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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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

제11장 — 관측 가능성, 로깅, 사건 대응

확률적 시스템에서 로깅해야 할 것, 시그니처·통계·행동 신호를 조합한 탐지, 그리고 재현 가능성을 확보하는 NIST 800-61 형태의 사건 대응.

2026-05-20

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

제12장 — 분리 서빙과 쿠버네티스

프리필과 디코드를 별도 GPU 풀로 나누고, 파드가 인터커넥트의 올바른 쪽에 안착하도록 하는 쿠버네티스 프리미티브를 걷는 장.

2026-05-04

제11장 — 플랫폼과 오케스트레이션 계층

플랫폼 선택은 기능이 아니라 어느 운영 모델이 팀의 기존 운영 문화에 맞는가의 문제라고 주장하는 장.

2026-05-03

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

제12장 — 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.

2026-04-10

제11장 — 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.

2026-04-09

LLM Primer IV — 시리즈 소개 및 인덱스

LLM Primer 시리즈 제4권의 챕터별 워크스루를 여는 글입니다. 에이전트가 데모를 넘어 확장되려면 왜 프로토콜 층이 필요한지, 누구를 위해 이 책을 썼는지, 그리고 3월 30일부터 4월 12일까지 이어질 열네 편의 포스트 일정을 정리합니다.

2026-03-29

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.

2026-03-13

제12장 — LLM 시스템을 짓는다는 것, 그리고 이 다음

LLM Primer I 시리즈 마지막 글 — 제12장입니다. 모델 한 대를 넘어, 도구와 RAG와 평가와 가드레일을 한 자리에 엮어 한 시스템으로 짓는 길을 풀어내고, 본책 다음 권으로 이어지는 다리를 함께 놓습니다.

2026-03-01

제11장 — 모델을 더 작게, 더 영리하게

LLM Primer I 시리즈 제11장입니다. 큰 모델을 어떻게 작고 빠르게 만들어 운영의 결에 맞추는가 — 디스틸레이션, 양자화, MoE — 그리고 2026 에디션의 새 절 §11.6 "추론 모델"의 큰 그림을 함께 풀어 봅니다.

2026-02-28

LLM 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 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