"NLP와 LLM 실전 가이드"는 자연어 처리(Natural Language Processing)라는 거대한 기술 분야를, 이론적 엄밀성과 실무 지향성을 모두 갖춘 구조로 안내하는 보기 드문 책이다. 이 책은 단순한 ‘개론서’가 아니다. 머신러닝과 수학, 통계 기초부터 시작해, GPT-3 및 LangChain 기반의 고급 응용에 이르기까지 하나의 통합된 흐름으로 연결되어 있다. 특히 최근 화두인 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 프롬프트 엔지니어링, LLM 파인튜닝 등 최신 기술들을 실용적 코드 예제와 함께 상세히 다루는 점이 인상적이다.

? 기초: 머신러닝과 수학, 통계의 탄탄한 바탕
초반부(1~3장)는 자연어 처리에 대한 철학적 접근과 함께, 이를 수학적으로 설명할 수 있는 기초 체계를 다진다. 선형대수(벡터, 행렬, 고유값/고유벡터), 확률 이론(조건부 확률, 베이즈 정리), 통계 개념(기대값, 분산, 상관 계수) 등은 단순한 수식 나열이 아닌, NLP 알고리즘이 어떻게 이 수학 개념을 활용하는지까지 설명한다.
예를 들어, Word2Vec 임베딩이 의미 공간을 벡터로 표현할 때 코사인 유사도를 사용하는 수학적 배경이나, Naive Bayes 분류기가 문장 내 단어 출현 빈도를 확률 분포로 해석하는 방식 등을 상세하게 다룬다. 이론 뒤에는 항상 파이썬 실습 예제가 따라오므로, 학습자 입장에서도 추상적 개념을 직접 구현해볼 수 있다.

⚙️ 전통적인 NLP 파이프라인의 구성과 실전 전략
중반부(4~5장)에서는 실제 자연어 처리 파이프라인을 어떻게 구성할 수 있는지 단계별로 다룬다. 텍스트 정규화, 토크나이징, 품사 태깅, 개체명 인식(NER), 불용어 제거 등의 전처리 작업은 모두 Scikit-learn, spaCy, NLTK 등 널리 쓰이는 라이브러리를 활용해 설명된다.

TF-IDF와 Word2Vec을 기반으로 한 전통적인 텍스트 분류 모델들을 소개하며, Logistic Regression, Random Forest, SVM 등 머신러닝 기법들이 NLP에서 어떻게 사용되는지 보여준다. 이때 단순한 분류 정확도(accuracy)만 보는 것이 아니라, Precision, Recall, F1 Score, ROC Curve와 같은 실제 현업에서 쓰이는 정량적 평가 지표를 함께 설명하여, 실무와의 연결 고리를 놓치지 않는다.

? LLM의 구조, 트랜스포머 메커니즘, GPT 모델까지
6장 이후부터는 본격적으로 딥러닝 기반 NLP, 특히 트랜스포머(Transformer) 아키텍처와 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)에 대한 논의가 시작된다. Positional Encoding, Self-Attention, Multi-head Attention, Residual Connection 등 트랜스포머의 핵심 요소들을 수식과 함께 시각적 다이어그램으로 설명한다.

특히 GPT-2/3 같은 오토리그레시브 모델과 BERT 같은 양방향 모델의 구조적 차이와 학습 방식 차이를 비교해 설명해주는 부분은 매우 유익하다. GPT-3의 파라미터 수가 175B(십칠십오억 개)에 달하는 이유, 그리고 그로 인한 메모리·컴퓨팅 자원의 제약, 프롬프트 기반 제로샷/원샷/퓨샷 학습 전략 등은 최근 NLP 산업 현장의 고민과 그대로 맞닿아 있다.

? RAG, LangChain, 프롬프트 최적화 등 실무 중심의 고급 응용
8~9장에서는 GPT와 같은 LLM을 단순히 호출하는 수준을 넘어서, 이를 외부 지식베이스와 결합하여 정답률을 높이는 RAG 구조(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 LangChain을 사용한 프롬프트 체인 구성 방법 등 실무에 바로 적용할 수 있는 고급 기법들이 등장한다.

예를 들어, 문서 검색 → 임베딩 → 벡터DB(예: FAISS, Chroma) → LLM 질의 응답 흐름을 설계하는 방법, 로컬 LLM(OpenLLaMA, Mistral 등) 운영 전략, 클라우드 상의 API 호출 비용 절감 방안(Prompt Compression, Token Truncation 등)까지 구체적으로 다뤄진다.

멀티 에이전트 기반 LLM 시스템 설계와 같은 최근 연구 트렌드도 간략히 소개되어, 최신 동향을 이해하는 데도 도움이 된다.

? 트렌드, 산업 전망, 그리고 전문가 인터뷰
마지막 10~11장은 NLP와 LLM 기술이 산업, 사회, 윤리 등에 미치는 영향을 분석하고 있다. 대규모 언어 모델이 단순한 챗봇 이상의 존재가 되어가는 현상, 기업 내 데이터 자산을 LLM과 접목해 검색·분석 능력을 자동화하는 현장 사례들이 흥미롭게 다가온다. 또한 실제 업계 전문가들과의 인터뷰도 포함되어 있어 독자가 기술을 넘어서 실무와 조직, 비즈니스 전략까지 통합적으로 생각할 수 있게 돕는다.

이 도서는 이론적으로 탄탄하고 실습적으로 충실하며, 무엇보다 산업 응용과 트렌드에 민감하게 반응한다. 자연어 처리라는 기술이 단순한 분류 문제를 넘어, 산업을 바꾸고 인간의 사고를 재구성하는 도구로 진화하고 있는 지금, 이 책은 기술 리더로서 NLP, LLM을 학습하는데 충분한 기술적 깊이를 전달한다.
"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

리뷰 원본 - [책 리뷰] NLP 와 LLM 실전 가이드 - 리오르 가지트, 메이삼 가파리

진짜 공부하고 싶게 만드는 책이다. 흩어져있는 자연어의 A to Z 를 정석같이 일목요연하게 정리되어 있어서, 모든 챕터 하나 하나가 이정표 역할을 한다. 특히 NLP 입문자에 가까운 나에게 길 잃지말라고 계속 가이드를 준다.

각 챕터가 배경 지식을 하나씩 쌓아가는 형태고, 서술하는 방식이 "장 소개", "목차와 전체 내용" 을 짚고 세부 내용으로 하나씩 진행하는게 "자연어 처리" 라는 분야의 official docs 를 읽는 것 같다.

책은 (주관적으로) 크게 3개 섹터로 이뤄지는 것 같다.

1. ML을 위한 기초 지식, ML을 학습하기 위한 기존의 방법들 (자연어 처리 중심)
2. 현 시점 SOTA, LLM 에 대한 얘기, 활용과 실습 중심
3. 그리고 미래에 대한 전망

초반부에서 다루는 선형대수, 확률, 통계는 실제로 머신러닝 실습을 하는 사람이라면 반드시 알고 있어야 하는 내용들이다. 다만 이 책은 자세한 설명을 일일이 파고드는 스타일이 아니라, 중요한 핵심 개념을 "놓치지 않게" 딱딱 짚어준다. 개인적으로는 이 부분이 정말 좋았다. 너무 깊게 들어가면 NLP 입문자 입장에서 부담스러울 수 있는데, 딱 적절한 수준에서 정리해준다.

CH3부터 CH6까지는 기존 머신러닝 기반 자연어 처리의 전통적인 구조를 설명한다. 전처리, 피처 엔지니어링, 분류, 모델 평가로 이어지는 이 흐름이 아주 교과서적이다.

특히 좋았던 점은 많은 책들이 대충 넘기는 텍스트 전처리를 이 책은 굉장히 다양한 방법론과 함께 자세히 짚고 간다는 것이다. 소문자화, 특수문자 제거, 정규표현식, 불용어 제거, 표제어 추출, 개체명 인식(NER), 품사 태깅(POS tagging) 등이 각각 어떤 맥락에서 중요하고, 어떤 선택지를 고려할 수 있는지 다룬다. 단순한 예제 코드가 아니라 실무적인 감각으로 설명한다.

