한빛미디어
5시간 전
대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)의 시대가 본격적으로 열리면서, 이제 단순히 “AI를 써본다”를 넘어 AI를 제대로 이해하고 활용하는 능력이 점점 더 중요해지고 있습니다. 하지만 처음부터 수학이나 논문으로 뛰어드는 것은 쉽지 않죠. 그래서 이번 글에서는 학습자 수준별로 꼭 읽어보면 좋은 LLM 추천 도서 7권을 소개합니다.
처음 LLM을 접하는 분부터, 이미 AI 프로젝트를 진행 중인 분까지. 각자의 상황과 목표에 맞게 필요한 책을 골라 학습을 이어갈 수 있도록 준비해 보았습니다. 이 책들과 함께 여러분에게 가장 적합한 LLM 학습 여정을 시작해보세요!
LLM이라는 단어를 접할 때, “아직 용어조차 어렵게 느껴지는데…”라며 막막한 감정부터 생각나거나, 이론과 함께 직접 코드를 작성하고 실행하며 배우고 싶은 열정을 느끼시는 분들이 많을 겁니다.
이런 고민을 가진 여러분들을 위해, LLM을 기초부터 시작하기 위해 필요한 두 권의 도서를 소개합니다. 복잡한 이론에 앞서, 쉽고 빠르게 기본기를 다지거나 직접 코드를 다루며 실전 감각을 익히고 싶은 분들을 위한 책들입니다.
LLM 개발 단계별 가이드, 모범 사례, 실제 사례 연구, 실습 예제를 통해 LLM이 생소했던 사람도 당장 개발을 시작할 수 있을 만큼 LLM에 대한 전반적인 지식을 쉽고 친절하게 설명합니다. 또한, LLM을 현업에서 최적화하고 배포하는 실무적인 내용까지 다루어, 입문자부터 전문가까지 폭넓게 활용할 수 있는 완성형 가이드입니다.
많은 분들께 사랑받은 1판에서 더욱 심화된 내용으로 돌아온 2판은 최신화된 미세 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/RLAIF), 멀티모달 트랜스포머 구축까지 다룹니다.
A.『핸즈온 LLM』
LLM을 쓰는 것을 넘어, 이해하고 구현하는 것까지 나아가고 싶은 이를 위한 실전 가이드입니다. 직관적인 시각 자료와 예제를 제공해 ‘왜 이런 구조가 필요한지’ 이해하고 실용적인 도구와 개념을 익힐 수 있도록 구성했습니다. 사전 훈련된 대규모 언어 모델을 사용하는 방법과 시맨틱 검색 시스템을 만드는 방법, 텍스트 분류, 검색, 클러스터링을 위해 사전 훈련된 모델과 각종 라이브러리를 사용하는 방법을 배웁니다.
Level2. LLM으로 실전 감각 익히기
LLM의 기초를 다지셨다면, 다음 단계는 실전 감각을 익히는 것입니다. LLM을 실제 서비스에 연결하고, 나만의 시스템을 설계하고 싶은 분들을 위해 꼭 필요한 두 권의 도서를 소개합니다. 이론을 넘어, 실제 문제를 해결하고 싶은 열정을 가진 여러분께 이 책들이 큰 도움이 될 것입니다.
A.『러닝 랭체인』
랭체인의 초기 개발자들이 쓴 책으로, 랭체인과 랭그래프를 활용한 LLM 애플리케이션 개발 실전 가이드입니다.
책은 AI와 LLM의 기본 개념부터 시작해, 프롬프트 기법, 랭체인을 활용한 LLM 호출, 그리고 RAG(검색 증강 생성) 기술을 상세히 설명합니다. 또한 챗봇에 메모리를 추가하는 법, 랭그래프를 이용한 아키텍처 구현, 에이전트 아키텍처와 그 확장 기법, 그리고 AI 애플리케이션의 자율성과 신뢰성을 높이는 전략을 함께 소개합니다. 또한 애플리케이션의 배포 전략, 보안, 테스트 등 실무에 즉시 적용할 수 있는 인사이트를 제공하며 최신 AI 트렌드인 MCP 기술까지 함께 소개합니다.
A.『LLM 엔지니어링』
프로덕션 수준의 LLM 애플리케이션을 개발하고 배포하는 데 필요한 엔지니어링 방법들을 상세히 안내하는 책입니다. LLM 라이프사이클을 체계적으로 살펴보며, 데이터 엔지니어링부터 지도 학습 파인튜닝, 모델 평가, 추론 최적화, RAG 파이프라인 개발까지 핵심 개념과 실용적인 기술들을 다루고 있습니다.
