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

이번에 네이버 카페 "독서 공간 리뷰어스 클럽"에서 서평단에 당첨이 되었습니다. 서평단의 혜택은 소정의 원고료(네이버페이 1천원)와 출판사인 "영진닷컴"으로부터 책을 무료로 받을 수 있다는 것입니다. 그러면 저는 서평단 가이드를 준수하며 이렇게 서평을 작성하면 되는거죠. 그럼 서평을 시작해보겠습니다.

서평을 쓰게 될 책의 제목은 "트랜스포머로 시작하는 자연어 처리"입니다. 여기서 제목에 쓰인 2가지 단어에 대해 짚고 넘어가겠습니다. 바로 "트랜스포머"와 "자연어 처리"입니다. 책의 제목을 보면 영화 트랜스포머가 생각나시는 분들이 있을 것 같습니다. 영화 속에서는 자동차가 로봇으로 변신하는 장면이 나오기도 하죠. 이 책의 주제인 트랜스포머 모델도 자연어를 처리함에 있어 변신을 한다고 생각하면 좋을 것 같습니다. 제가 아직 이 분야에 대하여 전문적인 소양을 갖추지는 못했으나 제가 이해하고 있는 선에서 말씀드리자면, 영화 트랜스포머에서 자동차가 로봇으로 변신했듯이 책에서 다룰 트랜스포머 모델은 입력 데이터를 넣으면 출력 데이터로 변신을 시켜줍니다. 그러니까 마치 통역을 해준다고 생각하시면 이해가 쉬울 것 같습니다. 입력 데이터로 "Hello"라는 영어를 넣으면 변신하여 출력 데이터로 "안녕"이라는 한국어가 우리 눈에 보이는거죠.

그 다음은 자연어 처리입니다. 자연어란, 기계어의 반대 개념으로 사람이 사용하는 언어입니다. 기계어는 컴퓨터가 사용하는 언어죠. 우리가 컴퓨터에게 일을 시키기 위해서는 우리의 말을 컴퓨터가 정확하게 이해를 해야 합니다. 그래야 오류 없이 제대로 된 결과물을 얻을 수 있죠. 이러한 자연어를 처리하는 모델들은 꾸준히 개발되고 있습니다. 그 중에 하나가 트랜스포머 모델인거죠. 그리고 트랜스포머를 기반으로 하여 BERT와 GPT라는 모델도 개발되었죠.
그래서 책에서는 자연어 처리와 관련하여 트랜스포머, BERT, GPT 크게 세 가지에 대한 내용을 다루고 있습니다. 또한, 문서 요약 및 고객의 감성 분석 등의 사례를 다루기도 하죠. 책은 상당히 두껍습니다. 전반적으로 훑어보기는 했지만, 아직 제 수준에서는 완벽하게 이해하지 못했습니다. 시간을 두고 천천히 한 챕터씩 정복해 나가야 할 것 같습니다. 자연어 처리에 관심이 있으신 분들이라면 저와 함께 한 챕터씩 익혀나가면 좋을 것 같습니다.
※ 네이버 카페 "독서 공간 리뷰어스 클럽"에서 서평단에 당첨되었고, 소정의 원고료(네이버페이 1천원) 지급과 출판사인 "영진닷컴"으로부터 책을 무료로 받아, 서평단 가이드를 준수하며 이렇게 서평을 작성했습니다.