그리고 CH6부터는 트랜스포머 기반 딥러닝 언어 모델로 넘어가는데, 여기서부터는 NLP 입장에서의 최신 기술 스택에 대한 안내서처럼 구성된다. RNN, CNN을 넘어서 왜 트랜스포머가 등장했는지, BERT와 같은 모델이 어떻게 문맥을 이해하고 분류 성능을 높일 수 있는지 서술한다.

개인적으로는 여기까지 읽고 "실전 가이드 맞네" 라는 생각이 들었다. 설명은 교과서 같지만, 적용은 실전에 가깝게 잘 정돈되어 있다.

CH7부터 CH9까지는 GPT, BERT, LLaMA, PaLM 같은 대규모 언어 모델의 구조와 트렌드, 활용 사례를 다룬다. 특히 OpenAI의 RLHF 접근 방법을 풀어낸 부분은 실전에서 LLM을 접했던 입장에서 더 인상 깊었다. (최근에 읽었던 "GPT API를 활용한 인공지능 앱 개발" 책의 내용을 응축해둔 듯한 느낌)

그리고 10장부터는 자연어 처리와 LLM의 현재와 미래에 대한 이야기다. 이 부분은 책의 인문학적인 성격도 살짝 느껴졌다. 무어의 법칙부터 시작해 GPU, TPU, 양자컴퓨팅, LLMOps, 임베딩 구조, 백터DB, RAG의 중요성까지 기술적인 내용과 산업 트렌드를 폭넓게 다룬다. 여기서 인상 깊었던 건 단순히 기술의 발전만을 다룬 것이 아니라, 아래 흐름으로 으로 알려줘서, 지금 그 흐름 위에 있다는 걸 다시 인지 할 수 있었다.

• 산업 전반에 어떤 변화가 일어났는지
• 왜 CAIO(Chief AI Officer) 같은 포지션이 등장했는지
• 다중 에이전트, AutoGen, LFM(대규모 기초모델) 같은 흐름이 왜 주목받는지

딥러닝 기반 자연어 처리의 전통적인 접근부터 LLM, RAG, 그리고 미래까지 이어지는 흐름 속에서 지금 어디에 서 있는지, 앞으로 뭘 알아야 할지를 알려주는 책이다.

현대는 (어떤 형태의) 비즈니스 이전에 테크가 존재할 수는 없다고 생각하며 기술 그 자체로는 결코 목적이 될 수 없다고 생각한다. 우리는 언제나 '무엇을 이루고자 하는가'라는 목적에서 출발해야 한다. 그리고 그 목적을 이루기 위해 가장 날카롭고 적절한 수단과 도구를 선택하는 것이다. 이 책은 바로 그런 관점에서, 다양한 도구와 방법론들을 마치 잘 정리된 도구 상점처럼 펼쳐 보인다.

CH10. 대규모 언어 모델과 인공지능이 주도하는 과거, 현재, 미래 트렌드 분석 & CH11. 세계적 전문가들이 바라본 산업의 현재와 미래

대규모 언어 모델의 발전을 논할 때 컴퓨팅 파워는 빠질 수 없는 이야기이다. 기존에는 무어의 법칙(2년마다 트랜지스터 수가 2배 증가)을 바탕으로 꾸준한 하드웨어 성능 향상을 기대했지만, 2020년대를 지나며 물리적 한계와 비용 문제로 의문이 제기되었다. 그럼에도 무어의 법칙은 여전히 산업계에서 중요한 기준점으로 작용하고 있다.

이와 동시에 Tensor Processing Unit(TPU), GPU의 발전, 그리고 딥러닝 특화 하드웨어의 등장으로 LLM 훈련과 추론 환경은 크게 개선되었다. 특히 TPU와 GPU 클러스터를 활용한 클라우드 컴퓨팅의 확산으로, 개인이나 중소기업도 대규모 언어 모델을 실험하고 서비스할 수 있는 환경이 마련되었다.

프롬프트 엔지니어링과 RAG의 재조명

프롬프트 엔지니어링은 LLM을 활용한 애플리케이션 개발의 첫 번째 단계로 자리 잡았다. 그 뒤를 이어 RAG (Retrieval-Augmented Generation)이 재조명되고 있는데, 이는 검색된 정보와 언어 모델을 결합하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 결과를 제공하기 위함이다.

RAG의 성능은 단순히 모델의 크기나 파라미터 수에 의존하는 것이 아니라,

• 검색된 데이터의 구조 설계
• Vector DBMS의 선택
• 임베딩 품질

등에 의해 크게 좌우된다.
여기서 임베딩은 텍스트 데이터를 벡터로 변환하는 과정으로, 손실 압축 메커니즘이기 때문에 어느 정도 정보 손실이 발생한다. 따라서, 효율적인 임베딩 설계가 RAG의 성능을 좌우한다.

LLM을 활용한 응용은 다음과 같은 복잡도 단계를 가진다.

1. 프롬프트 엔지니어링
2. RAG
3. 미세 조정(Fine-Tuning)
4. 모델 재학습
5. 사전학습(Pretraining)

각 단계로 갈수록 비용과 기술적 복잡성은 급격히 증가하지만, 그만큼 얻을 수 있는 커스터마이징의 폭도 커진다.

최근에는 이러한 워크플로우를 체계화한 LLMOps가 등장했다. LLMOps는 LLM의 개발, 배포, 모니터링, 버전 관리, 평가를 포함하는 LLM 기반 MLOps의 확장된 개념이다.

책의 마지막은 글로벌 기업의 AI 담당자들과의 인터뷰로 구성되어 있다. 그 중에서도 인상 깊었던 것은 이베이의 CAIO 니잔 메켈-보브로브 박사의 발언이었다.

니잔 박사는 앞으로의 트렌드로 대규모 기초 모델 (LFM, Large Foundation Model) 로의 전환을 강조했다. 이는 특정 용도에만 국한된 모델이 아니라, 다수의 태스크를 포괄할 수 있는 범용적인 모델의 필요성을 뜻한다. 실제로 OpenAI, Google, Meta 역시 모두 LFM 중심으로 연구를 이어가고 있으며, 다중 언어 지원, 복합적인 reasoning, 멀티모달 학습 등으로 확장되고 있다.

팔란티어 CTO는 K-LLMs 즉, 특정 도메인 또는 조직에 맞게 커스텀된 LLM들의 활용 가능성을 강조했다. 앞으로는 단일 대규모 모델보다는 다양한 크기의 특화된 LLM들을 유기적으로 조합하는 전략이 중요해질 것으로 보인다.

자연어 처리(NLP) 분야는 최근 **대규모 언어 모델(LLM)**의 발전과 함께 빠르게 성장하고 있으며, 이 책은 기초부터 고급 AI 모델 설계 및 비즈니스 응용까지 체계적으로 다루고 있어 매우 유용한 학습 자료입니다.

이 책의 가장 큰 장점은 이론과 실전 구현의 균형입니다. 단순한 개념 설명이 아니라, 선형대수, 최적화, 확률, 통계 등 머신러닝에 필수적인 수학적 기초를 탄탄하게 다진 후, 이를 기반으로 실제 NLP 모델을 구현하는 과정을 설명합니다. 특히, 머신러닝 기법이 자연어 처리에 어떻게 적용되는지를 명확히 보여주기 때문에, 초보자와 전문가 모두에게 가치 있는 내용을 제공합니다.

또한, 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 응용 프로그램을 다루면서 최신 NLP 기술 트렌드도 함께 소개하고 있어, NLP를 처음 접하는 독자에게는 흐름을 이해하는 데 도움이 되고, 경험자에게는 전체적인 개념을 정리하고 미래 전망을 살펴볼 기회를 제공합니다.

NLP에 관심 있는 누구에게나 추천할 만한 책이며, 특히 파이썬을 활용해 직접 구현하며 배우고 싶은 분들에게 필수적인 참고서가 될 것입니다. 기초부터 응용까지 자연어 처리의 전반을 학습하고 싶은 분들에게 강력 추천합니다!

