쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM으로 배우는 실용 AI의 모든 것

쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM - 최신 LLM 활용법부터 RAG, 멀티모달 트랜스포머, RLHF/RLAIF까지, 2판
시난 오즈데미르 지음, 신병훈 옮김 / 한빛미디어 / 2025년 3월

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

요즘처럼 LLM(대형 언어 모델)이 하루가 멀다고 발전하는 시대에 개발자로서 뒤처지지 않으려면 빠르고 정확한 실전 감각이 중요하다고 생각하는데요. 다양한 오픈소스 모델과 API를 접하면서 어떻게 하면 더 실무에 맞는 방식으로 활용할 수 있을까 고민하는 경우가 많습니다.

이번에 소개할 쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM에선 제목 그대로 실전에 바로 쓸 수 있는 지식이 가득 담겨 있습니다. 단순한 개념 나열이나 이론 설명에 그치지 않고, 지금 당장 프로젝트에 적용해 볼 수 있는 프롬프트 엔지니어링, RLHF(강화 학습을 통한 피드백) 그리고 최신 LLM 트렌드까지 담고 있어 처음부터 끝까지 현업 냄새가 물씬 풍깁니다.

특히 인상 깊었던 부분은 독자의 수준과 호기심을 맞게 설명의 깊이가 자연스럽게 조절된 점인데요. 더 알고 싶다고 생각하는 순간 적절한 코드나 상세한 설명으로 개념을 익힐 수 있습니다. 이 정도면 충분할 것 같은 내용에서도 부담스럽지 않게 마무릿감이 있어 균형감 있게 구성된 내용들이 맘에 쏙 들었습니다.

총 4부로 구성되어 있는데요. 1부 LLM 소개에선 기본 개념과 주요 모델(GPT, BERT, T5, 라마)을 소개하며, 의미 기반 검색과 벡터 데이터베이스 활용법, RAG 파이프라인, AI 에이전트 구축 사례를 다룹니다. 응용 분야 중 하나인 의미 기반 검색에 어떻게 사용될 수 있는지 깊게 다루고 효과적인 프롬프트를 만드는 것은 LLM의 능력을 활용하는 데 필수적인데요. 그 부분까지 알차게 기초를 배울 수 있습니다.

2부에는 본격적으로 LLM을 활용한 방법들을 다룹니다. AI시스템을 최대한 활용할 수 있도록 LLM을 미세 조정하고 모델을 임베딩하는 데 중점을 둡니다. 실질적인 예시와 예제를 통해 빠른 시간 안에 언어 모델을 맞춤화하는 방법을 습득합니다.

3부 고급 LLM 사용법은 맞춤형 LLM 아키텍처 설계 및 평가, RLHF를 사용해 처음부터 명령어에 맞는 챗봇을 학습시키고 생산 효율성을 극대화하기 위해 LLM을 정량화/증류하는 방법을 살펴봅니다.

4부 부록 부분으로 LLM에 관ㄴ해 자주 묻는 질문, LLM 용어 해설, 그리고 LLM 애플리케이션 개발 고려 사항 등을 확인할 수 있는데요. LLM의 일반적인 애플리케이션에 대해서, 어떤 LLM에 중점을 둬야 하고 어떤 데이터가 필요한지, 그리고 어떤 일반적인 위험 요소들을 마주칠 수 있으며 그것들을 어떻게 다루어야 하는지에 대한 가이드를 제공합니다.

더 심화된 내용으로 돌아온 2판은 최신화된 미세 조세 조정(Fine-tunning), 오픈 소스와 클로즈드 소스 LLM 비교 및 전략적 활용법, 데이터 형식 및 파라미터 설정법, 임베딩 최적화, 고급 프롬프트 엔지니어링, LLM 평가를 다루며 최신 트렌드에 맞춰 RAG 챗봇, 추천 시스템, 강화 학습 기반 AI 정렬(RLHF/RLIf), 멀티모달 트랜스포머 구축까지 다룹니다. LLM에 대한 빠른 감 잡기와 동시에 깊이 있는 이해까지 제공하는 훌륭한 길잡이 저서라고 생각합니다. LLM을 활용한 서비스를 고민 중이라면 꼭 한번 읽어보시길 추천드립니다.