Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제12장 — 프로토콜 하드닝과 방어
LLM Primer IV 워크스루의 열두 번째 글입니다. 네 가지 방어 군집 — 암호화 증명, 유계 세션을 가진 OAuth 범위 규율, 런타임 샌드박싱, 사람-개입 게이트 — 이 적대적 조건에서 모델이 올바르게 행동하는 것에 의존하지 않는 자세로 조합되는 모습을 살핍니다.
2026-04-10제2장 — Model Context Protocol(MCP)의 베일 벗기
LLM Primer IV 워크스루의 두 번째 글입니다. MCP가 실제로 무엇을 표준화하는지, Host·Client·Server의 세 역할 분할, 중요한 경우에 동적 발견과 양방향 메시징이 REST와 어떻게 다른지, 그리고 능력 협상으로 열리는 세션 라이프사이클을 봅니다.
2026-03-31LLM 정의와 개요: 파라미터, 학습 방식, 그리고 확장성 이해
LLM(대규모 언어 모델)은 수억~수조 개의 파라미터로 학습된 신경망 기반 모델입니다. 본 섹션에서는 LLM의 정의와 개요, 파라미터의 역할, 사전 학습과 파인튜닝, 자기 지도 학습, 그리고 확장성에 대해 설명합니다.
2024-09-03LLM 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