Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제4장 — 프롬프트 인젝션과 탈옥
프롬프트 인젝션에 파라미터화된 쿼리 같은 구조적 해결책이 없는 이유. 직접·간접 인젝션, 탈옥 분류학, 그리고 네 층의 완화 아키텍처.
2026-05-13
제3장 — 데이터 보안과 프라이버시
LLM 시스템에서 데이터를 수명주기 자산으로 다루기. 학습 코퍼스의 저작권과 PII, 암기와 추출 공격, 그리고 Samsung과 Garante 사건이 규정한 사용자 입력 처리 규율.
2026-05-12
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
제3장 — 생성 AI를 위한 데이터센터 GPU
서빙용 GPU는 스펙 시트 앞면의 FLOP/s 숫자가 아니라 HBM 대역폭과 VRAM 용량으로 사야 한다는 주장을 하는 장입니다.
2026-04-25
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
제4장 — AI 에이전트와 도구 호출
언어 모델을 도구를 상대로 루프 도는 행위자로 바꾸는 엔지니어링을 다루는 장. 스키마, 메모리 층, 그리고 다중 에이전트 배선이 데모를 프로덕션 행위자로 만듭니다.
2026-04-17
제3장 — 검색 증강 생성
RAG 파이프라인을 끝에서 끝까지 걷고, 열 개의 즐겨찾기 문서에서만 잘 돌아가는 데모와 실제 코퍼스와 접촉하고도 살아남는 시스템 사이의 차이를 그리는 장.
2026-04-16
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.
2026-04-13제4장 — 클라이언트 프리미티브: 에이전트형 행동과 제어
LLM Primer IV 워크스루의 네 번째 글입니다. 샘플링, 루트, 일리시테이션은 MCP가 호스트-서버 벽에 뚫는 세 개의 작고 제어된 구멍입니다 — 각각 호스트가 서버에 빌려주는 능력이며, 각각 사용자를 대신해 받아들이는 위험입니다.
2026-04-02제3장 — 서버 프리미티브: 컨텍스트와 능력의 노출
LLM Primer IV 워크스루의 세 번째 글입니다. MCP 서버가 내놓을 수 있는 세 개의 명사 — Resources(읽기 상태), Prompts(재사용 가능한 스캐폴드), Tools(쓰기 행동) — 와 그 스키마, 라이프사이클, 오류 모델, 그리고 알맞은 프리미티브를 고르는 규율을 살핍니다.
2026-04-01LLM 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.
2026-03-29제4장 — 올바른 벡터 데이터베이스 선택
LLM Primer III 워크스루의 네 번째 글입니다. 목적별 벡터 데이터베이스와 Postgres 류 확장의 아키텍처적 분기, 매니지드의 선두 주자(Pinecone, Vertex), 오픈소스의 진영(Qdrant, Milvus, Weaviate), 임베디드 옵션, 그리고 실제 선택을 가르는 세 운영 축 — 데이터 거주성, 운영, 비용 — 을 함께 살펴봅니다.
2026-03-21제3장 — 고급 청킹 프레임워크
LLM Primer III 워크스루의 세 번째 글입니다. 고정 크기에서 구조 인지까지 이어지는 청킹 스펙트럼, 오버랩 미신, 검색을 조용히 무너뜨리는 컨텍스트 클리프, 그리고 최전선의 셈을 다시 짠 컨텍스추얼 리트리벌과 레이트 청킹을 함께 살펴봅니다.
2026-03-20LLM 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.
2026-03-17제4장 — 모델은 어떻게 학습되는가
LLM Primer I 시리즈 제4장입니다. 사전학습이 학습 결과를 형성하는 큰 무대인 이유, 파인튜닝이 모델 인격을 조각해 가는 정밀 작업인 이유, 그리고 RLHF가 단순한 "다음 토큰 예측기"를 매일 우리가 신뢰하는 그 어시스턴트로 만들어주는 방식을 풀어 봅니다.
2026-02-21제3장 — 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.
2026-02-20LLM 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