Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제10장 — 안전한 LLM 아키텍처 설계
격리가 폭발 반경을 제한하는 방식, 계층화된 검증과 선언적 정책, 그리고 모델 호출에 적용된 제로 트러스트로 침해된 프롬프트가 시스템 침해로 상승하지 못하게 하는 아키텍처.
2026-05-19
제4장 — 프롬프트 인젝션과 탈옥
프롬프트 인젝션에 파라미터화된 쿼리 같은 구조적 해결책이 없는 이유. 직접·간접 인젝션, 탈옥 분류학, 그리고 네 층의 완화 아키텍처.
2026-05-13제8장 — 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.
2026-04-06제1장 — 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.
2026-03-18제3장 — 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 가이드: 생성형 AI의 기초와 대규모 언어 모델 이해
LLM(대규모 언어 모델)은 GPT, BERT, T5와 같은 최신 AI 기술의 핵심입니다. 본 가이드는 LLM의 정의, NLP에서의 역할, 기존 기계학습과의 차이를 체계적으로 설명합니다.
2024-09-02LLM 가이드 (대규모 언어 모델): 생성형 AI의 기초 이해
이 가이드는 GPT, BERT, T5와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 개념과 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 정리했습니다. 생성형 AI를支える 핵심 기술인 트랜스포머 구조, 어텐션 메커니즘, 학습 과정, 그리고 실제 응용 사례까지 폭넓게 다룹니다. 머신러닝과 자연어 처리에 관심 있는 독자라면, 이 글을 통해 LLM의 기반을 체계적으로 이해할 수 있습니다.
2024-09-01