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한빛미디어 서평단 ＜나는리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다. 안녕하세요? 생성형 인공지능 그리고 LLM에 대해 조금씩 찍먹해보고 있는 책 읽는 개발자, 품격 있는 직장인 부자입니다. 작년에 첫판이 나왔던 것으로 기억하는 책 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』이 벌써 2판이 나왔습니다. 자세히 읽어 봐야지... 하고 생각만 했었는데, 출간되는 속도와 기술의 발전이 더 빨라 은근히 긴장이 많이 되는 요즘입니다.
책 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』은 부제에 적힌 것과 같이 최신 LLM 트렌드와 실무를 가장 쉽고 빠르게 배우는 방법을 이야기합니다. 고작 1년이지만 작년의 비슷한 시기와 지금을 비교하면 너무 많은 변화가 일어났죠.   GPT4o, GPT-4.5를 포함해 라마(Llama), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 다양한 서비스들이 그 성능을 높여나가고 발전된 형태의 멀티모달 기능과 수준급의 추론 능력도 보유하고 있습니다. Deepseek의 등장도 충격도 세상을 크게 한 번 뒤흔들었죠.
프로그래머로서 할 수 있는 최선은 생성형 인공지능, LLM의 발전 환경에 최대한 빠르게 적응하면서 좋은 도구를 활용할 수 있는 능력을 가지는 것이 아닐까 싶습니다. 이 책 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』은 장점은 챗GPT와 같은 시작적인 인터페이스와 프로그래밍 인터페이스를 함께 다루는 것인데, 전자는 대중들도 쉽게 활용할 수 있는 부분이고 후자는 개발자들이 자신의 아이디어를 접목시킬 수 있는 것이라는 점이 차이점이겠죠.
직접 코드를 작성해 보면서 이론적인 부분을 이해하고 LLM을 활용하면서 동작 원리를 이해할 수 있는 재밌는 코스를 책 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』는 제공하고 있습니다. 이미 인공지능을 알고 있는 사람은 물론 편하게 학습할 수 있을 것이고 입문자라 초심자라도 인공지능에 대한 호기심만 있다면 천천히 따라가면 많은 것을 배울 수 있을 것 같습니다. 저는 학습 수준에서는 완전히 후자에 속하네요.
  『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』은 입문자부터 전문가까지 넓은 독자층이 활용할 수 있도록 쓴 실전 LLM 가이드입니다. 총 4부로 구성되었네요. 1부는 LLM을 소개하고 2부에는 인공지능 시스템을 최대한 활용하도록 LLM을 미세 조정하고 모데를 임베딩하는 등 활용법에 대해 다룹니다. 개발 단계별 가이드, 모범 사례, 실제 사례 연구, 실습 예제를 통해서 개념 자체가 생소했던 입문자들도 당장 개발을 시작할 수 있도록 쉽고 재밌게 설명하고 있어요.
  3부는 LLM 사용법에 대한 고급 내용으로 현업에서 최적화 및 미세 조정을 하고 배포하는 실무적인 내용을 다루고 있습니다. 본격적으로 배운 내용을 서비스에 적용해 볼 수 있는 핵심 파트가 3부일 것 같습니다. 마지막 4부는 부록으로 자주 나오는 질문(FAQ)와 용어 그리고 애플리케이션 개발 시 고려해야 할 점에 대해서 간략하게 다루고 있습니다.
구글 번역이나 파파고를 포함해서 사실상 인공지능(같지도 않은 인공지능)의 영역은 얼마 전까지만 해도 언어를 번역하는 기능 정도에 머물렀었는데 OpenAI의 ChatGPT가 나온 이후에는 '생성형 인공지능'이 하나의 고유명사처럼 되었고 이제는 어떤 것을 못할지 알아내는 게 더 어려운 수준이 되었어요. 오히려 활용을 못하는 사람의 한계가 더 두드러지는 것 같습니다. LLM의 발전은 이를 더 가속화시킬 텐데, 다양한 모델들은 또 서로의 특징을 가지고 더 잘하는 영역을 넓혀가고 있어요. 많은 서비스를 사용해 보되 책 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』와 같은 자료들을 보면서 자세하게 개념을 익히며 빠르게 따라가는 것도 좋을 것 같습니다.
