Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
Total of 3 articles available. |
Currently on page 1 of 1.
제14장 — 벤치마킹, 테스트, 성능
LLM Primer IV 워크스루의 열다섯 번째이자 마지막 글입니다. 실제 서버 위의 MCP-Universe 벤치마크, 그것이 드러낸 두 가지 시스템적 실패 모드, 세션당 요청과 공유 세션 풀 사이의 10배 처리량 격차, 그리고 제5권으로의 다리를 살핍니다.
2026-04-12제13장 — 프레임워크와 클라우드 통합
LLM Primer IV 워크스루의 열세 번째 글입니다. Bedrock과 함께한 Strands, AWS 상태 층 패턴, Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — 그리고 팀이 독립적으로 거듭 도착하는 세 가지 프로덕션 통합 모양을 살핍니다.
2026-04-11제2장 — 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.
2026-03-19