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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제11장 — 관측 가능성, 로깅, 사건 대응

확률적 시스템에서 로깅해야 할 것, 시그니처·통계·행동 신호를 조합한 탐지, 그리고 재현 가능성을 확보하는 NIST 800-61 형태의 사건 대응.

2026-05-20

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

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

제6장 — AI 관측성과 트레이싱

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

2026-04-19

제5장 — LLM 애플리케이션 평가하기

LLM 출력에는 assertEqual이 죽었음을 인정하고, 앵커된 판정자, RAG 트라이어드, 궤적 테스트를 중심으로 테스트 규율을 다시 세우는 장.

2026-04-18

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