책 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』의 내용을 하나씩 따라가다 보면 여러 가지 실습 예제를 통해 LLM의 개념과 활용 방법을 쉽고 재밌게 배울 수 있습니다. 주로 파이썬을 사용하게 되니 미리 알고 있다면 많은 도움이 될 겁니다. 소스코드의 양은 많이 않더라도 구체적인 아키텍처를 그리고 하나씩 구현하면서 개념을 설명하기에 많은 공부가 되네요.
  작은 모델도 미세 조정을 통해 훌륭한 성능을 보일 수 있다는 부분은 현업에서도 상당히 많은 도움이 될 겁니다. 모델이 크고 좋다면 기본적으로 좋겠지만 그를 뒷받침할 인프라를 포함해 다양한 요소들이 필요하기 때문입니다. 책에서는 GPT-2를 이용한 LaTeX를 생성하는 과제 등 여러 가지 재밌는 주제를 다루는데, 조금만 응용한다면 현업에서도 활용할 수 있는 내용이 많이 보입니다.
 GPT부터 라마, 클로드 모델까지 완성형 실전 LLM 가이드인 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』의 2판은 LLM 개발 과정부터 배포까지는 물론 그록, 데빈 등 최신 사례까지 추가되었고 최신 인공지능 트렌드까지 반영되었다고 합니다. 고작 1년이지만 많은 발전이 있었던 만큼 특정 부분에서는 꽤 변화가 있을 것이라 생각됩니다. 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』 1판을 읽지 못했으니 2판에서 많은 부분을 배우고 익혀서 생성형 인공지능과 LLM에 한 발 더 다가가봐야겠습니다. 『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 』 북 리뷰 끝. |
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예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM(한빛미디어, 2025)  책 정보저자 : 시난 오즈데미르(Sinan Ozdemir) 제목 : 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 번역 : 신병훈 출판사 : 한빛미디어 출간 연도 : 2025.03. 원문 제목 : Quick Start Guide to Large Language Models, 2nd edition(Pearson Education, 2024) 페이지 : 424쪽  LLM이라는 용어가 낯설지 않은 요즘, LLM의 기초와 활용을 아우르는 책 '쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM' 2판을 yes24 리뷰터클럽 서평단을 통해 만나게 되었다. 기존 1판에서의 개념 중심 내용에서 실전 프로젝트와 최신 모델과 사례가 추가되어 돌아온 LLM 가이드 책을 알아보자. PART 1 LLM 소개 'LLM은 현재 의료 및 금융 산업에서 필수 요소로 사용되고 있으며, 우리가 체감 할 수 있는 부분으로는 챗봇과 가상 어시스트를 통한 자동화를 예로 들 수 있다.' LLM이 무엇이고 어떻게 사용되고 있는지를 설명할 때 흔히 사용되는 문장이다. 이 책은 LLM에 관심있는 일반인도 읽기 쉽게(이해하기 쉽도록) 구성된 점이 강점으로, LLM의 역사를 시작으로 실제 사례, 그리고 시사점을 제시하며 LLM의 과거와 현재 그리고 미래를 고민해 볼 수 있는 점이 특징이다. 예시 코드를 통해 매 챕터에서 저자가 설명하는 주요 논점을 실습 할 수 있으며, 챕터와 챕터가 유기적으로 연결되어 앞 장에서 학습한 내용을 이후 내용과 연결하여 설명, 정리하는 점은 LLM을 보다 깊게 이해 할 수 있도록 안내한다.( 특히 다양한 사례 연구 제시를 통해 현업에서의 다양한 LLM 사용 방법을 학습 할 수 있고, 디테일한 설명은 이미지로 도식화하여 보다 직관적으로 내용을 이해 할 수 있는 점 역시 눈에 띄는 요소이다. ) 저자가 언급한 'LLM을 이해하고 사용하는데 도움을 주는 것' 을 넘어 'LLM을 실제로 구축하는 것에 대한 고민'을 만들어 주는 책, LLM의 세계가 어떤 동네인지를 명쾌하게 알려주는 '쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM 2판'으로 2025년의 뜨거운 it 생태계를 경험해 보길 추천한다. 예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다 #리뷰어클럽리뷰 #리뷰어클럽 #한빛미디어 #LLM #쉽고빠르게익히는실전LLM #서평 |
 YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다 ＜쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM＞은 대규모 언어모델(LLM)에 대한 기본 개념부터 실제 활용, 고급 응용까지 단계적으로 안내하는 실전 입문서이다. ChatGPT가 등장해 AI분야에 미친 영향, 그리고 더 나아가 산업 전반에 어떤 반향을 일으켰는지 말하는 건 입이 아플 정도로 모두가 느끼고 있을 것이다. 하지만 GPT의 모델인 LLM이라는 단어까지는 알아도, 더 나아가 트랜스포머 아키텍쳐, NLP 같은 그 이상의 세부적인 내용에 대해서까지는 다들 잘 알지는 못할 것 같다. 이 책은 LLM과 관련된 세부적인 내용을 친절하고 간단하게 담았다. 너무 얕게 알면 성에 안 차는 사람들에게는 최적화된 책이다. 1장에서 LLM의 원리, 개념 등을 소개한다 2장에서는 LLM의 사용법을 알려주는데, 파인튜닝 등을 통해서 코드를 직접 짜볼 수 있다. 3장은 좀 더 어려운 단계의 LLM 활용법으로 여기까지 가면 상당히 뿌듯할 것이다. 4장은 부록으로, 용어 설명이나 FAQ가 정리된 코너다. 실용적이고, 체계적이다. 따라하는데도 어려움이 없다(어렵다면 ChatGPT나 퍼플렉시티를 열고 해보자). 세세하게 담긴 내용이 무척 만족스러워 추천한다. |
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『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM (2판)』은 LLM에 처음 발을 들인 사람도 한 걸음씩 자신 있게 나아갈 수 있도록 든든한 길잡이가 되어 주는 책입니다. 제가 이 책을 읽으며 느낀 핵심 인사이트는 다음과 같습니다. 1. “낯설음”을 “친숙함”으로 바꾸는 단계별 러닝 커브 처음엔 ‘GPT도, 프롬프트도, 토큰화도… 이게 다 무슨 말이지?’라는 막막함이 있었는데, PART 1의 시각적 다이어그램과 쉬운 비유 덕분에 개념들이 차근차근 제 머릿속에 자리 잡았어요. 특히 “의미 기반 검색”이나 “AI 에이전트” 같은 낯선 주제를 마치 동화책 읽듯 풀어주니, 복습이 아니라 새롭게 ‘이해’하는 즐거움을 느꼈습니다. 2. 손에 잡히는 실습 예제로 곧바로 적용 가능 책에 실린 파이썬 코드 예제는 ‘따라 하다 보면 어느새 내 코드가 된다’는 자신감을 줘요. 파인튜닝, 임베딩 생성, RAG 챗봇 구축까지, 한 구문씩 실행해보니 “아, 이론이 아니라 실제로 이렇게 돌아가는구나!”가 확실히 와닿았고, 제 프로젝트에 바로 응용해볼 아이디어가 생겼습니다. 3. 초급부터 고급까지, 놓치기 쉬운 연결 고리 완벽 보강 프롬프트 엔지니어링 → 미세 조정 → RLHF → 모델 평가까지 이어지는 실무 파이프라인이 한 권 안에 그려져 있어서, 중간에 ‘어디서부터 어떻게 심화해야 하지?’ 고민할 필요가 없더라고요. 특히 고급 프롬프트 공격 방어나 배치 프롬프팅 같은 세부 기법은 실제 서비스 안정화 단계에서 큰 도움이 될 것 같습니다. 4. 저자의 경험이 녹아든 “현장감” 단순히 공식 문서를 따라 복붙하는 수준이 아니라, “여기서 이렇게 하면 더 좋더라” 하는 저자만의 팁이 곳곳에 숨어 있어요. 예전 제가 경험했던 API 한계 상황에 딱 맞는 해결책이 이 책에 있어서, 마치 멘토에게 직접 현장 조언을 듣는 기분이었습니다. 결론적으로, LLM을 처음 접하는 입문자부터 이미 오픈AI API로 간단한 챗봇을 만들어본 실무자까지, 각자의 학습 레벨에 맞춰 ‘이제 뭘 더 공부해야 할지’를 명확히 짚어주는 최고의 가이드북입니다. 코드를 직접 실행해보며 배운 내용을 내 것으로 만들고 싶은 분, 그리고 AI 프로젝트의 완성도를 한 단계 끌어올리고 싶은 분께 꼭 추천하고 싶습니다. |
