<div id="readability-page-1" class="page"><div id="SE-8554df7a-cadd-4d9a-bc96-c499a9bbbf91">
 최신 AI 트렌드를 실제 코드와 함께 가장 넓고 깊게 익힐 수 있는 LLM 활용의 실전 종합서​LLM이라는 단어는 더 이상 개발자나 AI를 만드는 이들만의 용어가 아닌 시대가 되었습니다. ChatGPT를 시작 기점으로 각종 생성형 AI가 우리의 생활과 업무를 급격하게 바꾸고 있는 지금, 아마도 조금이라도 부지런한 분들이라면 "나도 LLM을 이해할 수 있을까? 실무에 활용할 수 있을까?"를 고민해 봤을 것 같습니다. ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Model)을 단순히 사용하는 단계에서 벗어나, 이를 어떻게 커스터마이징하고 채팅을 벗어나 활용하며 나만의 서비스에 통합할 수 있을까를 고민하는 분들이 많아졌습니다. 이런 이들을 위해 실무 중심으로 구성된 이 도서는 실전 LLM 바이블이라고 해도 괜찮을 정도로 충실하게 내용이 담겨 있습니다.​이 책은 이론을 얇고 길게 늘어뜨리는 대신 LLM을 "현장에서 어떻게 사용할 수 있는가"에 실용적이며 체계적으로 집중하여 글을 풀어냅니다. 특히 2파네서는 최신 LLM 생태계의 변화에 맞추어 챗봇과 문서 요약 같은 기본 활용법, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 이용한 사내 지식 활용법, 멀티모달 트랜스포머를 통한 이미지 + 텍스트 융합의 이해, RLHF (사람의 피드백을 통한 강화학습)과 RLAIF(AI 피드백), LLM Ops 등 최신 키워드까지 포용하여 기술합니다. 전반적으로 단게별 프로젝트 예제를 진행하면서 LLM의 개념 &gt; 활용 &gt; 고급전략으로 자연스럽게 진행되며, 덕분에 LLM을 처음 접하는 이들은 물론, 이미 API나 클로드를 사용해본 경험자라도 "이건 몰랐네~" 라고 할 수 있는 실전 팁을 다수 확인할 수 있습니다.​이 책은 철저하게 실전을 위한 코드 중심으로 글을 풀어갑니다. 단순 개념 설명이 아닌 허깅페이스와 랭체인, OpenAI API 등을 이용해 직접 돌려볼 수 있는 코드 예제들을 확인할 수 있습니다. 예를 들어 RAG 파트에서는 그냥 이론적인 설명이 아닌 FAISS를 사용한 벡터검색, 랭체인으로 문서를 임베딩 한 후 사용자 질의를 연결하는 등 방법을 보여줍니다.​2판에서 가장 강화된 내용중 하나는 멀티모달 모델과 RLHF 부분 입니다. 그냥 그림을 해석하는 정도에서 그치지 않고 실제 CLIP, Flamingo 모델이 어떻게 작동하고 활용되는지 설명하고 RLHF의 학습 구조를 직접 시각적으로 그려가며 이해를 돕습니다.​또한 GPT-4, 클로드, Mistral, Gemma 같은 최신 오픈소스 모델부터 ChatGPT의 플러그인 구조, Copilot API의 작동 원리 GPT 스토어 등 호기심 많은 이들이 실제 궁금한 부분들이 잘 정리되어 있습니다. 특히 기업내 문서 검색봇 같은 주제는 팀 단위에서 간단히 구현해 보기에 매우 훌륭한 예제 입니다.​이 책은 초보자부터 중상급자까지 모두에게 유용하겠지만, OpenAI의 API나 허깅페이스 모델을 써본 경험이 있거나, 파이썬에 익숙하고 최소한의 커맨드라인 능력이 있거나, 프롬프트 엔지니어링에 관심이 많아 실무에 접목 중이거나 기업 내부적으로 LLM 적용을 본격 고민중인 분들이라면 훨씬 더 재밌게 도서를 읽을 수 있습니다. 이런 독자가 아니더라도 각 장의 도입부가 쉬운 설명으로 구성되어 있어 입문자도 따라가고 읽는데 전혀 무리가 없도록 되어 있습니다. 