[Review] 트랜스포머로 시작하는 자연어 처리 (Denis Rothman 著)

트랜스포머로 시작하는 자연어 처리 - 자연어 처리 기초부터 BERT, RoBERTa, 코파일럿, GPT-4 모델까지
Denis Rothman 지음, 김윤기 외 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2024년 7월

“트랜스포머로 시작하는 자연어 처리 (Denis Rothman 著, 김윤기, 박지성, 임창대, 하헌규 共譯, 영진닷컴, Transformers for Natural Language Processing: Build innovative deep neural network architectures for NLP with Python, PyTorch, TensorFlow, BERT, RoBERTa, and more)”를 읽었습니다.

먼저 이 책을 읽고 서평을 쓰기 앞서, 비전문가로서 최근 관심이 뜨거운 생성형 AI와 자연어 처리에 대한 교양으로서 이해도를 높이는 관점에서 이 책에 대해 접근했음을 말씀드립니다. 이 말씀을 먼저 드리는 것은 아래 서평의 내용에 있어 비전문가의 낮은 이해도로 책의 내용을 오독할 수 있음을 말씀드리기 위한 이유입니다. 

먼저 이 책은 생성형 AI의 등장으로 주목받고 있는 트랜스포머와 자연어 처리 기술에 대해 딥러닝, NLP(Natural Language Processing) 전문가, 데이터 분석가를 독자로 상정하고 쓴 전문서입니다. 하지만 많은 내용들이 기본 개념부터 심화 활용까지 계단식 구성으로 되어 있어 책의 내용을 따라가는데 큰 문제는 없습니다. 

 트랜스포머(Transformers) 기술은 2017년 구글이 발표한 "Attention is All You Need" 논문을 통해 소개된 혁신적인 자연어 처리 모델입니다. 기존의 순환 신경망(RNN) 구조를 대체하며 자연어 처리 분야에 큰 변화를 가져오게 되지요. 이 기술은 우리가 지금 만나고 있는 여러 생성형 AI의 기반이 되는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등 기술로 발전하게 됩니다. 

저자는 이 모댈의 고유성을 고차원의 단일화와 높은 수준의 이머전시로 규정하고 있습니다. 즉 하나의 모델이 다양한 작업을 수행할 수 있으면서 수십억에서 조 단위의 파라미터를 학습하면서 발생하는데 이는 포스트 딥러닝 생태계에 일대 혁신과 패러다임의 전환을 가져왔다고 이야기합니다.

책은 단순 실무적, 기술적 접근만 하는 것이 아니라 이론이나 기술의 배경부터 차근 차근 설명하고 기술 부분으로 넘어가는 구조로 되어 있습니다. 즉, 이론적 배경, 구현 방법, 그리고 실제 응용 사례의 구성인거죠. 

이러한 구조는 독자가 트랜스포머와 자연어 처리에 대한 개념을 단계적으로 이해할 수 있게 도와줍니다. 각 장은 기본 개념 설명으로 시작해 점진적으로 복잡한 내용으로 나아가며, 실제 코드 예제와 응용 사례를 통해 이론을 실제 용례로 연결시킵니다. 또한 책 전반에 걸쳐 풍부한 그림과 도표가 제공되어 복잡한 개념을 시각화하여 이해를 돕고 있습니다.

그렇기에 서두에서 밝힌 바와 같이 저자가 상정한 대상 독자가 아니지만 교양 수준에서 접근하는 독자 역시 책에서 이야기하는 내용의 상당 부분을 이해할 수 있습니다. 

 이론적 깊이와 실용적 가이드를 균형 있게 제공하며, 최신 트렌드와 실무적 팁을 풍부하게 담고 있어 NLP 전문가를 목표로 하는 이들 뿐 아니라 교양서로서도 훌륭한 가치를 가지고 있는 책으로 추천드리고 싶습니다.  

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※ 본 서평은 출판사로부터 도서를 제공받아, 직접 읽고 주관에 따라 서평을 작성하였습니다.