최근 읽은 ‘GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발’은 인공지능 기술, 특히 자연어 처리(NLP)와 관련된 대규모 언어 모델(LLM)의 발전을 순차적으로 다루며, 이를 활용해 실용적인 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개하고 있다. 물론 쉽지 않은 내용이긴 하지만 개발자나 연구자뿐만 아니라 GPT-4와 같은 기술을 이해하고자 하거나 인공지능에 관심 있는 일반 독자들에게도 개괄적으로 접근 가능한 책이라고 생각한다.
책의 첫 번째 부분은 NLP의 기초부터 시작해서 트랜스포머 아키텍처와 어텐션 메커니즘의 원리를 설명한다. 특히 GPT 모델의 진화 과정을 통해 인공지능 기술이 어떻게 빠르게 발전하고 있는지를 보여주며, GPT-4의 파라미터 수가 이전 모델에 비해 얼마나 빠르게 증가하고 있는지에 대한 흥미로운 통계를 제공하기도 한다.
AI 할루시네이션에 대한 설명은 특히 흥미로웠다. 이는 LLM이 때때로 사실이 아닌 정보를 신뢰할 수 있는 것처럼 제시할 수 있다는 문제를 지적하며, 이러한 한계를 인지하고 대응하는 방법을 제시한다. 특히 창의성이 필요한 영역이 아닌 진실이 중요한 의료 분야 등에서는 플러그인과 같은 추가적인 검증 절차가 필요함을 강조한다.
애플리케이션 구축 과정에서는 GPT-4와 챗GPT를 활용한 실제 사례를 통해 어떻게 이러한 기술을 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는지 구체적인 방법을 제공한다. 특히 프롬프트 인젝션은 불가피한 위협으로 인지하고, 민감 정보 포함 여부나 파이프라인 상의 유출을 체크하는 등 실질적인 설계나 방지에 대해 논의하는 점 또한 유익했다. 그 외에 뉴스를 생성하거나 유튜브 동영상 요약 등의 프로젝트 예제는 처리 과정을 이해하는 데에도 도움이 되었다.
책의 후반부로 갈수록 제로샷 러닝, 퓨샷 러닝, 특정 작업을 위한 모델 파인 튜닝, 그리고 추가적인 프롬프트 엔지니어링에 대한 설명이 이어진다. 효과적인 프롬프트 설계가 크게 역할, 컨텍스트, 작업과 같이 크게 세 가지 요소를 정의한다는 내용에 이어, 컨텍스트는 GPT의 ‘사고’를 안내해서 응답에 가치를 더하게 된다는 내용이 흥미로웠다. 더 인상적이었던 것은 작업 영역이었는데 지시하려는 작업을 명확하고 구체적으로 하기 위해 다양한 예제를 통해 작업 부여 방식을 보여준다. 예컨대 초등학교 저학년 대상 요약, TL;DR(too long; didn’t read) 요약, 비유 생성 등 각각의 목적에 따라 작업을 부여할 수 있다는 것이다. 마지막으로, 역할은 모델에 스포츠 영양 전문가와 같은 특정 역할을 부여해서 출력에 영향을 줄 수 있다는 내용이다. 우리가 알고 있듯이 챗GPT에 롤플레잉을 통해 접근하는 것과 비슷한 내용이다.
더 나아가 LLM의 기능을 확장하는 랭체인 프레임워크와 플러그인의 사용 방법을 소개하기도 한다. 이는 GPT-4를 활용하는 애플리케이션을 더욱 강력하고 유연하게 만드는 방법을 제시한다. 랭체인 프레임워크는 크게 에이전트와 도구를 핵심 기능으로 사용하는데, 도구는 기존 언어 모델이 함수와 더 쉽게 상호작용하도록 하고, 에이전트는 도구를 사용해 기능들과 상호작용한다.
마지막으로, OpenAI DevDay에서 공개된 새로운 기능과 개선 사항을 정리하는 부분은 GPT-4와 관련된 최신 동향과 미래의 발전 방향에 대한 흥미로운 통찰을 제공한다. 이는 인공지능 기술의 미래에 대한 긍정적인 전망을 제시하며, 이 분야에서의 지속적인 학습과 탐색의 중요성을 강조하는 부분이기도 하다.
이 책은 GPT-4를 이해하고 활용하고자 하는 이들에게 필요한 개괄적인 가이드라고 할 수 있다. GPT-4와 그와 관련된 기술의 내용을 절대 200페이지도 안 되는 이 한 권의 책에 담을 수 없지만, 저자가 제공하는 분석과 실제 사례는 이 복잡한 기술을 프로젝트에 적용하기에 앞서 진입장벽을 낮춰주기엔 충분하다고 생각한다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
