쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM
쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM
한빛미디어 ‘나는 리뷰어다’ 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
ChatGPT가 세상에 나오고 LLM의 힘을 보여주면서 사람들은 NLP가 모든 것을 해결해 줄 수 있는 만능의 도구처럼 생각했습니다.
하지만, 실제로 LLM을 이용한 제품이나 서비스를 구현하려고 하면 어디서부터 어떻게 시작해야 할 지 막막할 따름입니다.
‘쉽고 빠르게 익히는 실전 LLM’은 개발자나 개발자가 아닌 모두에게 LLM의 개념뿐만 아니라, 이를 이용하여 실제로 제품화를 할 수 있도록 안내해주는 훌륭한 가이드입니다.
저자의 이 분야에 대한 오랜 경험을 바탕으로 LLM의 개념에서부터 LLM을 효과적으로 사용하는 데 필요한 모든 정보를 제공합니다.
Transformer와 Encoder / Decoder 설명으로부터 시작하여, Transfer Learning, Fine Tuning, Embedding, Attention, Tokenizing 등과 같이 NLP 분야의 핵심 개념들을 친절하게 설명해 줍니다.
이 책의 진짜 가치는 기본 개념 설명이 아니라, 다양한 사례를 실제로 개발한다는 것입니다.
예를 들어, VQA(Visual Question Answering) Model을 개발하는 사례를 설명하는 부분이 있습니다.
총 3개의 Open Source Model을 Fine Tuning하여 VQA Model을 개발하는 과정을 설명하고 있는데, 전체적인 과정에서 중요한 지점을 놓치지 않고 설명하며, 나아갈 방향을 정확하게 짚어줍니다.
결과가 어떤지 설명하기보다는 어떻게 LLM을 이용해서 제품을 개발하는지 전체적인 Process 설명을 좀 더 중요하게 다루고 있다는 느낌입니다.
이와 함께 최근의 기술 흐름도 놓치지 않고 소개하면서, 구현에 필요한 중요 사항들도 실제 사례 위주로 설명하는 것도 잊지 않고 있습니다.
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.
마무리 부분에서는 실제 개발이 완료된 Model을 제품에 적용할 경우에 현실적으로 고려해야 할 사항들을 꼼꼼하게 짚어주며 책이 끝이 납니다.
LLM을 이용해서 제품 구현을 하려는 분들에게 좋은 가이드가 아닐까 생각합니다.
제가 생각하는 이 책의 단점이라고 하면, Deep Learning, PyTorch, NLP, 특히 Transfomer에 대한 사전 지식이 있어야 이 책을
쉽게 읽어갈 수 있을 것 같습니다.
기본적인 Deep Learning 학습 방법과 PyTorch 기본 문법, Python 등의 사전 지식이 필요하다는 점이 제가 느낀 유일한 단점이었습니다.