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 27 articles available. | Currently on page 1 of 1.

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

제6장 — 검색 증강 생성의 위험

RAG 파이프라인의 다섯 신뢰 경계, 인덱스를 통한 인젝션 공격, PoisonedRAG와 BadRAG, 그리고 아키텍처적으로 안전한 검색 패턴.

2026-05-15

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

제1장 — 왜 AI 보안은 다른가

LLM 보안이 코드 보안이 아닌 이유. 확률적 시스템의 행동 포락선이 공격 표면이 되며, 프롬프트·검색·도구·학습·모델·출력의 여섯 표면이 새로운 신뢰 경계를 규정합니다.

2026-05-10

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

제9장 — 투기적 디코딩

자기회귀의 순차 병목에 수학적 허점이 있다는 것, 그리고 언제 그 허점이 이득이 되는지의 산수를 보여 주는 장.

2026-05-01

제2장 — KV 캐시라는 과제

KV 캐시는 산술을 메모리와 맞바꿉니다 — 그리고 그 메모리는 배치, 시퀀스 길이, 레이어 수, 헤드 수, 헤드 차원에 동시에 비례합니다. 그래서 서빙 클러스터는 다른 어떤 자원보다 VRAM이 먼저 떨어집니다.

2026-04-24

제6장 — AI 관측성과 트레이싱

사용자 질의를 요청 로그가 아니라 인과 트리로 다루고, 그 트리가 읽히기 위해 무엇이 트레이스되어야 하는지 보이는 장.

2026-04-19

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

제2장 — 파운데이션 모델과 프롬프트 엔지니어링

프롬프트 엔지니어링을 예술이 아니라 엔지니어링으로 다루는 장. 모델 선택, 샘플링 파라미터, 방어적 프롬프트 해부학, 그리고 스키마를 강제하는 구조화 출력 — 네 개의 제어 표면.

2026-04-15

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.

2026-04-13

제10장 — 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.

2026-04-08

제7장 — 고급 협업 및 동적 패턴

LLM Primer IV 워크스루의 일곱 번째 글입니다. 라운드테이블 합의, 핸드오프 라우팅, 마젠틱 오케스트레이션 — 토폴로지가 요청별로 만들어져야 할 때 떠오르는 패턴들과 더 단순한 패턴이 피하는 실패 모드(비종료, 잘못된 라우팅, 폭주 계획)를 살핍니다.

2026-04-05

제11장 — 지속적 업데이트와 파이프라인 최적화

LLM Primer III 워크스루의 열한 번째이자 마지막 글입니다. 파이프라인은 끝나지 않습니다 — 문서가 바뀌고, 쿼리가 옮겨 가며, 모델이 교체됩니다 — 그리고 그것을 소유한 팀은 세 시간 척도를 한꺼번에 생각하는 법을 배웁니다.

2026-03-28

제10장 — 주요 평가 프레임워크

LLM Primer III 워크스루의 열 번째 글입니다. 평가 트라이어드에 도구 모음이 붙은 자리 — 두 진영의 여덟 프레임워크 — 그리고 그중 누구도 아직 풀지 못한 부분에 대한 한 차례 정직한 인정.

2026-03-27

제9장 — 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.

2026-03-26

제7장 — 접근 제어 구현

LLM Primer III 워크스루의 일곱 번째 글입니다. 문서 수준 ACL을 토대로, Microsoft Purview 민감도 레이블과 함께 가는 RBAC, Zanzibar와 SpiceDB로 가는 ReBAC, 그리고 그 모두 아래에서 도는 사전 필터와 사후 필터의 규율을 함께 살펴봅니다.

2026-03-24

제6장 — RAG 위협 모델과 취약점

LLM Primer III 워크스루의 여섯 번째 글입니다. 순수 LLM은 단 하나의 신뢰 경계를 가졌습니다. RAG 시스템은 여럿을 갖습니다 — 수집, 파서, 청커, 임베더, 인덱스, 리트리버, 리랭커, 생성기, 도구, 출력 — 그리고 각각이 적대자가 빚을 수 있는 입력에 닿아 있습니다.

2026-03-23

제5장 — 검색 파이프라인 설계

LLM Primer III 워크스루의 다섯 번째 글입니다. 단일 벡터 검색이 왜 파이프라인이 아닌지 — 하이브리드 검색, RRF, 크로스 인코더 리랭킹, 그리고 쿼리 측 재작성과 HyDE — 가 어떻게 성숙한 RAG 시스템이 수렴하는 프로덕션 아키텍처로 조립되는지를 함께 살펴봅니다.

2026-03-22

제4장 — 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.

2026-03-21

제3장 — 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

제2장 — 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

제1장 — 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.

2026-03-18

LLM 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.

2026-03-17

제3장 — 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.

2026-02-20