[책 제목처럼 진짜 '실전 가이드' 같은 책]

 책을 읽어보니 ⌜NLP와 LLM 실전 가이드⌟라는 책의 제목이 정말 적절하다는 생각이 들었다. 잘 어울리는 책이라는 생각이 들었다. 자연어 처리의 개념부터 시작해서 관련된 수학적 배경, 머신러닝과 NLP의 연결 방법까지 기초를 탄탄하게 다루고 있을 뿐 아니라 기존 언어 모델을 비롯해 LLM, RAG, Agent, LangChain과 같은 최신 기술까지 폭넓게 다루고 있다. 또한 NLP의 발전 과정에서 대규모 데이터셋이 미친 영향까지 짚어주기 때문에 NLP와 LLM을 공부하는 데 꼭 필요한 내용을 빠짐없이 담고 있다는 느낌이었다.

[NLP 공부 시작 전에 만났더라면 좋았을 책]

 이 책을 통해 내가 지금까지 공부했던 NLP 분야의 핵심 개념과 기술을 다시 한번 정리하고 부족한 부분을 명확히 파악할 수 있었다. 특히 중간중간 내용을 읽으면서 처음 NLP를 접했을 때 이 책을 알았더라면 더 효과적이고 빠르게 학습할 수 있었을 텐데 하는 아쉬움마저 들었다. 만약 내 주변에 자연어 처리를 공부하기 시작하는 사람이 있다면 무조건 이 책을 가장 먼저 추천하고 싶다. 이후에 논문을 읽거나 프로젝트를 시작하면 훨씬 더 큰 성과를 얻을 수 있을 것 같기 때문이다.

[최신 흐름과 전문가들의 산업 미래 관련 의견 포함된 신간]

 신간이기 때문에 최신 연구 동향과 NLP 분야의 가장 앞선 기술들을 반영하고 있다는 점도 좋았다. 빠르게 변화하고 있는 NLP 분야에서 최신 흐름과 기술의 방향성을 함께 잡아주는 책을 만나는 것이 쉽지 않은데 이 책은 그런 역할을 충실히 수행하고 있다는 느낌을 받았다. 또한, 세계적인 전문가들을 직접 인터뷰하여 그들의 인사이트를 담은 인터뷰 내용 전부를 담았다는 점도 많은 것을 배울 수 있는 포인트 중에 하나이다.

? 추천 독자

1. 자연어 처리를 처음 시작하려는 사람

2. 자연어 처리를 공부해왔지만 제대로 가고 있는지, 놓친 부분은 없는지 점검하고 싶은 사람

3. 머신러닝과 NLP의 수학적 기초부터 미래 동향에 대한 인사이트까지 챙기고 싶은 사람

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

NLP와 LLM 실전 가이드』 서점용 리뷰 (프론트엔드 개발자 관점)
AI 기술이 점점 프론트엔드 영역까지 확장되며, 사용자와의 상호작용에 인공지능이 깊숙이 관여하는 시대가 되었습니다. 프론트엔드 개발 경력 8년차인 저는 이 책 『NLP와 LLM 실전 가이드』를 통해 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 개념을 제대로 이해할 수 있었습니다.

이 책은 단순한 이론서가 아니라, 수학적 기초부터 실전 구현까지 단계적으로 설명하며, 특히 개발자의 눈높이에 맞춰 기술적 맥락을 풀어내는 방식이 인상 깊었습니다. Transformer, GPT, BERT 같은 용어들이 이제는 낯설지 않고, 챗봇, 요약 시스템, 문장 임베딩 같은 실제 기능들이 어떻게 구현되는지도 구체적으로 와닿았습니다.

무엇보다 좋았던 점은, “나는 모델을 만드는 사람이 아니라, 모델을 이해하고 활용하는 사람”이라는 프론트엔드 개발자의 입장에서 꼭 알아야 할 것들만 정제해서 담아냈다는 점입니다. 실무에 적용 가능한 예제가 많고, 복잡한 개념도 사례 중심으로 설명해서 학습이 훨씬 수월했습니다.

프론트든 백엔드든, 앞으로의 개발자는 AI를 몰라서는 안 되는 시대입니다. ‘프론트엔드 개발자도 충분히 따라갈 수 있는 AI 입문서’를 찾는다면, 이 책이 정답입니다. 자연어 처리에 처음 입문하는 개발자라면 꼭 한 번 읽어보시길 추천합니다.

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

최근 AI 산업에서 자연어 처리와 LLM은 빠르게 성장하고 있으며, ChatGPT 같은 생성형 AI가 다양한 산업에 도입되고 있습니다. 이 책은 이러한 트렌드를 반영해 기본적인 NLP 개념뿐만 아니라 최신 LLM을 어떻게 활용할 수 있는지까지 다룹니다.
특히 기업에서 LLM을 활용한 자동화, 챗봇, 검색 엔진 개선 등 실용적인 예제들이 포함되어 있어 단순한 이론서가 아니라 실무 중심의 학습서라는 점에서 많은 도움이 될 것이라 생각합니다. 

책을 읽으며 가장 인상 깊었던 점은 NLP와 LLM을 실용적으로 접근하는 방식이었습니다. 단순히 모델을 소개하는 것이 아니라, 이를 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 자세히 설명해 줍니다. 예제 코드도 많아서 직접 실행하면서 학습할 수 있었고 단순한 코드 실행이 아니라 “왜 이렇게 동작하는가”를 설명해 준 점이 좋았습니다.
다만, 초반의 수학 개념 부분은 NLP 초심자에게는 다소 어려울 수 있을 것 같습니다. 기본적인 머신러닝 개념을 알고 있다면 더 수월하게 읽을 수 있을 듯합니다. 후반부 LLM 관련 내용은 최근 트렌드를 잘 반영하고 있어 흥미로웠지만 모델을 직접 구축하기보다는 활용하는 데 초점이 맞춰져 있습니다.

이 책의 가장 큰 장점은 이론과 실습의 균형입니다. 개념 설명 후 바로 코드 예제를 통해 실습할 수 있어 이해가 빠르고, 실제 프로젝트에서 바로 적용할 수 있는 실전형 접근 방식을 취하기 때문에 실무에 이용할 아이디어를 얻는 데에 도움이 됩니다.

자연어 처리 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 최신 모델과 도구를 다루는 점도 이 책의 장점이라고 느꼈습니다.
 

[추천 독자]
NLP와 LLM의 전체적인 개념을 잡고 싶은 분, 챗봇, 문서 요약, 자동화 시스템 등 LLM 기반 서비스를 고민하는 분에게 추천하고 싶습니다.  다만, 수학적인 내용이 다소 포함되어 있기 때문에 기초를 먼저 다진 후에 읽으면 더 좋을 것 같습니다.

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

1. 개요

『NLP와 LLM 실전 가이드』는 자연어 처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)의 기본부터 고급 응용까지 실무 중심으로 알차게 다룬 책이다. 최근 ChatGPT 등 인공지능 기술이 주목받으면서, 자연어 처리의 이론과 실제 구현 능력을 체계적으로 학습하려는 독자에게 유익한 길잡이 역할을 한다.

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2. 책 주요 내용

이 책은 총 11장으로 구성되어 있다. 초반에는 자연어 처리 개념과 머신러닝의 기초 이론(선형대수, 확률, 통계)을 소개하고, 이후 텍스트 전처리와 전통적 머신러닝, 딥러닝 모델을 활용한 텍스트 분류 방법을 상세히 설명한다.

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특히 6장부터는 대규모 언어 모델(LLM)의 구조와 원리를 깊이 있게 다루며, GPT 등 최신 언어 모델에 대한 이해와 활용 능력을 높이는 데 초점을 맞춘다.

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후반부(8~10장)는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 랭체인(LangChain)을 활용한 고급 응용 방법, 클라우드 기반 서비스 구축, 그리고 AI와 LLM의 현재와 미래 트렌드 분석 등 실전에서 필요한 최신 기술 트렌드를 다룬다.

