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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제16장 — 안전한 파인튜닝과 적응

파인튜닝된 모델을 물려받는 것이 아니라 획득해야 할 아티팩트로 다루기. 정렬 침식, 소규모 데이터 오염, CI 평가 게이트, 그리고 롤백 규율.

2026-05-25

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

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

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

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

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