Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제2장 — LLM 시스템의 위협 모델링
Shostack의 네 질문, STRIDE와 PASTA, MITRE ATLAS를 LLM 시스템에 적용. 자산 목록·적대자 카탈로그·위협 등록부를 채우는 작업 템플릿을 걷습니다.
2026-05-11
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
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
제2장 — KV 캐시라는 과제
KV 캐시는 산술을 메모리와 맞바꿉니다 — 그리고 그 메모리는 배치, 시퀀스 길이, 레이어 수, 헤드 수, 헤드 차원에 동시에 비례합니다. 그래서 서빙 클러스터는 다른 어떤 자원보다 VRAM이 먼저 떨어집니다.
2026-04-24
제1장 — 토큰 생성의 기제
LLM 서빙의 거의 모든 어려운 질문은 한 사실에서 내려옵니다 — 각 토큰을 만드는 루프는 메모리 대역폭에 묶여 있고, 비싼 연산 유닛은 99.7퍼센트의 시간을 놀립니다.
2026-04-23
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
제2장 — 파운데이션 모델과 프롬프트 엔지니어링
프롬프트 엔지니어링을 예술이 아니라 엔지니어링으로 다루는 장. 모델 선택, 샘플링 파라미터, 방어적 프롬프트 해부학, 그리고 스키마를 강제하는 구조화 출력 — 네 개의 제어 표면.
2026-04-15
제1장 — AI 엔지니어링이라는 학문
데모는 잘 돌아가는데 프로덕션 시스템이 무너지는 이유는 모델 문제가 아니라 엔지니어링 문제입니다. 제1장은 확률적 코어 주위를 감싸는 결정적 래퍼를 세우고, 신뢰성·품질·성능·비용·진화라는 다섯 기둥으로 그 학문을 그립니다.
2026-04-14
LLM Primer V — 시리즈 소개 및 목차
LLM Primer V 워크스루 시리즈의 시작. AI 엔지니어링을 프롬프트 트릭이 아니라 하나의 학문 분야로 다루는 제5권을, 8개 장을 따라 하루에 한 편씩 살핍니다.
2026-04-13제2장 — Model Context Protocol(MCP)의 베일 벗기
LLM Primer IV 워크스루의 두 번째 글입니다. MCP가 실제로 무엇을 표준화하는지, Host·Client·Server의 세 역할 분할, 중요한 경우에 동적 발견과 양방향 메시징이 REST와 어떻게 다른지, 그리고 능력 협상으로 열리는 세션 라이프사이클을 봅니다.
2026-03-31제1장 — AI 통합 위기와 에이전트형 아키텍처의 부상
LLM Primer IV 워크스루의 첫 번째 글입니다. 시스템 프롬프트가 자라며 모놀리식 에이전트가 닳아 가는 과정, 그 밑에 숨은 N 곱하기 M 통합 문제, 그리고 MCP가 가능하게 하기 위해 만들어진 프롬프트 엔지니어링에서 컨텍스트 엔지니어링으로의 이행을 살핍니다.
2026-03-30LLM 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.
2026-03-29제2장 — 지능형 문서 파싱
LLM Primer III 워크스루의 두 번째 글입니다. PDF가 텍스트 파일이 아닌 이유, 레이아웃 인지 파서가 실제로 보존하는 것, 현재 도구 지형(LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR), 그리고 페이지 이미지 위에서 직접 검색하는 멀티모달 트랙을 함께 살펴봅니다.
2026-03-19제1장 — RAG 아키텍처의 진화
LLM Primer III 워크스루의 첫 번째 글입니다. RAG의 네 가지 아키텍처 자세 — 나이브, 어드밴스드, 모듈러, 에이전틱 — 를 한 결정씩 LLM에게 권한을 더 넘겨주는 이야기로 읽고, 검색보다 파인튜닝이 더 나은 도구가 되는 자리를 솔직하게 짚습니다.
2026-03-18LLM Primer III — 시리즈 소개 및 인덱스
LLM Primer 시리즈 제3권의 챕터별 워크스루를 여는 글입니다. 검색 증강 생성이 밖에서는 단순해 보이지만 안에서는 여러 분야가 겹친 스택임을 짚고, 누구를 위해 이 책을 썼는지, 그리고 3월 18일부터 28일까지 이어질 열한 편의 포스트 일정을 정리합니다.
2026-03-17제2장 — 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 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