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"한빛미디어 서평단 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다." 책제목 : 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM저자 : 시난 오즈데미르 지음, 신병훈 옮김출판년도 : 2025/03/31 책을 읽기 전에...요즘 생성형 AI와 LLM(Large Language Model)에 대한 관심이 높아지면서, 관련 기술을 실무에 어떻게 적용할 수 있을지 고민하게 되었다. 현재 근무하고 있는 곳에서도 생성형 AI를 적극 도입하기 위한 아이디어회의를 진행하고 있고, 그 회의에 참가하고 있는 입장에서 LLM의 활용 가능성 및 실전적인 이해가 필요하다고 느꼇다. ChatGPT로 간단한 질문만 하면서 "와 신기하네 " 라고 하는 것을 넘어 좀 더 활용성 있게,이해도 높게 사용해야 하는 시점이 온 것 같다. 이 책은 LLM의 기본 개념부터 실무 적용까지 단계별로 안내해준다는 점에서 매력적으로 다가왔다. 그래서 LLM에 대한 전반적인 흐름을 파악하고, 실제 프로젝트에 어떻게 활용할 수 있을지 배우기 위해 이 책을 선택하게 되었다. 책의 개요...『쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM』은 LLM의 기본 개념부터 시작하여, 파인튜닝, 임베딩, 고급 프롬프트 엔지니어링 등 실무에서 필요한 내용을 단계별로 설명하는 책이다. 초보자도 이해할 수 있도록 친절하게 구성되어 있으며, 실제 코드 예제와 함께 실습을 통해 학습할 수 있도록 도와준다. 또한, 다양한 LLM 모델의 비교와 활용 방법에 대해서도 다루고 있어, 실무에서 LLM을 적용하려는 개발자에게 유용한 가이드가 된다. 이 책은 총 4개의 Part, 12개의 Chapter로 나누어져 있다. 파트 1. LLM 소개 LLM에 대한 기본적인 소개와 현재 사용되는 LLM, 이를 이용한 애플리 케이션. LLM을 이용한 의미 기반검색과 프로프트 엔지니어링에 대한 기본 개념, 프롬프트 작업에 대한 이야기를 다룬다. 파트 2. LLM 활용법 LLM을 맞춤형으로 쓰기 위해 최적ㅘ 하는 방법, 고급 프롬프트 엔지니어링사용방법. 임베딩과 모델 아키텍처 맙춤화와 AI정렬에 대해 다룬다. 파트 3 고급 LLM 사용법 이 파트부터 LLM을 깊게 사용하는 방법들을 소개한다. 파운데이션 모델, 고급 오픈소스 LLM 미세 조정, 프로덕션 환경에서 사용하는 방법 LLM 평가하는 방법에 대해서 다룬다. 파트 4. 부록 책 내용 정리 부분으로 LLM에 대한 FAQ, 용어 설명, 고려사항 등에 대해 기술되어 있다. 책의 내용...이전에 읽었던 책과는 조금 다르게 이 책은 LLM 자체에 깊이 있게 이해를 하는것을 목표로 한다. 각 장마다 실제코드 예제와 함께 설명이 잘 되어 있고 이론과 실습을 같이 할 수 있도록 잘 배려되어 있다. 그리고 다양한 LLM 모델의 비교와 활용방법에 대해 자세히 나와 있고 실무에 연관성이 높은 내용을 많이 다루고 있어서 전반적으로 많은 도움이 되었다. 평소 궁금했던 프롬프트 엔지니어링에 대한 내용도 비중있게 다루고 있어서 프롬프트 설계에 대해 궁금한 이라면 이 책이 도움이 될 것이라 생각한다. 이 책에서 다루는 내용은 위 책의 개요를 보면 대략적인 내용을 유추 할 수 있다. 간단 히 적자면 아래와 같다. 1. LLM의 기본 개념과 작동 원리 LLM이란 무엇이며, 어떻게 작동하는지에 대한 기본적인 설명을 제공한다. 트랜스포머 아키텍처와 같은 핵심 기술에 대한 이해를 돕는다.  2. 주요 LLM 모델 소개 BERT, GPT-4, T5 등 현재 많이 사용되는 LLM 모델들의 특징과 활용 사례를 소개한다. 3. LLM을 활용한 애플리케이션 개발 의미 기반 검색, 챗봇, 정보 검색 등 다양한 애플리케이션에서 LLM을 어떻게 활용할 수 있는지 설명한다.  4. 