Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제10장 — 안전한 LLM 아키텍처 설계
격리가 폭발 반경을 제한하는 방식, 계층화된 검증과 선언적 정책, 그리고 모델 호출에 적용된 제로 트러스트로 침해된 프롬프트가 시스템 침해로 상승하지 못하게 하는 아키텍처.
2026-05-19
제10장 — 장기 호라이즌 작업 메모리
LLM Primer IV 워크스루의 열 번째 글입니다. 윈도와 ReAct 스크래치패드를 통한 단기 메모리, 일화적 벡터와 의미적 저장소를 통한 장기 메모리, 그리고 에이전트가 시간과 일을 가로질러 생산적으로 유지되게 하는 압축 기법을 살핍니다.
2026-04-08제10장 — 주요 평가 프레임워크
LLM Primer III 워크스루의 열 번째 글입니다. 평가 트라이어드에 도구 모음이 붙은 자리 — 두 진영의 여덟 프레임워크 — 그리고 그중 누구도 아직 풀지 못한 부분에 대한 한 차례 정직한 인정.
2026-03-27제10장 — 사후 학습과 정렬의 수학
LLM Primer II 시리즈 제10장입니다. 똑똑하지만 길들지 않은 다음 토큰 예측기를, 쓸 만한 어시스턴트로 길들이는 자리 — 지도 파인튜닝, 보상 모델, KL 페널티 위의 RLHF, 그리고 강화학습 파이프라인 전체가 하나의 지도학습 손실로 접히는 DPO의 우아한 유도까지 함께 풀어 봅니다.
2026-03-12제10장 — 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.
2026-02-27