Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
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제16장 — 안전한 파인튜닝과 적응
파인튜닝된 모델을 물려받는 것이 아니라 획득해야 할 아티팩트로 다루기. 정렬 침식, 소규모 데이터 오염, CI 평가 게이트, 그리고 롤백 규율.
2026-05-25
제15장 — 안전한 AI 조직 구축
기술 통제가 시간과의 접촉을 살아남게 하는 층 — 문화, 레드팀, 벤더 위험 평가, 지속 평가, 그리고 장기적 모델 스튜어드십.
2026-05-24제10장 — 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.
2026-03-27제9장 — 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.
2026-03-26제11장 — 평가, 보정, 추론
LLM Primer II 시리즈 제11장입니다. 무엇이든 말할 수 있는 기계를 도대체 어떻게 잰단 말인가 — 그리고 "확신에 찬 모델은 거의 늘 보정이 나쁜 모델이라는 사실"을 마주하게 되는 자리. 퍼플렉시티, 보정, 벤치마크의 오차 막대, 환각의 수학을 함께 풀어 봅니다.
2026-03-13