아직 다 읽지는 못했고 절반 좀 넘게 읽었다. 얇은 책이지만 꽤 짜임새가 있다. 생성형 AI의 개념 설명부터 시작해서 생성형 AI의 역사로 이어지는 내용을 가볍게 다루다 플로(flow) 기반 모델을 중심으로 점차 기술적인 깊이를 더해간다. 플로라는 개념이 생소했는데 다른 분들의 리뷰를 슬쩍 봤더니 나만 그런 것 같지는 않은 듯하다. 기존의 에너지 기반 모델은 분배함수와 같이 전체 정보를 필요로 하는 중앙 집권형 모델인 데 반해, 플로 기반 모델은 로컬 플로를 조정하는 분산 통치형 모델이라고 비교해서 정리한 부분 덕에 머릿속에서 어느 정도 정리가 됐다.
책의 난이도는 꽤 있는 편이다. 한 장 넘기는 데에 시간이 꽤 걸린다. 올해 초부터 조직 개편으로 회사에서 ML/DL 엔지니어라는 타이틀을 달고 일하고 있지만 아직까지는 실무 경험이 미천하고 지식도 얕다. 그래도 나름 머신러닝 개론 정도의 온라인 강의를 몇 개 들었기에 완전 초보 수준은 아니다. 그럼에도 불구하고 쭉쭉 읽어나가기에 쉽지 않았다. 의도적으로 수학적인 내용이나 수식을 최소화했다고 하는데 어느 정도 넣었다면 이해를 돕는 데에 나았을 것 같다. 머리말에 소개된 독자의 다른 책인 "확산 모델의 수학"을 찾아봐야겠다는 생각이 들었다. 머신러닝에 대해 기본적인 지식은 있는 상태에서 최근 인기 있는 생성형 모델은 어떤 것들이 있으며 그 동작 원리에 대해 대략적으로 알고 싶은 분들에게 추천드린다.