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3. 읽으면서 좋았던 점

• 자연어 처리와 대규모 언어 모델에 대한 최신 지식을 현장감 있게 다뤄, 이론과 실무 간의 균형이 뛰어나다.
• 복잡한 이론(특히 트랜스포머, GPT 시리즈 등)을 직관적으로 쉽게 설명해 초보자와 실무자 모두에게 유익하다.
• RAG와 랭체인, 허깅페이스 등 최신 실무 기술을 상세히 소개하여, 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 예제들이 많았다.
• 챕터별로 '기술 요구 사항'을 명확히 제시해 독자의 학습 목표와 준비물을 쉽게 파악할 수 있게 해 준다.

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4. 총평

『NLP와 LLM 실전 가이드』는 빠르게 발전하는 NLP와 인공지능 트렌드를 제대로 파악하고 싶은 독자에게 추천할 만한 책이다. 초보자에게는 단계별 학습 로드맵을, 실무자에게는 현장에서 활용 가능한 다양한 아이디어와 기술을 제공하는 실용적이면서도 깊이 있는 안내서다.

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특히 이 책을 통해 NLP 분야의 최신 흐름과 실제 적용 사례를 동시에 학습할 수 있어, 현업에서 자연어 처리 기술을 직접 적용하고자 하는 독자에게 더없이 좋은 가이드북이 될 것이다. 아울러 부록이나 추가적인 온라인 자료(예를 들어, 예제 코드 저장소 또는 동영상 강의 등)를 제공한다면 독자의 학습 효율을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대한다.??

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

NLP와 LLM 실전가이드

박조은 님께서 번역해주셨다. 어디서 많이 들어봤는데...

박조은 님은 구독자 2만이 넘는 유튜브 오늘 코드를 운영하고 있다.

https://www.youtube.com/@todaycode

오늘코드todaycode

? Microsoft MVP(Python Developer Technologies) ? 인프런 지식공유자 : https://www.inflearn.com/users/91177/@todaycode 공공데이터 분석, 데이터 시각화, 캐글과 데이콘 머신러닝/딥러닝 튜토리얼 Pandas, Numpy, Scipy, sc

www.youtube.com

유튜브에는 이 책에 대한 일부 강의도 올려주시고 있다.

책의 내용에 대한 실제 코드는 아래의 깃허브에서 코랩 링크를 찾을 수 있다.

https://github.com/corazzon/Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs

GitHub - corazzon/Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs: Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs

Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs. Contribute to corazzon/Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs development by creating an account on GitHub.

github.com

요즘엔 책 하나에 얽힌 다른 소스들이 많아서 먼저 소개부터 했다.

이제, 이 책에 대해 조금 리뷰하고자 한다.

하나의 개념에 대해 깊게 고민들어가는 책이 아니다.

NLP와 LLM 에 대한 전체적인 설명이다. 

역사적으로 중요한 관점과 개념적으로 필요한 부분을 적어놓아서 이 분야의 전체적인 흐름을 파악하기 좋았다.

자세히 알고 싶다면 각자가 조금 더 찾아봐야한다.

책에 소개되는 RAG , Langchain 등은 이미 수많이 다른 책에서 언급되고 자료가 많으니 넘기겠다.

내가 흥미롭게 본 부분은 9.6 절의 다중에이전트이다.

AutoGen

다중에이전트는 최근에 대규모 언어 모델 분야에서 주목받는 기술이라고 한다.

챗 GPT 처럼 사용자가 단일 대규모 언어 모델과 직접 상호작용하는 대신, 여러 대규모 언어 모델을 설정한 뒤 각 모델에 고유한 시스템 프롬프트를 부여해 각기 다른 역할을 맡긴다.

이로 인해, 기존 응답이 재검토 되면서 환각이 감소된다.

또한 각각의 모델이 맡은 롤(백엔드 엔지니어, 프론트 엔지니어, 인프라 엔지니어 등)에 특화된 소형 모델을 만들면 소모되는 자원도 아끼고 정제된 결과를 얻을 수 있다.

유튜브에서 강의 영상이 있으니 한번 보길 바란다.

https://www.youtube.com/watch?v=qU68asZ2ksY&list=PLaTc2c6yEwmrNTO7vWp50vRMvtwjrZ-Lr&index=9

멀티에이전트

코드는 여기서 확인할 수 있다. (autogen으로 openai 말고도 ollama 를 활용한 로컬 모델도 사용할 수도 있다.)

https://colab.research.google.com/github/corazzon/Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs/blob/main/Chapter9_notebooks/Ch9_Completing_a_Complex_Analysis_with_a_Team_of_LLM_Agents.ipynb

AutoGen 이 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 설명도 있는데, 생각보다 업무에 적용할만한 부분들이 보인다.

개인적으로 AI 책에서 가장 중요하게 보는 부분인 트렌드도 있다.

트렌드

다른 책에서 잠깐 보는 것과 달리

다양한 측면에서의 트렌드와 전문가의 인터뷰까지 담겨있다.

AI 를 개발하는 입장에서 이러한 부분이 도움이 많이 되는 것 같다.

개념을 정리하고 인사이트를 얻기에 좋은 책이었다. 

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

머신러닝의 수학적 기초(벡터, 선형독립, 기저, 고윳값분해, 대각화가능행렬 등)부터 시작해 NLP에서 접목 가능한 내용으로 시작한다. 선형대수학, 최적화, 확률론, 통계학 등 머신러닝과 NLP 알고리즘을 이해하고 구현하는 데 필수적인 기초 개념을 익힐 수 있다는 서평의 말이 체감되는 부분이었다. 메인으로는 텍스트 데이터를 다루긴 하지만 일반적인 데이터 분석 방법론까지 자세히 다루고 있어 굳이 텍스트 뿐 아니라 비정형 데이터 분석에도 그대로 적용할 수 있을 것 같다.
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가장 인상 깊게 읽었던 부분은 3장(자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기)과 9장(대규모 언어 모델이 주도하는 고급 응용 프로그램 및 혁신의 최전선)이었다.

1. 3장 - 자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기

- 자연어 처리에서 머신러닝을 효과적으로 적용하는 방법을 알려주는데, 우선 필수 라이브러리와 기술적 요구 사항을 설명하고 데이터 탐색을 통해 텍스트 데이터의 특성을 분석하는 중요성은 역시 아무리 강조해도 지나치지 않은 것 같다. 나이브 베이즈, SVM, 신경망 등 다양한 모델을 소개하며, 과소적합과 과대적합 문제를 해결하는 전략도 제시해준다.

- 또한, 데이터 분할의 중요성과 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 설명하며, 최적의 모델을 찾기 위한 실용적인 방법들을 소개한다. 배깅, 부스팅, 스태킹과 같은 앙상블 모델을 통해 성능을 향상시키는 방법도 다룬다. 불균형 데이터를 처리하는 기법과 변수 간 상관 관계를 고려하는 방법을 배우면서, 데이터의 품질이 모델 성능에 미치는 영향을 이해할 수 있었다.

2. 9장 - 대규모 언어 모델이 주도하는 고급 응용 프로그램 및 혁신의 최전선
- 대규모 언어 모델(LLM)의 최신 활용법과 혁신적인 응용 사례를 소개하는데, 먼저 기술적 요구 사항을 정리하며 강력한 연산 자원과 최적화된 환경이 필수적이라는 점을 강조한다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 랭체인(LangChain)을 활용해 모델의 성능을 높이는 방법을 설명하는데, 단순한 텍스트 생성이 아니라 외부 데이터를 검색하고 활용할 수 있도록 하는 방식이 흥미로웠다.  
- 또한, 체인을 활용한 고급 기법을 소개하며, 여러 단계를 거쳐 보다 정교한 응답을 생성하는 방법을 다룬다. 다양한 웹 소스에서 자동으로 정보를 검색하는 기술도 중요한 부분인데, API를 활용해 최신 데이터를 가져와 모델의 한계를 보완할 수 있다는 점이 실용적이었다.  
- 프롬프트 압축과 API 비용 절감에 대한 내용도 인상 깊었다. 토큰 수를 최적화해 모델 사용 비용을 줄이는 것은 실제 서비스 운영에서 필수적인 요소인데, 이를 해결할 수 있는 다양한 기법이 소개되어 있어 실무적으로도 유용할 것 같았다. 마지막으로, 다중 에이전트를 활용해 여러 개의 LLM이 협력하는 방식도 다루는데, 각 모델이 역할을 나누어 협업하는 구조가 앞으로 더욱 발전할 가능성이 크다고 느꼈다.  

