한빛미디어

이 책은 오픈소스에 기여중인 수다르산님이 쓰고 전희원님, 정승환님, 김형준님이 번역한 책이다. 1부, 2부, 3부로 나뉘어져 있는걸로 보아서 각 한 부씩 맡아서 번역한 듯 하다. 개인적으로는 2부가 오타도 있고 분량도 가장 적고 번역이 매끄럽지 못하다고 느꼈다.

BERT는 Transformer기반의 양방향인코더이다. 다양한 변종이 나올 정도로 상당히 인기있는 모델이다. 이 책에서는 그 중에서 BART나 M-BERT나 Roberta나 Albert처럼 유명한 모델들을 소개하고 있다. 그리고 ROGUE평가지표 등도 소개하고 있고 지식증류나 제로샷 전이나 데이터 증강에 대해서도 소개하고 있다.

이 책의 장점은 BERT관련 많은 내용을 소개하고 있고 연습문제와 참고문헌이 모든 챕터마다 제공되고 연습문제 정답도 있는 점이다. 그리고 NLP나 KTRAIN등의 라이브러리를 소개해주고 있고 실제 COLAB에서 실습가능한 코드들도 있고 한국어 처리용 모델들도 소개하고 있다.

이 책의 단점은 계속 반복적으로 파라미터 개수나 위키피디아를 언급하고 있음에도 불구하고 전문용어가 많아 초심자가 접근하기에는 어려울 수 있다.

최근에 밀키트가 유행인데 딥러닝도 밀키트처럼 만들어진 모델을 다운받아 사용하면 되는 시대이다. 하지만 TV홈쇼핑의 대량패키지처럼 규모가 커서 아직은 좀 부담스럽다. 책 소개 문구처럼 인간보다 언어를 더 잘 이해하고 구현하는 모델의 종류는 알 수 있지만 이 책을 읽고 그 내용을 이해하기에는 시간이 필요하다. 즉, 대부분의 사람들 입장에서 생각을 해봐도 많은 시도를 해보기 전에는 이 책을 소화하기가 쉽지 않을 거라고 예상한다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."