25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬

25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬 - 생성 AI 기초부터 모델 구현까지 단계별 LLM 학습서
요시키 간다 지음, 임선집 옮김 / 루비페이퍼 / 2024년 7월

생성형 인공지는 AI는 LLM에 대한 투자 확대로 그 정확성 및 적용 범위가 점 점 넓어지고 있다. 이번에 생성형 인공지능 AI의 기초부터 LLM을 문제의 정답을 찾아가는 방법을 알려주면서 족자와 함께 직접 코딩을 하면서 개념과 그 활용 범위까지 알려주는 서적이 출간되어 읽을 기회가 있었다. 요시키 간다의 <25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬> 이었다.

요시키 간다의 <25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬>은 생성 인공지능(Generative AI)과 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)에 대한 입문서로, 인공지능의 기본 개념부터 최신 기술 동향까지 폭넓게 다루고 있다. 이 책은 인공지능과 LLM의 세계를 이해하려는 독자에게 실질적이고 체계적인 접근법을 제공하고 있다. 파이토치(PyTorch), 허깅페이스(Hugging Face), 파이썬(Python) 등 현대 인공지능 개발의 핵심 도구들을 사용하여 구성된 25개의 실습 과제는 독자가 이론을 이해하고 실제로 코드를 작성하며 경험을 쌓는 데 도움을 주는 것 같다. 요즘 인공지능은 우리의 일상에 깊숙이 자리잡고 있으며, 그중에서도 생성 AI와 LLM은 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있다. 그러나 그 내부 작동 방식이나 구체적인 구현 방법에 대해서는 여전히 많은 이들에게 난해한 영역으로 남아 있다. 이 책은 그런 문제를 해결하기 위해 독자들이 실습을 통해 직접 LLM의 세계를 경험하고 이해할 수 있도록 해준다.

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이 책은 총 3개의 파트로 구성되어 있으며, 각 파트는 생성 AI와 LLM의 이해를 돕기 위한 이론적 설명과 실습 과제로 이루어져 있다. 각 장에서는 이론적 배경을 설명한 후, 실제 코드 작성 및 실습을 통해 해당 내용을 깊이 있게 이해할 수 있도록 설계되어 있다.

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Chapter 1 생성 AI : 생성 AI의 정의와 구성, 필수 용어 이해

이 책의 첫 번째 파트는 생성 AI의 기본 개념과 이론을 다루고 있다. 생성 AI는 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력을 가진 인공지능을 의미한다. 생성 AI의 응용 분야는 다양하며, 텍스트 생성, 이미지 생성, 음악 작곡 등으로 확장되고 있다.

생성 AI의 정의 및 구성: 생성 AI의 작동 원리와 구성 요소를 설명한다. 생성 AI는 주어진 입력 데이터를 바탕으로 새로운 데이터를 생성하는 알고리즘이며, 그 대표적인 예로 GANs(Generative Adversarial Networks)와 VAEs(Variational Autoencoders)가 있다.

주요 용어 설명: LLM을 이해하기 위해 알아야 할 용어들을 소개한다. 예를 들어, 파라미터, 하이퍼파라미터, 손실 함수, 옵티마이저 등과 같은 기초 용어부터 시작하여 보다 복잡한 개념까지 설명해준다.

구글 코랩을 활용한 실습: 실습 환경으로 구글 코랩(Google Colab)을 사용하여 생성 AI의 기본적인 작동 방식을 이해할 수 있도록 한고있다. 구글 코랩은 클라우드 기반의 무료 파이썬 개발 환경으로, 별도의 설치 과정 없이 인공지능 실습을 수행할 수 있는 장점이 있다. 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 단계별로 실습을 진행하며, 코드의 각 줄을 자세히 설명하여 이해도를 높여주고 있다.

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Chapter 2: LLM 기본 편 -기본 모델 탐색 및 실습

두 번째 파트는 LLM의 기초 모델들을 탐색하고, 각 모델의 작동 원리를 이해하는 데 중점을 둔다. 여기서는 인공지능이 어떻게 텍스트를 생성하고 이해하는지를 설명하며, 기본적인 LLM 모델들을 소개한다.

n-gram 모델: n-gram 모델은 텍스트 데이터를 기반으로 다음 단어를 예측하는 데 사용되는 통계적 언어 모델이다. 이 모델의 단점은 문맥을 길게 잡지 못하고 짧은 단어 조합만을 인식한다는 것이다. 이러한 제한점을 설명하고, n-gram의 기본 구조와 작동 방식을 실습을 통해 직접 확인한다.

RNN(순환 신경망): RNN은 순차적인 데이터에서의 패턴을 인식하는 능력을 가진 신경망 구조로, 시퀀스 데이터를 다루는 데 강력한 성능을 발휘한다. 이 책에서는 RNN의 기본 구조와 작동 원리를 설명하고, 텍스트 데이터를 처리하는 실습을 통해 RNN의 성능을 체험할 수 있도록 한다.

Seq2Seq 모델: Seq2Seq 모델은 입력 시퀀스를 출력 시퀀스로 변환하는 데 특화된 모델로, 번역기와 같은 작업에서 주로 사용된다. 이 모델의 핵심은 인코더-디코더 구조로, 입력을 압축하여 잠재 벡터로 변환하고, 이를 바탕으로 출력 시퀀스를 생성한다. 실습을 통해 Seq2Seq 모델의 동작 과정을 상세히 이해할 수 있다.

트랜스포머: 트랜스포머 모델은 현대 LLM의 기반이 되는 모델로, 대규모 데이터를 처리하고 학습하는 데 효과적이다. 트랜스포머의 주요 구성 요소인 어텐션 메커니즘(Self-Attention)과 포지셔널 인코딩(Positional Encoding)을 설명하고, 실제 모델을 구축하는 과정을 통해 이론을 실습으로 경험을 널히도록 한다.

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25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬, 총리뷰

저자는 생성형 AI와 LLM의 세계를 이해하고, 실질적인 기술을 익히고자 하는 독자에게 훌륭한 안내를 해준다. 이 책은 단순히 이론적 지식을 전달하는 데 그치지 않고, 직접적인 실습을 통해 독자가 능동적으로 학습할 수 있도록 설계되어 있다. 각 장의 실습 과제는 단계별로 이루어져 있어, 초보자도 부담 없이 따라갈 수 있으며, 동시에 심화된 내용을 통해 경험 있는 개발자도 유익한 학습을 할 수 있다.

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*본 포스팅은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.