트랜스포머로 시작하는 언어 모델과 생성형 인공지능 서평

트랜스포머로 시작하는 언어 모델과 생성형 인공지능 - 100개의 그림 예제로 이해하기
추형석 지음 / 위즈앤북 / 2025년 1월

출판사로 부터 도서를 제공받아 작성한 서평입니다.

AI와 관련해 일반 대중이 가장 잘 알고 있는 사례는 2016년 이세돌 선수와 알파고의 바둑 대결, 그리고 최근의 ChatGPT일 것입니다. 알파고와의 대국은 바둑이 인간만의 영역이라 여겨졌던 시대를 마감짓는 사건으로, AI의 가능성을 전 국민에게 각인시킨 계기가 되었습니다. 그로부터 몇 년 뒤, ChatGPT의 등장은 또 한 번의 충격을 안겨주며 전 세계적인 관심을 불러일으켰습니다. 특히 ChatGPT의 성능이 한 단계씩 향상될 때마다 오픈AI의 가치와 매출은 급등했고, 다양한 사회적 이슈도 동반되었습니다. 예를 들어, 지난해부터 대학 과제나 레포트에 ChatGPT를 활용하는 사례가 확산되면서, 이에 대한 논란이 꾸준히 이어졌고, 일부 교수는 ChatGPT에 의도적으로 잘못된 정보를 입력해 학생들을 실격처리한 일이 사회적 이슈로 떠오르기도 했습니다. 최근 유행하는 ‘지브리풍 그림 생성’ 또한 생성형 AI의 활용과 영향력을 보여주는 사례입니다.

이러한 일련의 흐름 속에서 <트랜스포머로 시작하는 언어 모델과 생성형 인공지능>은 알파고에서 ChatGPT까지, AI가 어떤 원리와 과정을 통해 발전해왔는지를 쉽고 체계적으로 설명해주는 책입니다. 일반 독자들도 이해하기 쉬운 방식으로 트랜스포머와 언어 모델의 핵심 개념을 시각적으로 정리해, AI 기술의 큰 흐름을 한눈에 파악할 수 있게 도와줍니다.

이 책은 인공지능 발전의 중심에 있는 트랜스포머(Transformer) 모델의 등장을 기점으로, 언어 모델의 혁신 과정을 체계적으로 설명합니다. 제목에서 알 수 있듯, 2017년 구글이 고안한 트랜스포머는 기존 기계학습의 한계를 뛰어넘어 언어 이해 및 생성 능력을 획기적으로 향상시킨 핵심 기술입니다. 책에서는 트랜스포머가 어떻게 언어 모델의 기반 기술로 자리잡았는지, 그리고 언어 모델이 과거에 왜 발전이 더뎠는지 데이터 부족, 연산량 문제, 문맥 이해의 어려움 등을 어떻게 극복했는지를 소개합니다.

또한 트랜스포머의 내부 구조인 인코더-디코더 아키텍처, 멀티헤드 어텐션, 위치 인코딩, 임베딩 방식 등을 핵심 개념 중심으로 도식화해 직관적으로 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다. 이후 GPT-2부터 GPT-3, GPT-4로 이어지는 거대 언어 모델의 발전 과정과 각 모델의 특징, 성능 향상 요인까지 상세히 설명하며, 생성형 인공지능의 등장 배경을 자연스럽게 연결합니다.

무엇보다도 독자의 이해를 돕기 위해 사전 학습 언어 모델과 소형 거대 언어 모델을 직접 만들어보는 실습 영상과 깃허브 자료를 함께 제공하여 독자들은 이론뿐만 아니라 실제 AI 모델 개발의 기본 원리를 체험할 수 있도록 도와, 학습의 흥미와 이해도를 동시에 끌어올립니다.

이 책은 핵심 용어들을 정리하고 그림과 함께 시각화하여 초심자부터 전문가까지 폭넓게 이해할 수 있도록 구성하였습니다. 특히 이 책은 비전공자에게 다소 생소하거나, 일상적인 의미와는 다른 방식으로 사용되는 AI 용어들 예를 들어 ‘추론’, ‘모수’와 같은 개념도 친절하게 설명해 줍니다. 이를 통해 독자들이 기술적 배경 지식 없이도 AI의 핵심 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

<트랜스포머로 시작하는 언어 모델과 생성형 인공지능>은 일반인들에게 다소 동떨어져 보일 수 있는 두 사건—알파고와 ChatGPT—사이에, 인공지능이 어떤 과정을 거쳐 발전해왔으며 현재는 어떤 단계에 도달했는지, 그리고 앞으로 어떤 방향으로 나아갈지를 쉽고도 상세하게 설명해주는 책입니다.

인공지능의 흐름과 원리를 처음부터 차근차근 알고 싶은 분들, 그리고 ChatGPT와 같은 생성형 AI에 대해 체계적으로 배우고자 하는 모든 분들께 이 책을 추천드립니다.