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

자연어 처리(NLP) 분야에 관심 있는 분들을 위한 종합 안내서, "NLP와 LLM 실전 가이드: 기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지"를 소개합니다.

이 책은 머신러닝의 수학적 기초부터 시작하여 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 응용 프로그램에 이르기까지 단계적으로 심화되는 내용을 다룹니다.​ 초반부에서는 선형대수학, 최적화, 확률론, 통계학 등 머신러닝과 NLP 알고리즘을 이해하고 구현하는 데 필수적인 기초 개념을 체계적으로 설명합니다. 이러한 기초를 바탕으로 일반적인 머신러닝 기법을 살펴보고, 이를 NLP와 어떻게 연결할 수 있는지에 대해 상세히 다룹니다.​

이후에는 텍스트 데이터를 전처리하는 방법과 데이터를 분석하기 위해 정리하고 준비하는 과정, 그리고 텍스트 분류를 수행하는 방법을 파이썬 코드 샘플과 함께 제공합니다. 이를 통해 독자들은 실무에서 직접 활용 가능한 기술을 습득할 수 있습니다.​

후반부에서는 LLM의 이론, 설계, 응용과 같은 고급 주제를 심도 있게 논의하며, NLP의 미래 동향에 대한 전문가 의견도 제공합니다. 또한 실제 NLP 비즈니스 사례와 솔루션을 통해 실무 능력을 키울 수 있도록 도와줍니다.​

또한 이 책의 번역가는 유튜브 강의를 통해 책의 주요 개념과 실습 코드를 함께 설명해주고 있습니다. 이 강의는 책 내용을 기반으로 실제 코드 구현 과정을 따라가며 학습할 수 있도록 구성되어 있어, NLP와 LLM을 처음 접하는 분들에게 특히 큰 도움이 됩니다.

단순히 이론에 그치지 않고, 실습과 함께 흐름을 잡아나갈 수 있어 책의 이해도를 높이는 데 많은 도움이 되었고, 독학으로 공부하는 분들에게도 좋은 가이드 역할을 할 수 있을 거라 생각됩니다.

이 책은 자연어 처리의 기초부터 고급 AI 모델 설계와 비즈니스 응용까지 폭넓게 다루며, 파이썬을 활용한 실전적인 접근법을 제공합니다. NLP와 LLM에 관심 있는 분들에게 꼭 추천하고 싶은 도서입니다.

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

자연어 처리를 위한 대규모 언어 모델 사용 안내서입니다.
좀 더 정확하게 말하면 인간과 컴퓨터가 텍스트를 이용하여 자연어로 상호작용하는 방법을 얘기합니다.
참고로, 텍스트는 정보교환의 최종 형태라고 이해하시면 됩니다.
음성도 텍스트로 변환할 수 있습니다. 유튜브가 음성 내용을 자막으로 제공한다는 걸 아실 겁니다.

구성
책은 크게 세 부분으로 나눠집니다.
1 ~ 3장은 머신러닝 기초가 이루는 수학과 주요 머신러닝 모델을 다룹니다.
4 ~ 6장은 텍스트를 다룹니다. 전처리, 분류, 재해석
7 ~ 9장은 대규모 언어 모델과 자연어 처리를 보여줍니다.
10, 11장은 대규모 언어 모델과 인공지능이 들어온 산업의 현재와 미래입니다.

느낌
마치 자연어 처리 개론 수업을 들은 듯한 느낌입니다.
자연어 처리를 대규모 언어 모델 이전과 이후로 구분할 수 있을 만큼 대규모 언어 모델의 등장이 얼마나 놀라운 사건임을 알 수 있습니다.
대규모 언어 모델이 뛰어난 능력을 가지므로 굳이 이전 모델을 붙들고 있을 이유가 없는 것처럼 보입니다.
다만, 대규모 언어 모델이 모든 걸 담당할 필요는 없기 때문에 기존 모델을 적절히 활용합니다.

가장 인상적인 부분은 9장이었습니다.
검색 증강 생성(RAG)과 랭체인(LangChain)으로 웹에 있는 정보를 추출하여 요약하는 부분과
대규모 언어 모델로 팀을 구성하여 문제를 해결하는 다중 에이전트에 관한 내용이었습니다.
생각하던 것 이상이었습니다.

내용 하나하나, 수식이나 모델을 이해하고 넘어가려고 했다간 제풀에 나가떨어질 것 같아 일찌감치 마음을 접었습니다.
안내서라 생각하고 이야기처럼 읽어 나갔습니다.
자연어 처리를 통해 머신러닝과 딥러닝이 어떻게 되어 있는지 어렴풋이나마 전체를 볼 수 있었습니다.

요즘 가장 화두되는 내용 중 하나는 LLM인 것 같다. 어딜가도 GPT와 LLM 이 2가지 단어는 항상 들려오는 것 같다.

그래서 이번 도서 후보에도 해당 도서를 넣을 수 밖에 없었다. 사실 NLP에 관련된 모든 도서를 본 것은 아니지만 어느 정도는 봐왔다고 생각하기에 해당 도서가 그런 측면에서 잘 작성되어 있는지 추가로 LLM에 대해 어느 정도의 정보들을 담고 있는지 위주로 분석하며 책을 읽어 내려갔다.

책 소개에 앞서 목차부터 보자.

CHAPTER 1 자연어 처리 개요 살펴보기
CHAPTER 2 머신러닝과 자연어 처리를 위한 선형대수, 확률, 통계 마스터하기
CHAPTER 3 자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기
CHAPTER 4 자연어 처리 성능을 위한 텍스트 전처리 과정 최적화
CHAPTER 5 텍스트 분류 강화: 전통적인 머신러닝 기법 활용하기
CHAPTER 6 텍스트 분류의 재해석: 딥러닝 언어 모델 깊게 탐구하기
CHAPTER 7 대규모 언어 모델 이해하기
CHAPTER 8 대규모 언어 모델의 잠재력을 끌어내는 RAG 활용 방법
CHAPTER 9 대규모 언어 모델이 주도하는 고급 응용 프로그램 및 혁신의 최전선
CHAPTER 10 대규모 언어 모델과 인공지능이 주도하는 과거, 현재, 미래 트렌드 분석
CHAPTER 11 세계적 전문가들이 바라본 산업의 현재와 미래

목차를 보면 Chapter4 까지는 기본적인 내용들이라 쉽게 쉽게 지나치려했었다. 하지만 4장 성능을 위한 전처리는 관심이 커서 집중하면서 보았다.
그렇게 몇 페이지 넘겨보니 정규식을 직접 코딩으로 알려주는 부분은 신선했다. 
그 다음은 NLTK 활용한 전처리와 다양한 패키지들을 활용한 전처리 내용이 나왔다. 순서를 말하면 아래와 같다.

1. 디코딩/인코딩 제거
2. 소문자화
3. 숫자를 단어로 변환
4. 구두점 및 기타 특수 문자 제거
5. 맞춤법 교정
6. 불용어 제거
7. 어간 추출
8. 표제어 추출

3번 부분은 숫자를 단어로 변환하는 부분은 개인적인 경험으로 유의미하지는 않았던 것으로 기억나지만 그래도 도메인이나 해당 프로젝트의 특징을 파악하고 나서 적용 여부를 판단하는 것이 좋을 것 같다.