파인튜닝과 임베딩 LLM을 특정 도메인에 맞게 조정하는 파인튜닝 기법과, 텍스트 데이터를 벡터로 변환하는 임베딩 기법에 대해 다룬다.  5. 고급 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 인젝션과 같은 보안 이슈를 포함하여, 효과적인 프롬프트 설계 방법에 대해 설명한다.  6. 오픈 소스와 클로즈드 소스 LLM 비교 GPT-2와 같은 오픈 소스 모델과, ChatGPT와 같은 클로즈드 소스 모델의 장단점을 비교하고, 각각의 활용 방법에 대해 안내한다.  7. 실습 예제와 코드 제공 책에서 다루는 내용을 실제로 구현해볼 수 있도록, 저자의 GitHub에 실습 코드가 제공된다.  책을 읽고나서책 내용은 깊이 있고 "chat gpt 소개" 나 "chat gpt 사용하기" 같은 류와 책의 방향성이 좀 다르다 보니 책의 내용에 대한 난이도가 있는 편이며 후반으로 갈수록 책의 난이도는 상승하며 내용은 다소 어려워 지기 때문에 초보자에게는 어려움이 따를거라 생각한다. 이 책은 "chat gpt 사용하기" 가 아닌 "LLM 이해하고 활용하기"의 방향성으로 접근해야 하며 방향성에 맞게 LLM에 대한 실전적인 가이드를 제공해 주고 있다. 이 책을 통해 LLM에 대한 이해를 높이고 실무에 적용할 수 있는 실력과 아이디어를 키울 수 있어서 개인적으로 도움이 되었다. 이 책을 추천한다면... - LLM에 대한 기본 개념을 배우고자 하는 초보자 - 실무에서 LLM을 적용하려는 개발자 - 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝에 관심 있는 AI 실무자 - 오픈 소스 LLM 모델을 활용하고자 하는 연구자 정도 일 것 같다.  "한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
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최근 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서, 행정 분야에서도 효율적인 업무 처리와 혁신 을 위해 AI와 관련된 지식의 필요성이 커지고 있다. 이런 흐름 속에서 ‘쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM’은 대규모 언어모델(LLM)에 대한 체계적인 이해와 실무 적용법을 한눈에 익힐 수 있게 도와주는 책으로, 행정 실무자에게도 매우 유익한 안내서다. 이 책은 LLM의 기본 개념부터 실무에서 활용할 수 있는 다양한 예제까지 단계별로 설명해주고 있다. 특히, 자연어 처리 기술을 활용한 문서 자동화, 데이터 검색, 챗봇 구축 등 실제 행정 현장에서 바로 적용할 수 있는 사례들이 풍부하게 소개되어 있어, AI를 어떻게 행정 업무에 접목할 수 있을지 구체적으로 상상해볼 수 있었다. 예를 들어, 방대한 행정 자료를 신속하게 검색하거나, 민원 응대 자동화 시스템을 구축하는 데 LLM이 어떻게 활용될 수 있는지 알아볼 수 있다. 또한, 이 책은 복잡한 AI 용어와 개념을 그림과 도식, 그리고 실제 코드 예시를 통해 쉽게 풀어주기 때문에, AI에 대한 배경지식이 많지 않은 초보자도 부담 없이 따라갈 수 있었다. 실전 예제 위주로 구성되어 있어, 단순히 이론에 그치지 않고 직접 실습해보며 이해를 깊게 할 수 있다는 점도 큰 장점이다. 물론, 처음 접하는 AI 용어가 다소 낯설게 느껴질 수 있지만, 책의 친절한 설명과 단계별 안내 덕분에 차근차근 따라가다 보면 자연스럽게 익힐 수 있다. 무엇보다, 최신 AI 트렌드와 실제 활용 사례를 함께 다루고 있어, 행정 업무의 미래를 준비하는 데 큰 도움이 된다. ‘쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM’은 행정 업무에 AI를 도입하고자 하는 분들에게 꼭 추천하고 싶은 책이다. 실무에 바로 적용 가능한 지식과 실습 경험을 제공해줘서, 앞으로의 행정 혁신에 한 걸음 더 가까워질 수 있을 것 같다. |
