Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제9장 — 모델 무결성과 공급망 위험
모델을 서드파티가 배포한 바이너리로 다루기. BadNets에서 Sleeper Agents까지, 피클 대 safetensors, 그리고 SLSA·Sigstore·드리프트 모니터링.
2026-05-18
제8장 — 모델에 대한 적대적 공격
FGSM에서 TextFooler·보편적 접미사까지의 계보, API 예산이 시사하는 것보다 저렴한 블랙박스 공격, 그리고 블랙박스를 사실상 화이트박스로 바꾸는 모델 탈취.
2026-05-17
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
제8장 — 차세대 KV 캐시 관리
운영체제의 페이징 통찰을 추론 엔진으로 옮겨 오는 장 — KV 캐시를 예약된 바이트 슬래브에서 공유·축출·프리픽스 캐시가 가능한 자원으로 바꿉니다.
2026-04-30
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.
2026-04-22제9장 — 주의력 예산 관리
LLM Primer IV 워크스루의 아홉 번째 글입니다. 컨텍스트 부패, 가운데에서 잃어버린 절벽, 도구 로드아웃 부패, 그리고 모델의 빠진 지식이 실제로 어디에 속하는지에 대한 세 가지 아키텍처적 답 — MCP, RAG, 파인튜닝 — 을 살핍니다.
2026-04-07제8장 — 아키텍처 배포 레이아웃
LLM Primer IV 워크스루의 여덟 번째 글입니다. MCP 생태계에서 떠오른 세 가지 배포 레이아웃 — 재사용 가능한 에이전트, 엄격한 순수성, 하이브리드 — 과 어느 것이 어느 프로젝트에 맞는지 결정하는 네 가지 묶이는 제약을 살핍니다.
2026-04-06LLM 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.
2026-03-29제9장 — RAG 평가 트라이어드
LLM Primer III 워크스루의 아홉 번째 글입니다. RAG 시스템은 세 곳에서 다르게 실패할 수 있고 밖에서 보면 그 실패가 똑같이 보입니다 — 컨텍스트 적합도, 근거성, 답변 적합도로 이루어진 평가 트라이어드는, 다른 버그를 고치며 또 다른 것을 측정하는 실수를 막아 주는 작은 어휘입니다.
2026-03-26제8장 — RAG 파이프라인의 데이터 비식별화
LLM Primer III 워크스루의 여덟 번째 글입니다. 모델이 데이터를 보기 전에 비식별화할 것인가, 사용자가 출력을 보기 전에 할 것인가. 답은 파이프라인의 모든 것을 바꾸고, 규제 체계가 보통 그 답을 골라 줍니다.
2026-03-25LLM 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.
2026-03-17제9장 — RAG: 모델에 최신의 결을 흘려보내는 길
LLM Primer I 시리즈 제9장입니다. 검색 보강 생성(RAG)이 정확히 무엇이고, 모델의 시간 인지의 결손과 사실 정확성의 결을 어떻게 뒷받침해 주는지 — 그리고 좋은 RAG와 나쁜 RAG의 갈림은 어디서 시작되는지를 풀어 봅니다.
2026-02-26제8장 — 모델 한 대로는 부족할 때: 도구 사용과 에이전트
LLM Primer I 시리즈 제8장입니다. 모델을 모델 바깥의 결로 확장하는 자리 — 도구 사용, 함수 호출, 에이전트 — 그리고 2026 에디션의 새 절 §8.6 "에이전트 패턴"의 큰 가닥을 함께 풀어 봅니다.
2026-02-25LLM 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