이 과정에서 ‘LLM Twin’이라는 실제 프로젝트를 통해 개인의 글쓰기 스타일과 성격을 모방하는 AI를 구현하며, 데이터 수집과 전처리, 모델 파인튜닝 등 LLM 엔지니어링의 실전 노하우를 깊이 있게 익힐 수 있습니다.
Level3. LLM 실무에서 활용하기
LLM의 기초와 실전 감각을 익히셨다면, 이제는 실제 업무 현장에서 활용할 차례입니다. '생성형 AI의 핵심 원리를 이해하고 실무에 활용'하거나 '프롬프트 사용 방법과 최적화'를 깊게 배우고 싶은 분들을 위해, 실무 전문가들의 노하우가 담긴 두 권의 도서를 소개합니다. 이 책들과 함께 AI를 여러분의 업무에 완벽하게 적용해보세요.
A.『핸즈온 생성형 AI』
이 책은 생성형 AI의 핵심 원리를 이해하고 직접 구현해 보며 실무에 적용할 수 있도록 구성된 실습 중심 가이드입니다. 트랜스포머와 오토인코더, 확산 모델 등 주요 기술을 설명하고, 텍스트·이미지·오디오 등 다양한 멀티 모달 데이터를 생성하는 전 과정을 실제 코드와 함께 학습합니다.
책의 초반부에서는 생성형 AI의 개념과 기본 구조를 설명하고, 사전 학습된 모델을 활용한 텍스트 및 이미지 생성 방법을 소개합니다. 중반부에서는 트랜스포머와 확산 모델을 기반으로 한 파인튜닝 기법과 RAG 구현, LoRA와 드림부스 같은 최신 기술을 활용한 실전 예제를 다루며, 생성형 AI의 원리를 깊이 있게 이해할 수 있도록 돕습니다.
후반부에는 오디오 생성, 조건부 이미지 생성, 텍스트-이미지 응용 등 창의적인 활용 사례와 함께 생성형 AI를 실무에 접목하는 다양한 전략을 제시합니다. 또한 생성형 AI 분야의 발전과 최신 동향까지 함께 다루어 생성형 AI 기술을 책임감 있게 활용하는 개발자로 성장하도록 도와줍니다.
챗GPT, 스테이블 디퓨전 같은 LLM과 확산 모델을 효과적으로 활용하는 방법을 안내하는 책입니다. AI 모델을 신뢰성 있고 효율적으로 활용하는 핵심 기술인 프롬프트 엔지니어링을 심층적으로 다루며, 실전에서 바로 적용할 수 있는 원칙과 사례를 제공합니다. AI의 정확성을 높이고, 자동화된 시스템에서 안정적으로 활용할 수 있도록 돕는 이 책은 개발자, 데이터 과학자, AI를 실무에서 활용하려는 모든 이에게 필수 지침서가 될 것입니다.
Level4. LLM 최적화 마스터하기
이제 LLM을 활용한 서비스의 운영을 고민하는 단계입니다. '운영하는 AI 서비스의 비용은 낮추고 성능은 극대화'하고 싶은 분들을 위해, 마지막 단계에 꼭 필요한 한 권의 도서를 소개합니다. LLM 서비스의 설계부터 운영, 그리고 최적화까지 모든 노하우를 담고 있는 이 책과 함께 여러분의 서비스를 완성해보세요.
A.『LLM 서비스 설계와 최적화』
AI와 머신러닝의 발전으로 거대 언어 모델(LLM)에 대한 관심은 급증했지만, 높은 비용 때문에 수많은 기업이 도입을 주저하고 있습니다. 이 책은 적은 비용으로 LLM을 구축하고 배포하는 효율적인 접근법을 소개합니다. 모델 선택, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 배포의 각 단계에서 성능을 지나치게 희생하지 않으면서 비용을 최소화하는 방법을 만나 보세요.
검색 시스템이나 AI 에이전트와 같은 생성형 AI 애플리케이션 구현에 필요한 실용적이고 기술적인 지식을 제공합니다. 모델 양자화, 스케일링 등의 추론 최적화 기법과 인프라 비용 절감 방법을 탐구하여 생성형 AI 서비스의 경쟁력을 강화해 보세요.
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