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만들면서 배우는 생성 AI - 트랜스포머부터 GPT, DALL·E 2, 스테이블 디퓨전, 플라밍고까지
데이비드 포스터 지음, 박해선 옮김 / 한빛미디어 / 2023년 9월
평점 : 
원래 1판이 있었던 모양인데 2판을 찍으면서 꽤 많은 부분이 업데이트 된 모양이다.
그도 그럴 게 요즘 GPT, stable diffusion 등 바야흐로 딥러닝이 실생활에 응용되는 터라..
달라진 점은 다음과 같다.
1. 최신 생성 모델 추가 : 자기회귀 모델, 노멀라이징 플로 모델, 에너지 기반 모델, 확산 모델
2. 트랜스포머 내용 확대 : 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 코잘 마스킹, 위치 인코딩, 인코더-디코더 구조
3. 다양한 GAN 구조 소개 : ProGAN, StyleGAN/StyleGAN2, SAGAN, BIGGAN, VQ-GAN/Vit VQ-GAN
4. 멀티모달 모델 추가 : DALL-E2, Imagen, 스테이블 디퓨전, 플라밍고
책은 꽤 자세하게 생성 딥러닝에 대해서 소개한다. 즉 이론적 내용이 코드와 함께 꽤 자세히 나오므로 이런 내용을 알고 싶은 사람들에게는 좋을 것으로 보인다.
딥러닝에 대한 기초적 이론 및 코드에 대한 이해가 끝나면 다음으로는 6가지 생성 모델링 방식에 대해 소개한다.
- 변이형 오토인코더
- 생성적 적대 신경망
- 자기회귀 모델
- 노멀라이징 플로 모델
- 에너지 기반 모델
- 확산 모델
5가지 방식에 대한 부분 이후에는 생성 모델링의 응용 분야에 대해서도 이론과 함께 소개한다.
- 트랜스포머
- 고급 GAN
- 음악 생성
- 월드 모델
- 멀티모달 모델
생각보다 많은 모델이 있었단 것을 알고 업데이트가 필요한 사람이라면 한번 읽어봐도 좋겠다는 생각이 들었다.
한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.