한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다.
about
이 책에 대하여
필자도 배우고 싶어서 이 책을 집필하기 시작했고, 그 과정에서 진행한 프로젝트, 읽은 논문, 인터뷰한 사람들에게 정말 많은 것을 배웠다. 또한, 주요 AI 연구소(오픈 AI, 구글, 앤트로픽) 연구원들, 프레임워크 개발자들(엔비디아, 메타, 허깅페이스, 애니스케일, 랭체인, 라마 인덱스 등), 다양한 규모 회사의 임원과 AI/데이터 책임자들, 제품 관리자들, 커뮤니티 연구원들, 독립 애플리케이션 개발자들을 포함한 100건이 넘는 대화와 인터뷰 노트를 활용했다.
(중략..)
이 책의 내용은 필자가 직접 참여했던 많은 사례 연구를 통해 설명하며, 풍부한 참고자료와 다양한 배경을 가진 전문가들의 폭넓은 검토를 거쳤다. 이 책을 쓰는데 2년 걸렸지만, 지난 10년간 언어 모델과 ML 시스템 분야에서 쌓은 경험을 바탕으로 집필했다.
옮긴이의 말
전통적인 ML 경험이 있는 사람이라면 이 책을 더 깊이 이해할 수 있을 겁니다. 모델을 바라보는 관점, 모니터링의 중요성, 점진적 개선 같은 개념은 여전히 유효하기 때문입니다. 다만 파운데이션 모델의 특징에 맞게 변했을 뿐입니다.
감상
내용을 접하기도 전에 '옮긴이의 말', '지은이의 말'을 보면 좋은 책일 거라고 확신이 드는 그런 책들이 가끔 있다.
비교적 짧은 시간에, 대충 쓴 그런 책이 아니라 책의 구성부터 사례까지,
그리고 기왕이면 읽는 사람들이 이런 것까지 알았으면 하는 마음이 가득 담겨 있는 진짜 좋은 책이다. '칩 후옌' 저자님을 처음 접했는데 23년도에 출간되었다는 '머신러닝 시스템 설계'도 꼭 봐야겠다는 생각이 든다.
왜 유독 더 좋았냐면..
- 책의 시야가 무척 넓다. 다른 책과 비교했을 때 차별점이 느껴질 정도로..
(이론적인 것 외에도 실무적인 지식이 많이 담겨 있다.)- 오픈 AI의 모델 성능이 나빠지고 있을까의 논의를 자료를 통해서 비교적 명확하게 설명해준다.
- 프롬프트 엔지니어링에 대한 책과 내용은 많이 나왔지만, 직무적으로 이렇게 설명을 잘 해주는 책은 처음 본 것 같다.
- 어떻게/왜 생성형 ai에서 사용자 피드백을 받고 활용하는지 등등
- 중요한 ai 개념들도 다 짚고 넘어간다. 파운데이션 모델, RAG, 에이전트, 파인튜닝, 데이터 엔지니어링, 추론 등등
전통적인 ML을 경험해 본 적 있고, 현재 생성형 ai의 기반이 되는 기술과 원리를 알고 싶다면 꼭 읽어보라고 권할 만한 책이다.