다만, 도서의 진지한 구성상 단순히 LLM을 통해 질문하고 답을 받는것 이상으로 활용하로 싶은 사람에게 더 큰 가치를 줄 수 있습니다.​본 도서는 허깅페이스, 랭체인, OpenAI RAG 등 실전 기술의 구성이 탄탄하고 LLM활용을 넘어 LLM 개발 및 개선까지 포괄합니다. 또한 강화학습, 멀티모달 트랜스포머 등 최신 내용까지 반영되어 있으며, 코드 중심의 설명으로 실습을 하면서 진행할 수 있고, 실제 활용가능한 다양한 아이디어도 제시합니다. 다만 일부 초급자에게는 코드 예제가 다소 빠르게 전개되어 몇번을 다시 읽기도 할 수 있고, LLM 이론 자체에 대한 심층 설명이 많지는 않기에 모든 호기심을 채워줄 수는 없습니다. 또한 각 서비스에 대한 상용화 가이드가 간략하거나 부족하여 관련 다른 레퍼런스가 필요하기도 합니다.​이론 &gt; 실습 &gt; 운영의 3단 구조로 구성되어 단순히 설명만 나열하는데 그치지 않고 "그래서 어떻게 활용 수 있을까?" 질문에 대해 아주 구체적인 예시와 실습 코드, 심지어 실무 환경까지 포함해줍니다. RAG, 멀티모달, RLHF 등 최신 흐름 반영 LLM 기술의 업데이트 속도를 따라가기 어려운 독자에게 아주 큰 도움이 되며, 코드 예제가 직관적 Python 기반으로 작성되어 있고, 복잡한 수식보다는 흐름 이해에 집중하고 있습니다. 초급자는 1 ~ 4장만으로도 충분하고 중급자 이상은 후반부의 RAG, RLHF를 통해 깊은 인사이트도 얻을 수 있습니다.​마지막으로, 이 책을 읽기 위해서는 파이썬에 대한 사전 학습이 필수 입니다. conda, pip 정도는 알고 있어야 하고, 도서 내용에서 파이썬 환경설정이나 패키지 의존성 문제에 대한 실무적인 팁이 부족하므로, 관련 문제가 생겼을 때 능동적으로 해결할 수 있어야 합니다. 뒷부분의 개념이 어렵다면 앞부분의 트랜스포머 구조 요약을 2 ~ 3번 반복한 뒤 다시 보면 진도가 훨씬 수월합니다. 코드를 따라할 때는 구글 코랩이나 로컬 주피터 노트북이 가장 좋으며, GPT API 등은 유료계정이 필요하지만 실습비용이 그리 많이 들지 않으므로, 5달러 가량 결재하면서 이런저런 기능들을 사용해 볼 것을 추천합니다.​요즘은 누구나 AI를 이야기하지만 실제 LLM을 이해하고 있거나, 적극적으로 활용하는 사람은 많지 않습니다. 이 책은 그런 격차를 줄여주는, 몇 안 되는 실전 입문서이자 가이드입니다. 어쩌면 지금 이 책을 읽는 것이 앞으로 5년, 10년 후의 발전되고 일반화된 AI 세상을 준비하는 가장 현명한 투자가 될 수도 있습니다.​"한빛미디어 &lt;나는 리뷰어다&gt; 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."​
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내 성격 100% 활용하기 -上-

최신 AI 트렌드를 실제 코드와 함께 가장 넓고 깊게 익힐 수 있는 LLM 활용의 실전 종합서 LLM이라는 단어는 더 이상 개발자나 AI를 만드는 이들만의 용어가 아닌 시대가 되었습니다. ChatGPT를 시작 기점으로 각종 생성형 AI가 우리의 생활과 업무를 급격하게 바꾸고 있는 지금, 아마도 조금이라도 부지런한 분들이라면 "나도 LLM을 이해할 수 있을까? 실무에 활용할 수 있을까?"를 고민해 봤을 것 같습니다. ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Model)을 단순히 사용하는 단계에서 벗어나, 이를 어떻게 커스터마이징하고 채팅을 벗어나 활용하며 나만의 서비스에 통합할 수 있을까를 고민하는 분들이 많아졌습니다. 이런 이들을 위해.......

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