한빛미디어

ChatGPT가 세상에 나오고 LLM의 힘을 보여주면서 사람들은 NLP가 모든 것을 해결해 줄 수 있는 만능의 도구처럼 생각했습니다.

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하지만, 실제로 LLM을 이용한 제품이나 서비스를 구현하려고 하면 어디서부터 어떻게 시작해야 할 지 막막할 따름입니다.

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'쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM'은 개발자나 개발자가 아닌 모두에게 LLM의 개념뿐만 아니라, 이를 이용하여 실제로 제품화를 할 수 있도록 안내해주는 훌륭한 가이드입니다.

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저자의 이 분야에 대한 오랜 경험을 바탕으로 LLM의 개념에서부터 LLM을 효과적으로 사용하는 데 필요한 모든 정보를 제공합니다.

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Transformer와 Encoder / Decoder 설명으로부터 시작하여, Transfer Learning, Fine Tuning, Embedding, Attention, Tokenizing 등과 같이 NLP 분야의 핵심 개념들을 친절하게 설명해 줍니다.

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이 책의 진짜 가치는 기본 개념 설명이 아니라, 다양한 사례를 실제로 개발한다는 것입니다.

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예를 들어, VQA(Visual Question Answering) Model을 개발하는 사례를 설명하는 부분이 있습니다.

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총 3개의 Open Source Model을 Fine Tuning하여 VQA Model을 개발하는 과정을 설명하고 있는데, 전체적인 과정에서 중요한 지점을 놓치지 않고 설명하며, 나아갈 방향을 정확하게 짚어줍니다.

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결과가 어떤지 설명하기보다는 어떻게 LLM을 이용해서 제품을 개발하는지 전체적인 Process 설명을 좀 더 중요하게 다루고 있다는 느낌입니다.

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이와 함께 최근의 기술 흐름도 놓치지 않고 소개하면서, 구현에 필요한 중요 사항들도 실제 사례 위주로 설명하는 것도 잊지 않고 있습니다.

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실제 Model 개발 사례들 중에는 매우 도전적인 과제들도 있는데, 이런 과제를 수행하면서 기존 Open Source Model들을 어떻게 Customize하는지에 대한 작가 본인의 Know-How도 친절하게 전달하고 있습니다.

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마무리 부분에서는 실제 개발이 완료된 Model을 제품에 적용할 경우에 현실적으로 고려해야 할 사항들을 꼼꼼하게 짚어주며 책이 끝이 납니다.

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LLM을 이용해서 제품 구현을 하려는 분들에게 좋은 가이드가 아닐까 생각합니다.

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제가 생각하는 이 책의 단점이라고 하면, Deep Learning, PyTorch, NLP, 특히 Transfomer에 대한 사전 지식이 있어야 이 책을

쉽게 읽어갈 수 있을 것 같습니다.

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기본적인 Deep Learning 학습 방법과 PyTorch 기본 문법, Python 등의 사전 지식이 필요하다는 점이 제가 느낀 유일한 단점이었습니다.