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최신 AI 트렌드를 실제 코드와 함께 가장 넓고 깊게 익힐 수 있는 LLM 활용의 실전 종합서 LLM이라는 단어는 더 이상 개발자나 AI를 만드는 이들만의 용어가 아닌 시대가 되었습니다. ChatGPT를 시작 기점으로 각종 생성형 AI가 우리의 생활과 업무를 급격하게 바꾸고 있는 지금, 아마도 조금이라도 부지런한 분들이라면 "나도 LLM을 이해할 수 있을까? 실무에 활용할 수 있을까?"를 고민해 봤을 것 같습니다. ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Model)을 단순히 사용하는 단계에서 벗어나, 이를 어떻게 커스터마이징하고 채팅을 벗어나 활용하며 나만의 서비스에 통합할 수 있을까를 고민하는 분들이 많아졌습니다. 이런 이들을 위해 실무 중심으로 구성된 이 도서는 실전 LLM 바이블이라고 해도 괜찮을 정도로 충실하게 내용이 담겨 있습니다. 이 책은 이론을 얇고 길게 늘어뜨리는 대신 LLM을 "현장에서 어떻게 사용할 수 있는가"에 실용적이며 체계적으로 집중하여 글을 풀어냅니다. 특히 2파네서는 최신 LLM 생태계의 변화에 맞추어 챗봇과 문서 요약 같은 기본 활용법, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 이용한 사내 지식 활용법, 멀티모달 트랜스포머를 통한 이미지 + 텍스트 융합의 이해, RLHF (사람의 피드백을 통한 강화학습)과 RLAIF(AI 피드백), LLM Ops 등 최신 키워드까지 포용하여 기술합니다. 전반적으로 단게별 프로젝트 예제를 진행하면서 LLM의 개념 ＞ 활용 ＞ 고급전략으로 자연스럽게 진행되며, 덕분에 LLM을 처음 접하는 이들은 물론, 이미 API나 클로드를 사용해본 경험자라도 "이건 몰랐네~" 라고 할 수 있는 실전 팁을 다수 확인할 수 있습니다. 이 책은 철저하게 실전을 위한 코드 중심으로 글을 풀어갑니다. 단순 개념 설명이 아닌 허깅페이스와 랭체인, OpenAI API 등을 이용해 직접 돌려볼 수 있는 코드 예제들을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 RAG 파트에서는 그냥 이론적인 설명이 아닌 FAISS를 사용한 벡터검색, 랭체인으로 문서를 임베딩 한 후 사용자 질의를 연결하는 등 방법을 보여줍니다. 2판에서 가장 강화된 내용중 하나는 멀티모달 모델과 RLHF 부분 입니다. 그냥 그림을 해석하는 정도에서 그치지 않고 실제 CLIP, Flamingo 모델이 어떻게 작동하고 활용되는지 설명하고 RLHF의 학습 구조를 직접 시각적으로 그려가며 이해를 돕습니다. 또한 GPT-4, 클로드, Mistral, Gemma 같은 최신 오픈소스 모델부터 ChatGPT의 플러그인 구조, Copilot API의 작동 원리 GPT 스토어 등 호기심 많은 이들이 실제 궁금한 부분들이 잘 정리되어 있습니다. 특히 기업내 문서 검색봇 같은 주제는 팀 단위에서 간단히 구현해 보기에 매우 훌륭한 예제 입니다. 이 책은 초보자부터 중상급자까지 모두에게 유용하겠지만, OpenAI의 API나 허깅페이스 모델을 써본 경험이 있거나, 파이썬에 익숙하고 최소한의 커맨드라인 능력이 있거나, 프롬프트 엔지니어링에 관심이 많아 실무에 접목 중이거나 기업 내부적으로 LLM 적용을 본격 고민중인 분들이라면 훨씬 더 재밌게 도서를 읽을 수 있습니다. 이런 독자가 아니더라도 각 장의 도입부가 쉬운 설명으로 구성되어 있어 입문자도 따라가고 읽는데 전혀 무리가 없도록 되어 있습니다. 다만, 도서의 진지한 구성상 단순히 LLM을 통해 질문하고 답을 받는것 이상으로 활용하로 싶은 사람에게 더 큰 가치를 줄 수 있습니다. 본 도서는 허깅페이스, 랭체인, OpenAI RAG 등 실전 기술의 구성이 탄탄하고 LLM활용을 넘어 LLM 개발 및 개선까지 포괄합니다. 