[독서-1388] 25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬

25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬 - 생성 AI 기초부터 모델 구현까지 단계별 LLM 학습서
요시키 간다 지음, 임선집 옮김 / 루비페이퍼 / 2024년 7월

"25가지 문제로 배우는 LLM 입문 with 파이썬"은 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)에 관심 있는 사람들을 대상으로 한 입문서로, 기초부터 최신 동향까지 다루고 있다. 인공지능의 역사, 머신러닝과 딥러닝의 개념, 그리고 트랜스포머와 같은 핵심 모델에 이르기까지 중요한 내용을 체계적으로 설명하며, 25개의 실습 예제를 통해 이론과 실습을 병행할 수 있도록 구성되어 있다.

AI의 정의와 기초 이론부터 GPT, BERT, 트랜스포머, 디퓨전 모델에 이르기까지 다양한 주제를 다루며, 각 챕터는 간결한 설명과 실습 코드를 통해 쉽게 접근할 수 있도록 되어있다. 파이토치(PyTorch)와 허깅페이스(Hugging Face) 같은 AI 개발 도구를 사용해 실질적인 코드를 실행해 볼 수 있는 것은 장점이다.

1. 생성 AI의 기초: 챗GPT와 Bing Copilot 같은 서비스의 원리를 간략히 설명하며, 프롬프트 엔지니어링과 신경망의 기본 개념을 소개한다. 간단한 Python 코딩 실습을 통해 독자들이 기초적인 학습 흐름을 이해할 수 있다.

2. LLM 기본편: Word2Vec, n-gram, 트랜스포머 모델과 같은 LLM의 기반이 되는 이론과 실습을 다룬다. 트랜스포머 모델과 관련된 Python 코드 예제는 초심자들이 모델의 실제 활용을 체험할 수 있는 기회를 제공한다.

3. LLM 심화편: FLAN, RLHF, DPO 등 심화 주제와 함께 GPT-2 기반의 PicoGPT 구현, 구글 Gemma 모델 사용법 등을 소개한다. 최신 기술을 포함하면서도 입문자들이 이해할 수 있도록 설명한다.

이론적으로만 설명하지 않고, 직접 코드를 실행하며 학습할 수 있다. 실습 예제들은 학습 흐름에 따라 이전 예제를 기반으로 점진적으로 발전한다는 점에서 학습의 연속성을 제공한다. 생성형 AI와 LLM을 배우고자 하는 사람에게 추천한다.

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[독서-1387] RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드

RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드 - LLM 기초부터 모델 API, 벡터 DB, 임베딩, AI Agent까지
윤성재 지음 / 루비페이퍼 / 2024년 10월

"RAG 시스템 구축을 위한 랭체인 실전 가이드"는 대규모 언어 모델(LLM)과 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 개념부터 실무 구현까지를 체계적으로 다룬다. AI와 RAG에 입문하거나 관련 기술을 실제로 적용해 보고자 하는 이들에게 유용하다. 기술적 배경부터 실질적인 구현까지 체계적으로 다루고 있어, 입문자와 실무자 모두에게 유익한 내용을 담고 있다.

이론과 실습을 적절히 결합해 RAG와 LangChain의 활용법을 체계적으로 배울 수 있다. 개념을 이해하는 동시에 실질적으로 기술을 적용할 수 있다. LLM과 NLP 기술의 발전 과정을 차근차근 설명하며, 자연어 처리의 기초부터 최신 트렌드까지 쉽게 이해할 수 있도록 안내한다. LLM이 어떻게 현재의 위치에 이르렀는지 맥락을 파악할 수 있다.

이 책의 핵심은 LangChain 프레임워크를 기반으로 한 실전 학습이다. LangChain의 주요 기능과 구성 요소를 단계적으로 설명하며, LLM API 호출, 프롬프트 템플릿 작성, 스트리밍 구현 등의 내용을 다룬다. 각 단계는 실습 코드를 포함하고 있어, 독자들이 실제로 따라 하며 기술을 체득할 수 있다.

RAG 시스템의 개념과 원리 또한 명확하게 다룬다. LLM의 한계로 지적되는 환각 현상과 컨텍스트 윈도우 문제를 극복하기 위한 대안으로서 RAG의 필요성과 효과를 체계적으로 설명하며, 파인튜닝과의 차이를 비교해 독자들에게 명확한 이해를 제공한다. 책의 마지막 부분에서는 Streamlit을 활용해 RAG 기반 챗봇을 구축하고 배포하는 과정을 다룬다. 기본적인 챗봇 구현부터 고급 기능 추가, 그리고 실제 서비스 배포까지 전 과정을 안내하며, 실제 프로젝트를 완성하는 성취감을 느낄 수 있도록 구성되어 있다.