그 다음 4장은 전통 NLP 분석기법들이 많이 나왔다. 물론 임베딩의 기초가 되는 내용들이 주로 이루었다.
다른 도서들은 스텝 바이 스텝으로 한줄씩 알려주는 부분이 조금은 답답한 부분들이 있었는데 LLM Agent 관련 소개 코드들은 한번에 보여주는 식이라 조금은 편했다. 
해당 책에서 가장 인상 깊었던 부분은 바로 LLM을 클라우드 위에서 적용하는 방식에 대한 부분이다.
물론 엄청 상세하고 길게 나와있는 부분은 아니었지만 대부분의 책들은 각 클라우드의 예시는 없고 Langchain 도입 방법이나 많이 나와야 AWS 정도인데 해당 책에서는 Azure, GCP에 해당하는 부분도 나와있다.
각 클라우드 별로 어떤 서비스를 이용해야하는지 간단하게 소개되어있다.
최근 LLM관련 책들을 보면 이제 막 우후죽순 서비스들과 많은 연구들이 나오는 시기라 잘 정돈된 책을 찾기 조금 어려운 부분이 있다.
하지만, 해당 도서는 그 도서들 중 가장 정리가 잘 되어 있고 기본 부터 활용 부분까지 보기 좋은 책이란 생각이 들었다.
그리고 마지막으로 프롬프트에 대해서도 나오는데 프롬프트 압축에 대한 내용도 나와 있다.
프롬프트 길이에 따라 토큰을 사용하는 GPT와 같은 서비스에서 가장 필요한 기술 중 하나라고 생각된다.

LLM 쪽 직무로 전환을 하고자하는 분들에게 추천할만한 도서인 것 같다.

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

그렇지 않아도 최근에 LLM과 연관된 스터디를 하고 있던 중에 만나게 된 반가운 책

"NLP와 LLM 실전가이드"

원서의 제목은 "Mastering NLP from Foundations to LLMs"인데,

한글로 번역하자면... '기초부터 LLM까지, 자연어 처리 완전 정복!' 정도로 될 것 같다 ^^
 

여기서 또 하나 주목해야할 이름이 보인다. "박조은"

데이터분석, Kaggle, Python 같은 것들을 공부하신 분들이라면 한 번쯤은 들어보셨을 이름 ^^

그래서인지 아래와 같이 동영상 강의도 유튜브로 계속 올려주고 계신다. 와우~

그리고, 실습을 위한 노트북 파일도 새롭게 손봐서 따로 올려주셨다.

- https://github.com/corazzon/Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs

원래 제공하는 실습 파일과 비교해보는 것도 재미(?)가 있을 수 있다.

위에서 볼 수 있는 원서의 표지 그림을 보면 알겠지만

이 책의 본질은 NLP(자연어 처리) 책이다.

그 기반이 되는 수학적인 요소들을 포함해 LLM까지 언급하고 있는 것이다.

책에서는 "대상 독자"를 아래와 같이 말하고 있다.

내가 생각했을 때에는 "NLP(자연어 처리)와 관련된 전체적인 내용을 훑어보고 싶은 사람"이라고 말해야 하지 않나 싶다.

이 책의 목차는 다음과 같다.

CHAPTER   1   자연어 처리 개요 살펴보기
CHAPTER   2   머신러닝과 자연어 처리를 위한 선형대수, 확률, 통계 마스터하기
CHAPTER   3   자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기
CHAPTER   4   자연어 처리 성능을 위한 텍스트 전처리 과정 최적화
CHAPTER   5   텍스트 분류 강화: 전통적인 머신러닝 기법 활용하기
CHAPTER   6   텍스트 분류의 재해석: 딥러닝 언어 모델 깊게 탐구하기
CHAPTER   7   대규모 언어 모델 이해하기
CHAPTER   8   대규모 언어 모델의 잠재력을 끌어내는 RAG 활용 방법
CHAPTER   9   대규모 언어 모델이 주도하는 고급 응용 프로그램 및 혁신의 최전선
CHAPTER 10   대규모 언어 모델과 인공지능이 주도하는 과거, 현재, 미래 트렌드 분석
CHAPTER 11   세계적 전문가들이 바라본 산업의 현재와 미래

전체 목차와 함께 이 책의 쪽수 424쪽인 것을 보면 알겠지만

"기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지" 살펴볼 수 있는 책인 것은 맞지만

깊이 있게까지 살펴보려면 다른 자료들을 더 많이 찾아봐야할 것이다.

기초 수학부터 언급한다고 하여 좋아할 사람도 있고, 싫어할 사람도 있을텐데....

그냥 말 그대로 한 번 쭉 훑어보고 지나가는 수준의 수학이기 때문에

너무 큰 기대도 너무 큰 걱정도 할 필요는 없을 것 같다.

이 책은 원서 제목 그대로가 딱 적당한 제목인 것 같다.

"Mastering NLP from Foundations to LLMs"

(기초부터 LLM까지, 자연어 처리 완전 정복!)

NLP와 LLM 실전 가이드

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

자연어처리부터 최신 LLM, 향후 동향까지… 바이블처럼 훑을 수 있는 실전 가이드

이 책은 자연어처리(NLP)와 대규모 언어 모델(LLM)의 전체 흐름을 조망할 수 있는 실전형 가이드북이다. 초급보다는 중고급 수준의 독자에게 적합하며, 어떤 키워드로 학습을 시작하고 확장해 나갈지 고민하는 이들에게 큰 방향성을 제시한다.

특히 도메인별 용어와 배경 지식에 대한 이해가 중요한 만큼, 이 책을 천천히 읽어가며 인공지능과 자연어처리의 세계를 깊이 있게 들여다볼 수 있다. 요즘처럼 다양한 오픈소스와 라이브러리가 잘 마련된 환경에서는, 단편적인 튜토리얼보다는 전체적인 맥락과 구조에 대한 이해가 오히려 더 중요한데, 이 책은 그런 점에서 유용하다.

Jupyter Notebook을 기반으로 한 실습 환경이 제공되며, 최신 LLM 모델 중심의 설명과 실무·비즈니스 응용까지 고려된 구성이 돋보인다. 다만 책의 성격상 모든 세부 내용을 담기엔 분량의 한계가 있는 만큼, 중요한 개념은 책을 통해 개괄하고 세부 구현은 별도로 학습하는 접근이 이상적이다.

깃허브 실습 코드, 구글 코랩 지원, 일부 실습의 유튜브 연동 등 실용적인 학습 동선도 잘 마련되어 있어, 실전까지 연결되는 경험을 기대할 수 있다. 또한 전문가의 트렌드 분석까지 함께 내포하고 있어서 과거부터 미래 동향까지 확인해 볼 수 있다.



<추천 대상>

최신 LLM과 NLP 흐름을 체계적으로 이해하고 싶은 실무자나 연구자에게 추천. 단순한 튜토리얼이 아닌, 실무를 위한 개념적 지도를 원하는 분께 특히 유익할 것이다.

※ 본 리뷰는 IT 현업개발자가, 한빛미디어 책을 제공받아 작성한 서평입니다.

이 책의 앞부분에선, 통계적 분석의 기초이론 및  `현 시점에선 비 효율적인 구시대의 기술들` 에 대해서 설명을 하고 있습니다. 오래됬다고 해도 2020년대 초반까지도 활발하게 활용중인 기술 이지만, `Hugging Face` 로 양질의 데이터와 모델들이 공유 됨으로써, 더 많은 용량의 메모리와 HDD 그리고 GPU 성능을 제공받는다면 훨씬 수월한 작업이 가능해 졌기 때문 입니다. Transformer 및 RAG 최신기술들을 7장에서 부터 연결되어 설명하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 이 책의 앞부분 부터 읽어 나아간다면, 자연어 분석 및 활용과 관련한 기술들에 대한 전체적인 흐름을 이해하실수 있고, 이로써 향후의 기술발전 방향 까지도 함께 예측 가능한 시각을 갖는데 이 책이 도움이 되어 줄 것입니다.

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

NLP와 LLM 실전 가이드

- nlp 기초부터 LLM까지 자세히 공부할 수 있는 책 -

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안녕하세요.

이번에 소개할 책은 "NLP와 LLM 실전 가이드: 기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지" 입니다.

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결론부터 간단하게 이야기 하면 NLP를 처음 공부하는 분들도 쉽게 이해할 수 있는 난이도로 아주 체계적으로 잘 만들어진 책이라고 할 수 있을 것 같습니다.

