스루 — 시리즈 서문과 인덱스
『LLM Primer I: 생성 AI는 어떻게 작동하는가』를 챕터별로 소개하는 12회 시리즈의 서문과 인덱스입니다. 2026년 2월 18일부터 3월 1일까지 매일 한 편씩. 차례로 따라 읽어도, 관심 가는 챕터만 골라 읽어도 됩니다. 열두 편의 글을 여기서 한꺼번에 찾을 수 있습니다.
2026-02-17
LLM 입문서 시리즈 — 생성형 AI를 한 권씩 풀어내는 일곱 권의 안내서
LLM 입문서(LLM Primer) 시리즈 — 시모다 쇼헤이가 쓴, 생성형 AI를 다루기 위한 일곱 권의 현장 가이드입니다. 기초부터 보안까지, 각 권이 대규모 언어 모델을 마주할 때의 서로 다른 층을 다룹니다. 이 페이지는 시리즈 전체의 지도이자, 제1·2권의 챕터별 워크스루를 한자리에 모아 둔 랜딩 페이지입니다.
2026-02-15