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[독서-1384] AI, 빅테크, 저널리즘 - 뉴미디어의 미래

AI, 빅테크, 저널리즘 - 기술이 바꿀 뉴미디어의 미래
이성규 지음 / 날리지 / 2024년 11월

"AI, 빅테크, 저널리즘"은 기술 발전과 저널리즘의 관계를 심도 있게 다루고 있다. 기술과 저널리즘의 대화를 통해 우리가 지향해야 할 저널리즘의 미래를 탐구한다. 기술 발전이 저널리즘의 본질에 어떤 영향을 미쳤는가라는 질문을 중심으로 전개된다. AI 기술의 급속한 발전은 우리의 삶 전반을 변화시키고 있다. 저널리즘의 본질과 방향성을 고민하며, AI 기술이 미디어에 미치는 영향을 심층적으로 분석했다.

인공지능의 도입이 미디어와 저널리즘에 가져올 변화는 이미 현실이 되고 있다. 생성형 AI로 만든 가상의 인물로 인플루언서 활동을 하는 사람이 생겨나고 있다. 중국 광저우 TV의 AI 앵커, 일본 류큐아사히 방송의 AI 아 나운서 도입 사례는 기술적 시도를 넘어 미디어의 본질을 변화시키려는 상징적인 움직임이다. 기술이 저널리즘에 영향을 미쳤지만, 뉴스의 본질인 ‘진실을 보도하는 것’은 크게 변하지 않았다

저널리즘은 기술 발전의 영향을 받으며 성장해왔지만, 본질적 가치는 쉽게 변하지 않는다. 저자는 빅테크 플랫폼의 부상으로 저널리즘의 생태계가 급격히 변화하고 있음을 주목한다. 기술과 뉴스의 관계를 ‘대화’로 비유하며, 새로운 기술이 뉴스 생태계에 끼친 긍정적·부정적 영향을 다각도로 분석한다. AI 기술을 활용해 팩트체크와 데이터 분석을 강화하고, 독자와의 신뢰를 회복하려는 노력은 저널리즘의 지속 가능성을 위한 중요한 과제가 되고 있다

생성형 AI와 같은 기술이 미디어 생태계에 가져올 위험성을 경고한다. AI 기술은 양극화를 가속화하고, AI를 소유한 기업과 그렇지 못한 기업 간의 격차를 심화시킬 가능성을 지적한다. 이로 인해 저널리즘의 독립성과 신뢰성이 약화될 위험이 있으며, 잘못된 정보의 확산과 허위 뉴스의 양산 가능성도 제기된다. 딥페이크와 같은 합성 미디어는 정보의 신뢰도를 위협하며, 진실과 거짓을 구분하기 어렵게 만든다.

AI 시대에 저널리즘은 변화의 기로에 서 있다. 기자와 독자가 직접 연결되는 새로운 형태의 저널리즘은 이미 현실로 다가오고 있다. 저자는 이러한 변화가 단순히 기술적 진보에 그치지 않고, 인간의 본질적 가치를 지향해야 한다. 결국, AI 시대에도 중요한 것은 기술 자체가 아니라 이를 수용하고 활용하는 인간의 선택이다.

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출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

[독서-1376] 더 퍼지, AI 시대 누가 미래를 이끄는가

더 퍼지, AI 시대 누가 미래를 이끄는가 - 인문학적 감각으로 인공지능 혁명을 일으키다
한지우 지음 / 미디어숲 / 2024년 11월

"더 퍼지, AI 시대 누가 미래를 이끄는가"는 인공지능(AI)의 비약적 발전과 변화의 중심에서 인간이 유지해야 할 가치와 AI와의 공존 방안을 심도 있게 탐구했다. 기술 혁명의 시대에 우리가 잃어서는 안 되는 인간다움, 그리고 이를 중심으로 한 새로운 사회적 역할과 방향성을 제시한다. 기술 혁신을 넘어, 인간의 삶과 사회의 근본적인 재편을 예고하고 있다.

‘퍼지(Fuzzy)’라는 개념은 명확하지 않은 것, 모호함을 다룰 줄 아는 인간의 능력을 의미한다. AI는 논리적이고 효율적인 문제 해결을 잘하지만, 인간은 불완전함 속에서 가능성을 찾아내고 새로운 의미를 창출한다. 이는 단순히 기술과 대결하거나 경쟁하는 것이 아닌, 기술을 이해하고 인간만의 고유한 강점을 발전시키는 방식으로 미래를 준비해야 한다는 점을 시사한다.

