한빛미디어

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

최근 인공지능이 산업 전반에 걸쳐 핵심 기술로 자리 잡으면서, 그중에서도 특히 "대화형 AI"가 대중과 업계의 주목을 받고 있다. GPT-3 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 보여주는 학습 능력과 생성력은 그야말로 신기에 가까웠다. 하지만 그 기술이 어떻게 작동하는지 궁금했지만 막연한 부담감에 깊이 들여다보지 못했었다. 그런데 출판사 서평단 도서 목록에서 이책을 보며 “직접 해보며 배우라”는 메시지가 느껴졌다. AI 관련 서적은 종종 이론만 나열하거나, 지나치게 어려운 수식으로 가득해 학습 의욕을 꺾기도 하지만, 이 책은 분명 다른 접근을 할 것 같다는 기대감이 들었다.

처음에 LLM의 작동 원리부터 시작해, 토큰화나 임베딩 같은 기술적 개념을 차근차근 설명한다. 특히 “언어 AI란 무엇인가”라는 질문으로 시작하는 1장은, 마치 친근한 친구가 AI의 역사와 핵심 개념을 풀어주는 듯한 서술로 몰입을 이끈다.

2부는 한층 더 흥미로웠다. 영화 리뷰 데이터셋을 활용해 텍스트 분류를 배우거나, 프롬프트 엔지니어링을 통해 AI의 응답 결과를 조정하는 법 등, 실생활에서 LLM을 활용할 수 있는 구체적인 예제들이 가득했다. 특히, AI가 왜 특정 응답을 생성했는지를 이해하는 프롬프트 엔지니어링 과정은 마치 AI와의 대화를 ‘튜닝’하는 듯한 재미를 느꼈다.

3부에서는 한 걸음 더 나아가 직접 LLM을 훈련시키고 미세 튜닝까지 할 수 있는 방법을 소개한다. SBERT로 텍스트 임베딩을 만들고, RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)를 통해 AI의 응답을 인간 피드백 기반으로 개선하는 과정은, 마치 ‘내가 만든 AI’라는 성취감을 느끼게 했다.

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이 책을 읽으며, 단지 AI 지식을 얻는 것을 넘어, 기술에 대한 두려움을 줄이고 실제 프로젝트에 적용할 수 있을 것 같은 자신감도 얻게 되었다. 기회가 된다면 LLM을 활용해 텍스트 자동 분류, 챗봇 시스템 구축 같은 현실적인 프로젝트를 직접 해보고 싶어졌다.

핸즈온 LLM은 작동 원리를 이해하고, 이를 자신의 프로젝트에 적용할 수 있도록 돕는 현실적인 내용이 담겨있었다. AI에 대한 흥미와 열정이 있는 사람이라면 그 열정을 현실로 연결해 줄 좋은 기회가 되리라 본다..