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내용은 간단한 수학, 머신러닝을 활용한 NLP, 딥러닝을 활용한 NLP, LLM 의 원리와 LLM을 효율적으로 활용하는 방법, LLM을 이용한 서비스를 만드는 방법, 향후 기술에 대한 내용으로 구성되어 있습니다.

내용이 너무 쉽지도 너무 어렵지도 않은 적당한 난이도로 되어 있고 자연어 처리에 대해서 전반적으로 이해하기 쉽도록 되어 있습니다.

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이 책의 가장 큰 장점은 쉬운 내용 뿐만 아니라 실제로 서비스를 개발할 때 어떻게 해야 하는지 개발 과정 파이프라인을 알려주고 그에 대한 상세한 설명이 있다는 점입니다.

또한 예제 프로젝트를 제시하고 코드로 구현도 가능해서 실제로 파이프라인을 어떻게 구현해야 하는지도 정확히 알려줍니다.

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두번째 장점은 아주 최신 버전으로 내용이 구성되어 있어서 지금 바로 책의 내용으로 개발하고 바로 사용이 가능하다는 점입니다.

최근 인공지능 개발 속도가 워낙 빨라서 조금만 지나도 사용법이 바뀌어서 코드에 에러도 많고 이미 옛기술이 되어 버릴수도 있는데 이 책은 가장 최신의 내용도 소개하고 있습니다.

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세 번째 장점은 최근 LLM의 문제를 해결하는 방안으로 최근 각광받고 있는 RAG와 인공지능 서비스를 개발하는데 있어서 최근 사용되고 있는 Langchain에 대해서도 자세히 설명하고 있다는 점입니다.

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마지막으로 미래 LLM 관련 기술 동향에 대한 내용도 알려줍니다.

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이처럼 "NLP와 LLM 실전 가이드: 기초 수학부터 실전 AI 문제 해결까지"는 NLP에 대한 전반적인 내용을 적당한 난이도로 잘 공부할 수 있는 책입니다. 지금까지 여러 권의 NLP관련 서적을 보았지만 이렇게 술술 잘 읽히는 책은 드물었던 것 같습니다. NLP 자연어 분석에 대한 내용을 체계적으로 공부하기에 아주 좋은 책이고 NLP와 LLM에 관심이 많다면 꼭 읽어보시기 바랍니다.

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#NLP와LLM실전가이드 #한빛미디어 #NLP #자연어분석 #자연어처리 #LLM #거대언어모델 #LAG #langchain

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

머신러닝에서 나아가 딥러닝도 이제 필수적인 업무 요소인 것 같다.

다만, 모든 사람이 파이썬 명령어를 이해하고, 데이터를 효율적으로 분석하는 레벨까지 알아야 하는 건 아니라고 생각한다.

기초 통계지식과 각각의 알고리즘 기법들의 특징을 이해하고, 최소한의 파이썬 지식으로도 효과적으로 데이터 사이언티스트와 업무협업을 할 수 있는 정도만이라도 갖추면 된다. (이것도 어렵다)

인문학 전공학생에게 프로그래밍 기초를 학습하게 하는 것도 같은 맥락일 것이다.

이 책은 그런 니즈를 충분히, 잘 충족시켜주는 책이다.

CH2 머신러닝과 자연어 처리를 위한, 선형대수, 확률, 통계 마스터하기

CH3 자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기

CH4 자연어 처리 성능을 위한 텍스트 전처리 과정 최적화

CH5 텍스트 분류 강화: 전통적인 머신러닝 기법 활용하기

CH6 텍스트 분류의 재해석 : 딥러닝 언어 모델 깊게 탐구하기

CH7 대규모 언어 모델 이해하기

CH8 대규모 언어 모델의 잠재력을 끌어내는 RAG 활용 방법

자연어처리(NLP)와 대규모 언어모델(LLM)의 이해라는 큰 목표를 두고, 기초부터 설명이 자세하다.

예를들어 3장에서 서포트 벡터 머신을 설명은 겨우 2page뿐이다. 하지만 가장 핵심적인 설명과 그림을 통해 결정경계를 설명하고, 장점과 단점을 간략히 설명하다.

어렴풋이 알고있었지만, 다시 상기시키기에 딱 좋을만큼의 분량을 저자가 잘 찾아냈다.

6장부터 본격적으로 언어모델을 설명한다. 트랜스포머(자연어 처리에서 순차 데이터를 더 효과적으로 처리할 수 있는 새로운 구조)의 아키텍처 부터 셀프 어텐션 메커니즘에 대한 설명까지 핵심 내용을 다 터치하고 넘어간다. (6장부터는 앞장까지의 기초지식이 없다면 어려울 수 있다)

다행인건 모든 챕터마다 “기술 요구사항”과 “요약”을 제공하는 점이다. 설렁설렁 필요한 내용을 찾아보기 위한 책이 아니라, 본격적인 NLP와 LLM을 “학습”의 영역으로 가져가기 위한 책이다.

그래서 전체적인 AI에 대한 이론적 지식습득을 위한 분들께 추천하고 싶다.

대부분의 책이 파이썬에 비중을 두거나, 구체적인 알고리즘의 동작과정을 설명하는데 집중하는데 반해, 이 책은 그런 기초를 넘어선 다음 레벨을 원할 때 필요하다. 데이터 전문가에겐 코드도 제공하지만, 상대적으로 데이터 전문가와 일하는 비즈니스 현업에게 적합한 책이다.

반복해서 읽고 공부하고 싶은 책이다.

딥러닝을 코드 베이스로 접근한다면 “밑바닥부터 시작하는” 시리즈를 추천한다.

LLM의 등장에 이르는 거의 모든 기술을 담고 있어 놀라웠다. 한 눈에 NLP의 기술들을 파악하기에 용이한 책.

기초 수학에서 최근의 멀티 에이전트에 이르는 방대한 NLP의 기술을 총망라한 책이다. 책 제목이 실전 가이드라는 표현을 담고 있지만 원서 제목인 “Mastering NLP from Foundations to LLMs”이 내용에 더 부합한 것 같다. 논문으로 따지면 리뷰 논문 같은 책이다.

유사 주제를 담고 있는 다른 책들과 비교하여 이 책만이 가지는 도드라진 특징이 두가지 있다.

하나는, NLP의 방대한 역사와 기술을 한 눈에 파악할 수 있게 일목요연하게 정리되어 있다는 점, 다른 하나는 광기의 속도로 진화하는 AI의 변화속에서 인간의 역할인 본질의 이해를 돕는다는 점이다.

책의 굵기 대비 NLP에 활용되는 기술을 핵심만 컴팩트하게 담아낸 점에 대해서는 저자께 경의를 표한다. 비록 분량상 매우 핵심 개념만 담고 있다는 한계가 있지만 정말 중요한 개념은 모두 소개되고 있다.

따라서 이 책의 독자로 적합한 사람은 NLP의 거대한 산을 조망할 필요가 있는 전략 기획 파트 종사자, 경영진, 특정 시점에서 배움의 흐름이 끊긴 NLP 분야 도전자 정도가 가장 어울릴듯 싶다. 하지만 AI의 본질을 이해하는 데 도움을 주기 때문에 어느 독자가 읽어도 많은 도움을 얻을 수 있을듯 하다.

실력 좋은 박조은님이 번역한 점도 마음에 든다. 예전 공공 데이터 분석 인프런 라이브 코딩 기반 강의를 수강하며 참 Python을 잘 다루는 분이라 감탄한 기억이 있다. AI와 관련된 지식도 해박한 분이기에 번역도 매끄럽고 가독성이 좋다.

책은 크게 두 파트의 내용으로 나뉜다. 1~7장은 현시점 LLM의 등장에 기여한 기초지식 또는 다소 시간이 지난 기술 등이 소개되고 있고, 8~11장은 SOTA 기술 및 미래에 대한 전망 등이 담겨있다. 실전적인 측면에서도 후반부는 실전적인 기술들이 담긴 반면, 전반부는 핵심 기초 개념을 담고 있다.