또한 강화학습, 멀티모달 트랜스포머 등 최신 내용까지 반영되어 있으며, 코드 중심의 설명으로 실습을 하면서 진행할 수 있고, 실제 활용가능한 다양한 아이디어도 제시합니다. 다만 일부 초급자에게는 코드 예제가 다소 빠르게 전개되어 몇번을 다시 읽기도 할 수 있고, LLM 이론 자체에 대한 심층 설명이 많지는 않기에 모든 호기심을 채워줄 수는 없습니다. 또한 각 서비스에 대한 상용화 가이드가 간략하거나 부족하여 관련 다른 레퍼런스가 필요하기도 합니다. 이론 ＞ 실습 ＞ 운영의 3단 구조로 구성되어 단순히 설명만 나열하는데 그치지 않고 "그래서 어떻게 활용 수 있을까?" 질문에 대해 아주 구체적인 예시와 실습 코드, 심지어 실무 환경까지 포함해줍니다. RAG, 멀티모달, RLHF 등 최신 흐름 반영 LLM 기술의 업데이트 속도를 따라가기 어려운 독자에게 아주 큰 도움이 되며, 코드 예제가 직관적 Python 기반으로 작성되어 있고, 복잡한 수식보다는 흐름 이해에 집중하고 있습니다. 초급자는 1 ~ 4장만으로도 충분하고 중급자 이상은 후반부의 RAG, RLHF를 통해 깊은 인사이트도 얻을 수 있습니다. 마지막으로, 이 책을 읽기 위해서는 파이썬에 대한 사전 학습이 필수 입니다. conda, pip 정도는 알고 있어야 하고, 도서 내용에서 파이썬 환경설정이나 패키지 의존성 문제에 대한 실무적인 팁이 부족하므로, 관련 문제가 생겼을 때 능동적으로 해결할 수 있어야 합니다. 뒷부분의 개념이 어렵다면 앞부분의 트랜스포머 구조 요약을 2 ~ 3번 반복한 뒤 다시 보면 진도가 훨씬 수월합니다. 코드를 따라할 때는 구글 코랩이나 로컬 주피터 노트북이 가장 좋으며, GPT API 등은 유료계정이 필요하지만 실습비용이 그리 많이 들지 않으므로, 5달러 가량 결재하면서 이런저런 기능들을 사용해 볼 것을 추천합니다. 요즘은 누구나 AI를 이야기하지만 실제 LLM을 이해하고 있거나, 적극적으로 활용하는 사람은 많지 않습니다. 이 책은 그런 격차를 줄여주는, 몇 안 되는 실전 입문서이자 가이드입니다. 어쩌면 지금 이 책을 읽는 것이 앞으로 5년, 10년 후의 발전되고 일반화된 AI 세상을 준비하는 가장 현명한 투자가 될 수도 있습니다. "한빛미디어 ＜나는 리뷰어다＞ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
'예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다.' 1판이 나왔을 때 엄청 인기 많은 책이었다.읽어볼까하던 참에, 최신 개정판이 나와서 재밌게 읽었다. 나는 단순히 API 를 호출해서 AI 를 사용할 줄 밖에 몰랐다. 그러나 항상 어떤 기술이든 사용하다보면 사용에 한계 또는 개선점을 생각하게 된다. 내가 가진 도메인과 관련된 AI 성능이 나오지 않는 경우가 종종 있었다.  클로즈드 소스 모델(ex. ChatGPT) 보다 오픈소스 모델을 미세조정하는 것이 더 훌룡할 수 있다고 한다.책의 Github 가 있는데, 각 주피터 노트북을 코랩으로 실행해보면 공부해봤다. 단순히 제일 추상화된 라이브러리가 아닌 파이토치부터 코드가 작성되어 있다보니 어렵긴 하지만, 어떤 원리인지는 이해하기엔 좋았다.  책의 내용은 이해가 되는데, 실제 코드를 읽고 이해하고 작성하기엔 어렵긴함.그러나 마지막에 나오는 작가의 말  작가도 수 많은 연습과 실패를 반복했다고 했기에 꾸준히 보고 있는 중이라고 하니 믿고 공부중이다...하나씩 따라하면서 내가 새로 알게된 내용도 있었다. 이미 데이터가 있는데, 왜 이 데이터를 가지고 새로운 데이터를 만들지 했는데. 이를 통해 충분한 맥락을 제공함으로써 모델의 성능을 높일 수 있다고 한다.  배치 크기 기울기 누적, 동적 패딩 같은 기법도 새롭게 알게 되었다.   크로스 어텐션에서 부터 자세히 찾아보고, 코드 실행을 하다보니 아직 다 읽어보진 못했다. 하지만 지금까지 읽고 해본것들이 모델을 이해하는데 많은 도움이 되었다. 앞으로 남은 실습을 따라해봐야겠다. |
