NLP와 LLM의 이론부터 실전까지

NLP와 LLM 실전 가이드 - 기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지
리오르 가지트 외 지음, 박조은 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 3월

한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.

1) 책 소개
최근 AI 산업에서 자연어 처리와 LLM은 빠르게 성장하고 있으며, ChatGPT 같은 생성형 AI가 다양한 산업에 도입되고 있습니다.
이 책은 이러한 트렌드를 반영해 기본적인 NLP 개념뿐만 아니라 최신 LLM을 어떻게 활용할 수 있는지까지 다룹니다.

특히 기업에서 LLM을 활용한 자동화, 챗봇, 검색 엔진 개선 등 실용적인 예제들이 포함되어 있어 단순한 이론서가 아니라 실무 중심의 학습서라는 점에서 많은 도움이 될 것이라 생각합니다. 자연어 처리 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 최신 모델과 도구를 다루는 점도 이 책의 장점이라고 느꼈습니다.

2) 구성과 장점

이 책은 한 마디로 자연어 처리와 대규모 언어 모델의 개념과 실무 적용을 포괄적으로 다루는 가이드북입니다.

[책 구성]
- 기초 수학과 머신러닝 개념: 선형대수, 확률론, 최적화 등 NLP 모델을 이해하는 데 필요한 수학적 개념 설명.
- NLP의 핵심 개념과 구현: 텍스트 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 평가 등의 내용을 파이썬 코드와 함께 제공.
- LLM 활용과 최신 트렌드: LLM의 원리, 활용 사례, 비즈니스 적용 방안

가장 큰 장점은 이론과 실습의 균형이라고 생각합니다. 개념 설명 후 바로 코드 예제를 통해 실습할 수 있어 이해가 빠르고, 실제 프로젝트에서 바로 적용할 수 있는 실전형 접근 방식을 취하기 때문에 실무에 이용할 아이디어를 얻는 데에 도움이 됩니다.

3) 독서 후기
책을 읽으며 가장 인상 깊었던 점은 NLP와 LLM을 실용적으로 접근하는 방식이었습니다. 단순히 모델을 소개하는 것이 아니라, 이를 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 자세히 설명해 줍니다. 예제 코드도 많아서 직접 실행하면서 학습할 수 있었고 단순한 코드 실행이 아니라 “왜 이렇게 동작하는가”를 설명해 준 점이 좋았습니다.

다만, 초반의 수학 개념 부분은 NLP 초심자에게는 다소 어려울 수 있을 것 같습니다. 기본적인 머신러닝 개념을 알고 있다면 더 수월하게 읽을 수 있을 듯합니다. 후반부 LLM 관련 내용은 최근 트렌드를 잘 반영하고 있어 흥미로웠지만 모델을 직접 구축하기보다는 활용하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.

4) 추천 독자
- NLP를 배우고 싶은 실무자
- LLM을 활용하려는 기획자, 개발자
- 기본적인 머신러닝 지식을 가진 개발자

NLP와 LLM의 전체적인 개념을 잡고 싶은 분에게 추천하고 싶습니다. 다만, 수학적인 내용이 다소 포함되어 있기 때문에 기초를 먼저 다진 후에 읽으면 더 좋을 것 같습니다.