현시점 AI는 세상에서 가장 관심받는 화두인 것 같다. 그 거창함과 따를 수 없는 변화의 속도에 지레 겁먹곤 하지만 내가 파악한 AI의 본질은 정량화 범위의 확대, 비정형 데이터 해석 능력의 확대, 멀티모달의 등장 정도로 요약할 수 있을것 같다.

정량화 범위의 확대라는 개념은 그동안 정성적인 분야로 수치 측정이 불가능한 그래서 컴퓨터가 해석할 수 없는 영역의 데이터가 상당 부분 정량화 되었다는 뜻인데 본 도서에서 다루는 NLP 분야의 눈부신 발전이 대표적인 사례이다.

바둑을 좋아하는 나로써는 대국의 해설을 종종 즐겨듣곤 하는데 해설가들이 쓰는 표현이 묘할 때가 많다.

“지금과 같은 상황에서는 A, B, C 정도에 착점을 할 수 있겠는데, 제 경험으로는 A자리가 일감이 있는 것 같습니다. 이리저리해서 충분한 한판의 그림이 그려집니다.”

여기서 “일감“이라는 단어가 재미있는 표현인데 이게 그냥 단순히 감각이라고 말하기도 뭣하다. 나름 해설가의 수많은 대국 경험 속에 뇌에서 판단한 최적화된 최선의 수가 도출된 것인데 그렇게 따지면 또 데이터 드리븐의 정량적인 판단이기도 하다.

알파고의 성공 요인은 이 애매한 감각 혹은 정성적인 영역을 철저하게 정량화 시켰다는 데 있다고 본다. 또 다른 관측 단서가 제공되었을 때 변화 무쌍하게 변화하는 인간의 사고 과정을 베이즈 추론이나 조건부 확률로 정량화 한 그런 느낌과 유사한 과정이다.

NLP의 핵심 또한 인간과 기계 사이의 경계선에 얼마나 서로 다가갈 수 있느냐의 싸움인데 - 더 정확히는 기계가 홀로 삼팔선에 다가오는 형국이지만 - 트랜스포머와 같음 모델이 그 경계선을 상당히 좁혔다고 평하고 싶다.

이 책의 전반부를 읽으면 그 경계선에 도달하기 위해 NLP 분야 종사자가 얼마나 치열하게 고찰하고 노력해 왔는지 알 수 있다.

코사인 유사도와 유클리드 거리와 같은 수학의 기초 개념은 두 개념간의 유사성을 판단하는 데 활용되고, 컴퓨터 공학 분야를 필두로 자연어를 숫자로 표현해내는 방법이 다양해졌다.

선형대수는 두 벡터의 연산을 가능하게 해준다. 벡터의 덧셈은 벡터의 각도와 길이를 변화시키고, 내적은 벡터사이의 각도를 스칼라값으로 변환시켜주며, 노름은 길이를 구해준다. 다양한 데이터를 가진 행렬은 고유 벡터로 단순화 가능하며 PCA나 SVD 등을 활용해 분해도 가능하다.

이런 방대한 데이터들은 GPU 중심의 컴퓨팅 파워를 통해 병렬로 빠른 연산이 가능해졌다. 다양한 학제 분야가 만나 거대한 가능성을 열어준 셈이다.

또한, 딥러닝을 활용한 대부분의 모델은 확률 모델이다. 이를 위해 확률 및 통계 분야의 그간의 업적이 큰 빛을 발한다. MLE와 같은 개념은 베이지안 추정이나 조건부 확률을 활용하여 LLM의 질의에서 또 다른 단서가 주어졌을 때 유저가 원하는 최선의 확률을 판단하는데 쓰이는 개념이다.

이러한 기초 개념들에 날개를 달아주는 것은 역시 AI이다. 머신러닝과 딥러닝의 등장으로 NLP는 더 이상 꿈의 기술이 아니게 되었다. 이 책에서는 특성공학부터 시대의 주류를 담은 SVM 등 다양한 모델의 핵심 개념이 소개된다. 하이퍼 파라미터 미세조정에서 전통 통계학에서 다루는 불균형 데이터 다루는 스킬이나 스태킹 같은 여러 모델을 비교 검증하는 개념도 담고 있다.

4장에서는 전처리 과정도 상당 부분 할애하여 정리하고 있는데 오늘날에는 딥러닝과 LLM의 등장으로 전처리 자체에 큰 의미는 없다고 본다. 불용어 또한 나름의 맥락과 정황을 담고 있는 소중한 정보이기에 전통 방식의 전처리를 거치면 오히려 성능이 저하된다.

그럼에도 이 파트는 BERT같은 모델의 핵심을 파악하는데 도움이 된다. 오늘날에는 GPT 중심의 Decoder-Only가 대세가 되었지만, 이러한 발전이 근간에는 BERT같은 Encoder-Only의 발전이 한 몫하기 때문이다.

임베딩은 자연어를 수치 계산을 가능하게 하는 Vectorization을 가능하게 한다. Word2Vec과 같은 기초 모델의 발생 배경 등을 보며 Vector DB의 등장 배경을 이해할 수 있고, 토픽 모델링 등 그동안 NLP의 주류 발전 현황을 쉽게 파악할 수 있다.

이는 딥러닝을 만나 날개를 다는 데 이 중심에는 트랜스포머가 있다. 특히 셀프 어텐선 계층의 고안은 혁신적이다. 단어마다 병렬로 상대적 중요도를 파악할 수 있게 되면서 문맥의 맥락을 정량화 할 수 있게 되었다.

알파고 이후 딥러닝 진영의 논문을 읽으며 즐겼던 10년 전 즈음의 연구자들은 대부분 느낄 것이다. GRU 모델을 보며 장기기억의 가능성과 한국인 교수의 업적에 나름 짜릿한 희열들이 책을 읽으며 추억으로 지나갔다.

7장에서는 이에 대한 진화로 RLHF와 같은 비교적 최신 기술을 엿볼 수 있다. PPO의 개념이나 보상 모델을 읽다보면 늘 흥미롭다.

이론이나 개념에 지루함을 느끼는 독자라면 8장 이후의 후반부는 꽤 신선하게 다가올 것 같다. 의학이나 법률 등 특정 영역의 지식마저 외부 검색을 통해 할루시네이션을 최소화하는 RAG 기술이나, 자체 데이터를 추가적으로 학습 가능하게하는 LangChain 등의 기술이 등장한다.

소개하는 코드는 베이스 라인 수준의 코드인데 제일 중요한 핵심을 담고 있어 구현체를 작성하는 데 큰 도움이 될 것이다. 하지만 실무에 직접적인 도움을 받고 싶다면 책 서두에 표기된 깃허브에 올라온 저자의 코드를 전부 분석할 것을 권하고 싶다.

9장은 애플리케이션 측면에서 더 재미있고 최신의 기술을 담고 있다. 유튜브 URL을 쉽게 요약하는 방법이나 체인 활용 예제가 등장하는데 이중에서도 멀티 에이전트 AutoGen이 눈여겨 볼 부분이다. 모델끼리 협력하는 아이디어 자체는 늘 인류 역사상 존재하는 뻔한 아이디어지만 그럼에도 GPT-4o같은 놈들이 여럿 협업해서 일하고 중간에 사람도 개입하는 일은 충분히 두근거리게 만드는 일이다.

이어지는 트렌드 분석 파트나 전문가들의 인터뷰 답변은 AI의 발전 방향을 파악하는 데 도움이 된다. 독자의 상상력을 극대화해주는 파트인데 개인적으로는 아무리 기술이 발전해도 인간 역할의 핵심은 여전히 본질을 파악하는 데 있다고 본다.

AI가 제 아무리 발전한들 이를 오케스트레이션하는 과정에서 본질을 파악하는 인간이 AI의 한계나 가능성 또한 제대로 보고 활용할 줄 안다고 생각하기 때문이다.

광기에 가까운 AI 발전 속도에 정신을 잃지 않고 본질을 파악하기 위해 이 책의 일독을 권하는 바이다.

• 책소개 - NLP와 LLM 실전 가이드