이 책은 40년 이상 신경망을 지켜보며, 연구한 스티븐 스프럼 박사의 챗GPT에 관한 블로그를 책으로 엮은 챗GPT 안내서이다. 신경망의 하나 인 챗GPT를 인공지능 역사와 함께 차근차근 알기쉽게 그림과 함께 설명한다.
그 동안 코드 위주의 책으로 생성형AI(트랜스포머) 모델을 학습했거나, 인공지능으로 자연어를 처리하는데 관심이 있으신 분에게 추천드린다.
챗GPT를 설명하면서 자연스럽게 인공지능으로 문제를 처리하는 방식과 신경망 모델, 생성형 AI 작동 원리를 연결하여 설명하므로 지루하지 않고, 여태까지 의문으로 남았던 몇몇 개념들이 이 책을 통해 내 뉴런의 파라미터가 역전파되어 가중치가 모두 업데이트되는 느낌이다.(<- 이 문장 모르면 꼭 이 책을 읽어보시길 ㅎㅎ)
가중치와 말뭉치, 온톨로지, 소프트맥스, 손실 함수, 활성화함수, 신경망, 합성곱 신경망, 어텐션, 어텐션헤드, 에폭, 역전파, 외삽, 임베딩, 정규화, 전이학습, 트랜드포머, LLM, 프롬프트, 할루시네이션, 온도, 퍼셉트론, 하이퍼파라미터와 같은 개념이 책에서 모두 소개되며, 텍스트와 그림으로 반복하여 알기 쉽게 이해시켜 준다.
좌측에서 우측으로 개념이 모인다랄까? ㅎㅎ
책의 구성은 전체 2개의 장으로 구성되어 있다. 저자가 쓴 2개의 블로그 글이다.
1장 챗GPT가 하는 일은 무엇일까요? 그리고 어떻게 가능한 걸까요?에서는 챗GPT의 작동 원리를 인공지능 모델과 신경망의 개념으로 그림과 함께 단계별로 설명한다. 그리고 생성AI(트랜스포머) 모델과 신경망 모델의 차이를 알기 쉽게 알려 주며, 인공지능에서 자연어를 처리하는 방식을 의미 공간과 의미론적 운동 법칙으로 설명한다. 마지막에는 챗GPT의 단점(할루시네이션, 계산 능력)이 발생할 수 밖에 없는 이유와 대안을 제시한다.
2장의 챗GPT에 계산 지식의 초능력을 제공하는 울프럼 알파는 1장 말미에 얘기한 챗GPT의 단점을 해결할 수 있는 방안으로 저자가 개발한 울프럼 알파와 울프럼 언어에 관해 설명하며, 예시를 통해 가능성을 살펴보고, 앞으로 남은 숙제로 마무리한다.
마지막 부록에서는 챗GPT에서 울프럼 플러그인을 설치한 후, 챗GPT와 울프럼 알파, 울프럼 언어에서 가능한 실제 사례를 보여 주며, 앞으로의 전망으로 마무리한다.
저자가 개발한 울프럼 알파가 시리의 핵심 부분을 담당하고 있음에도, 장점과 단점을 솔직하게 얘기하고, 챗GPT와의
통합을 통해 챗GPT를 한단계 성장시키고자 한다. 샘 올트먼이 인정하고 함께할 지는 모르겠지만^^
하지만, 지금 진행하고 있으며, 샘 올트먼도 현 단계에서는 인정하지 않을까?
또한, 저자는 챗GPT가 최신 기술이며, 엔지니어링 측면에서 상당히 강력한 것을 인정하면서도, 이것도 또한 인간의 언어와 그 이면에 있는 사고 과정의 성격과 원리를 발견했다는 관점이 인상적이다.
앞으로 또 어떤 발견으로 세상이 바뀌게 될까?
챗GPT와 울프럼 알파, 울프럼 언어와의 통합에도 관심이 가지만, 그 아이디어(프롬프트)는 챗GPT와 다른 제품과도 충분히 도움이 될 것이다.
지금 우리에게 "부족한 것은 상상력뿐"이라는 옮긴이의 말로 마무리한다.
