Introduction to LLM
This page provides an easy-to-understand guide on LLMs (Large Language Models) from basics to applications for AI enthusiasts.
제13장 — 프레임워크와 클라우드 통합
LLM Primer IV 워크스루의 열세 번째 글입니다. Bedrock과 함께한 Strands, AWS 상태 층 패턴, Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — 그리고 팀이 독립적으로 거듭 도착하는 세 가지 프로덕션 통합 모양을 살핍니다.
2026-04-11제11장 — 공격 표면과 프로토콜 취약성
LLM Primer IV 워크스루의 열한 번째 글입니다. MCP에 적용된 고전적 공격 — Confused Deputy, Token Passthrough, 세션 하이재킹 — , 능력 에스컬레이션과 인증 없는 샘플링을 둘러싼 프로토콜 수준의 결함, 그리고 컨텍스트 오염을 위생 문제가 아니라 구조적 문제로 만드는 암묵적 신뢰 전파를 살핍니다.
2026-04-09제4장 — 클라이언트 프리미티브: 에이전트형 행동과 제어
LLM Primer IV 워크스루의 네 번째 글입니다. 샘플링, 루트, 일리시테이션은 MCP가 호스트-서버 벽에 뚫는 세 개의 작고 제어된 구멍입니다 — 각각 호스트가 서버에 빌려주는 능력이며, 각각 사용자를 대신해 받아들이는 위험입니다.
2026-04-02제3장 — 서버 프리미티브: 컨텍스트와 능력의 노출
LLM Primer IV 워크스루의 세 번째 글입니다. MCP 서버가 내놓을 수 있는 세 개의 명사 — Resources(읽기 상태), Prompts(재사용 가능한 스캐폴드), Tools(쓰기 행동) — 와 그 스키마, 라이프사이클, 오류 모델, 그리고 알맞은 프리미티브를 고르는 규율을 살핍니다.
2026-04-01제2장 — 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 Primer IV — 시리즈 소개 및 인덱스
LLM Primer 시리즈 제4권의 챕터별 워크스루를 여는 글입니다. 에이전트가 데모를 넘어 확장되려면 왜 프로토콜 층이 필요한지, 누구를 위해 이 책을 썼는지, 그리고 3월 30일부터 4월 12일까지 이어질 열네 편의 포스트 일정을 정리합니다.
2026-03-29
LLM 입문서 시리즈 — 생성형 AI를 한 권씩 풀어내는 일곱 권의 안내서
LLM 입문서(LLM Primer) 시리즈 — 시모다 쇼헤이가 쓴, 생성형 AI를 다루기 위한 일곱 권의 현장 가이드입니다. 기초부터 보안까지, 각 권이 대규모 언어 모델을 마주할 때의 서로 다른 층을 다룹니다. 이 페이지는 시리즈 전체의 지도이자, 제1·2권의 챕터별 워크스루를 한자리에 모아 둔 랜딩 페이지입니다.
2026-02-15LLM 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