Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제6장 — 프루닝과 지식 증류
가중치 개수를 직접 공격하는 장 — 먼저 중요하지 않은 가중치를 영으로 만들고, 그다음에는 큰 모델의 행동을 더 작은 모델로 옮깁니다.
2026-04-28
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.
2026-04-17제10장 — 장기 호라이즌 작업 메모리
LLM Primer IV 워크스루의 열 번째 글입니다. 윈도와 ReAct 스크래치패드를 통한 단기 메모리, 일화적 벡터와 의미적 저장소를 통한 장기 메모리, 그리고 에이전트가 시간과 일을 가로질러 생산적으로 유지되게 하는 압축 기법을 살핍니다.
2026-04-08제1장 — 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.
2026-03-17제4장 — 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