Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제11장 — 공격 표면과 프로토콜 취약성
LLM Primer IV 워크스루의 열한 번째 글입니다. MCP에 적용된 고전적 공격 — Confused Deputy, Token Passthrough, 세션 하이재킹 — , 능력 에스컬레이션과 인증 없는 샘플링을 둘러싼 프로토콜 수준의 결함, 그리고 컨텍스트 오염을 위생 문제가 아니라 구조적 문제로 만드는 암묵적 신뢰 전파를 살핍니다.
2026-04-09제9장 — 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.
2026-04-07제1장 — 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.
2026-03-30제9장 — 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.
2026-03-26제3장 — 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.
2026-03-20