총 4개의 장으로 구성되어 있으며, 각 장은 AI와 인간의 관계를 다양한 각도에서 살펴본다. 1장에서는 AI가 가져올 산업 구조의 변화와 새로운 기회를, 2장에서는 인문학적 감각이 AI와의 균형을 이루는 방식을 탐구한다. 이어 3장에서는 개인이 인문학적 소양을 통해 경쟁력을 강화하는 방법을, 마지막으로 4장에서는 기술 시대에서도 윤리와 인간다움의 중요성을 강조한다.

AI가 데이터 분석과 예측에서 압도적인 능력을 보유하더라도, 인간의 공감, 창의적 사고, 그리고 윤리적 판단과 같은 능력은 대체 불가능하다는 것이다. 저자는 이러한 인간다움이 바로 AI 시대에도 지속 가능한 경쟁력의 원천임을 강조한다. 기술의 진보가 인간다움을 위협하는 대신, 이를 더욱 빛나게 만드는 수단이 되어야 한다는 철학이 책 전반에 걸쳐 관통하고 있다.

구글, 아마존과 같은 글로벌 기업의 사례는 정보를 제공하는 수준을 넘어, 인간에게 의미 있는 변화를 창출하려는 노력을 잘 보여준다. 이 과정에서 인간의 스토리와 감각을 기술과 융합시키는 것이 미래의 핵심 경쟁력이 될 것이라는 점이 강조된다. AI 기술이 자동화와 최적화를 통해 생산성을 높이는 한편, 인간 고유의 역할과 가치에 대한 고민을 던진다.

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출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

[독서-1366] 기업의 판도를 흔드는 AI 초혁신

기업의 판도를 흔드는 AI 초혁신 - AI 기술로 새롭게 설계되는 기업 생태계의 모든 것
장우경 지음 / 매일경제신문사 / 2024년 10월

"기업의 판도를 흔드는 AI 초혁신"은 AI 중심의 초혁신 시대가 도래하는 현시점에서 기업과 개인이 어떤 방식으로 AI를 활용해야 하는지에 대한 전략적 통찰을 제시한다. 엔비디아를 비롯한 GPU 칩 공급업체들이 AI 혁신의 기반을 제공하며 주목받고 있는 상황에서, AI는 단순한 기술을 넘어 전통 산업을 포함한 모든 비즈니스에 걸쳐 변화를 예고하고 있다. 금융권에서의 맞춤형 서비스 제공 사례처럼, AI는 전통산업과 융합하여 새로운 비즈니스 모델과 효율성을 창출할 가능성을 열어준다.

인공지능(AI)은 이제 그 자체로 우리 시대의 패러다임을 형성하고 있다. 사람들뿐만 아니라 기업과 세상 전체가 AI로 인해 근본적인 변화를 맞이하고 있는 상황에서, 이 책은 기업이 이러한 변화를 어떻게 수용하고 전략적으로 활용할 수 있을지에 대해 설명한다. AI 기술은 기업이 생존하기 위해 반드시 고려해야 할 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 기업들이 어떻게 AI 혁신을 통해 지속 가능한 성장을 추구할 수 있는지에 대한 청사진을 제시하고 있다.

AI는 이제 더 이상 부가적인 기술이 아니라, 기업의 전략적 비전과 운영 방식에 깊숙이 스며들어 미래 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리하고 있다. AI를 통해 기업이 경쟁력을 확보하고 유지하기 위해서는 기술 도입을 넘어서 조직의 변화를 촉진할 전략이 필요하다. AI와 인간의 조화로운 협력을 중심으로 구성되어야 하며, AI의 잠재력을 최대한 발휘하려면 그 활용 환경과 시스템 자체가 혁신적으로 재설계되어야 한다. 

생성형 AI는 다양한 시스템과 통합하여 기업의 효율성을 높이는 허브 역할을 수행할 수 있다. 이 책은 AI와의 지능형 자동화로 비즈니스 프로세스를 최적화하고 새로운 기회를 창출할 방안을 구체적으로 설명하며, 기업 리더들에게 AI 초혁신의 로드맵을 제시한다. AI와 데이터 분석의 결합은 기업이 고객의 요구를 더 깊이 이해하고, 이를 기반으로 맞춤형 경험을 제공하는 것을 가능하게 한다. 더 나아가, 기업이 고객을 단순한 소비자가 아닌 개별적인 개인으로 세분화하여, 각 개인에게 초개인화된 콘텐츠를 제공하는 것이 가능해질 것으로 예측된다.

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