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예스24 리뷰어 클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. 저는 비전공자이고 웹 개발에 대한 지식은 가지고 있으나 딥러닝 , 인공지능 관련 지식이 하나도 없는 상태에서 학습을 진행하였음을 미리 알려드립니다. 따라서 부족한 제 지식으로 인해 약간의 오류가 있을 수 도 있습니다. 개인적으로 AI와 결합한 사업성 있는 프로젝트를 진행하고 싶은데 문제는 기초가 부족하여 파인튜닝이 뭔지 프롬프트가 뭔지도 제대로 알지 못하는 상황이였습니다. 그러던 중 보게된 이 책 "쉽고 빠르게 익히는 실전LLM " 목차만 봐도 기초부터 응용까지 모두 책임져 줄꺼 같아서 서평단에 신청하게 되었습니다.  한줄 요약 : 초보자도 이해하게끔 기초부터 심화 그리고 응용방법까지 배울 수 있는 좋은 책 1장에서 LLM의 기초 단계를 배우게 됩니다. 기초적인 용어를 설명하고 가벼운 실습을 통해 워밍업을 한다고 보면 됩니다. 최근 가장 잘 알려진 모델들 GPT나 라마와 같은 LLM들이 어떻게 다른지 가볍게 설명해주고 이 LLM들의 기반이 된 BERT와 트랜스포머가 뭔지 알게됩니다. 그리고 가볍게 오픈AI와 오픈소스 LLM을 사용하는 실습을 진행하면서 사용방법과 동작방식을 이해하게 됩니다. 2장부터는 본격적으로 LLM실습에 들어가면서 파인튜닝이나 프롬프트 엔지니어링을 통해 특정 도메인에 특화되거나 AI안정성을 높이기 위한 방법들을 배우게 됩니다. 특히 가장 마음에 들었던 부분이 파인튜닝 쪽입니다 . 보통 AI 관련 입문 도서에서는 그냥 API만 연결하여 웹 개발 프로젝트만 진행하고 더 깊숙하게 파인튜닝이나 프롬프트 체이닝과 같은 더 특화된 방법들을 제시해주지 않지만 이 책에서는 실습 코드와 함께 제공되어 매우 좋았습니다. 3장에서는 오픈AI에서 제공하는 인프라를 사용하지 않고 직접 오픈소스 모델들을 활용하여 강화학습을 진행하고 직접 시스템을 만들어보는 과정을 진행하는데 이건 제 컴퓨터가 영 좋지 않은 상태라 진행해보지 못하고 구경만 했습니다. 오픈소스로 직접 모데들을 이용하여 시스템을 구현해보고 미세조정을 거치면서 결과가 변화하는 것을 보면 후일 오픈AI에 비용낼 필요없이 직접 구현한 시스템으로 서비스를 만들어 보고 싶네요 개인적으로는 파이썬을 익히고 AI를 직접 공부해보고 싶은 분이나 또는 오픈AI API만 사용하여 제작한 서비스가 보기 싫다면 이 책을 보면서 공부해보는건 어떨까요? #리뷰어클럽리뷰 |
전반적인 인상 '실전'이라는 책의 제목에 걸맞게 실제 적용 가능성에 무게를 둔 점이 가장 인상적입니다. 이론 설명과 함께 실행 가능한 코드 예제가 풍부하게 제공되며, 데이터 준비부터 모델 활용, 인터페이스 구축, 결과 해석, 그리고 배포 환경까지 LLM 기반 애플리케이션 개발의 전체적인 흐름을 경험할 수 있도록 체계적으로 구성되어 있습니다. 각 주제들이 논리적으로 연결되어 점진적으로 심화되는 방식은 학습 효과를 높여줍니다. 복잡할 수 있는 기술적 내용들을 비교적 명료하게 설명하려는 노력 또한 엿보이며, 제시된 도구와 기술들이 현재 산업계에서 활발히 사용되고 있다는 점도 이 책의 실용적인 가치를 더합니다. 추천 대상
맺음말 '쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM'은 거대 언어 모델이라는 복잡하고 빠르게 변화하는 기술 영역에 실용적인 방식으로 접근할 수 있도록 돕는 견실한 안내서입니다. 기본적인 개념 설명과 구체적인 실습 예제, 유용한 개발 도구 소개, 그리고 XAI와 멀티모달 같은 고급 주제에 대한 입문까지 균형 있게 제공함으로써, 독자들이 LLM 기술을 실제 세계에 적용하는 데 필요한 기초 역량과 자신감을 키울 수 있도록 지원합니다. 이론 학습을 넘어 직접 코드를 작성하고 결과를 확인하며 LLM 기술을 익히고자 하는 모든 이들에게, 이 책은 매우 유용하고 시의적절한 자원이 될 것입니다. 응용 LLM 기술의 복잡성을 헤쳐나가기 위한 투자 가치가 충분한 책이라 판단됩니다. |
