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대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게! 언어 모델링의 기초부터 LLM 최신 기법까지
- 안드리 부르코프 저
- 박해선 역
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- 2025년 10월 30일
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ISBN: 9788966264940
220쪽
418g
172 x 225 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 0
- 주간 컴퓨터/IT: 42위
이 분야의 베스트셀러
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동영상 소개
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책 소개
이 책은
복잡한 이론은 덜고, 꼭 필요한 핵심만 담았다!
언어 모델링을 익히는 가장 간결한 안내서
이 책은 안드리 부르코프의 베스트셀러 《머신러닝, 핵심만 빠르게!》의 후속작으로, 언어 모델링의 기초부터 시작하여 최신 대규모 언어 모델(LLM)을 간결하면서도 철저하게 다룬다. 독자들은 이 책을 통해 현대 머신러닝과 신경망의 수학적 기초, 파이썬으로 구현하는 카운트, RNN 기반 언어 모델, 파이토치로 직접 만드는 트랜스포머, LLM 실습(지시 미세 튜닝, 프롬프트 엔지니어링)까지 체계적으로 학습할 수 있다.
실행 가능한 파이썬 코드와 구글 코랩 환경을 기반으로 실습형으로 구성된 이 책은 누구나 단계별로 따라가며 이해를 확장할 수 있다. 언어 모델이 단순한 n-그램 통계에서 출발해 오늘날 AI의 핵심 기술로 성장해 온 과정을 카운트 기반 방.법부터 시작해서 최신 트랜스포머 아키텍처까지 설명하며, 원리와 구현을 함께 다룬다. 각 장은 앞선 내용을 토대로 점진적으로 발전하며, 복잡한 개념도 명확한 설명과 그림, 실습을 통해 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있다.
이 책에서 다루는 내용
ㆍ머신러닝과 신경망의 핵심 개념
ㆍ텍스트 표현 기법과 기본 언어 모델링
ㆍ파이토치로 RNN과 트랜스포머 구현하기
ㆍ언어 모델의 미세 튜닝과 프롬프트 엔지니어링 실무 지침
ㆍ환각 문제와 모델 평가에 관한 주요 고려 사항
출판사 리뷰
- '지은이의 글' 중에서
추천사
빈트 서프 (인터넷 개척자이자 튜링상 수상자)
“이 책은 머신러닝이 실제로 어떻게 작동하는지에 관한 개념적 혼란을 정리해 준다.
머신러닝을 명료하게 담아낸 보석 같은 책이다.”
토마시 미콜로프 (word2vec와 FastText의 개발자)
“언어 모델링에 처음 발을 들여 최첨단을 향해 나아가고자 하는 이들에게 훌륭한 출발점이다.”
플로리앙 두에토 (Dataiku의 공동 창업자 겸 CEO)
“안드리는 선형대수 기초부터 트랜스포머 구현까지 100여 번의 멋진 붓질로 여정을 그려낸다.”
제리 리우 (LlamaIndex의 공동 창업자 겸 CEO)
“LLM의 내부 작동 원리를 깊이 이해할 수 있는 가장 포괄적이면서도 간결한 안내서 중 하나다.”
호르헤 토레스 (MindsDB의 CEO)
“안드리는 거대한 AI 개념을 한 입 크기로 줄여, 독자가 ‘이제 이해했어!’라고 느끼게 만드는 거의 초자연적인 재능을 가지고 있다.”
저자 소개
두 아이의 아빠이며, 캐나다 퀘벡시에서 머신러닝 전문가로 활동하고 있다. 10년 전 AI 분야로 박사 학위를 취득한 후, 7년 동안 가트너에서 머신러닝 팀을 이끌었다. 전문 분야는 자연어 처리이며, 표층 학습 기법과 심층 학습 기법을 모두 적용해 최첨단 텍스트 추출 및 정규화 시스템을 개발했다. 현재는 True Positive Inc.의 대표로 머신러닝 도서를 집필하면서 다양한 기업에 자문을 제공하고 있다.
역자 소개
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Google AI/Cloud GDE, Microsoft AI MVP이다. 텐서플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있으며, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.
《혼자 만들면서 공부하는 딥러닝》(한빛미디어, 2025), 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 개정판》(한빛미디어, 2025), 《혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬》(한빛미디어, 2023), 《챗GPT로 대화하는 기술》(한빛미디어, 2023), 《Do it! 딥러닝 입문》(이지스퍼블리싱, 2019)을 집필했다.
《밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM》(길벗, 2025), 《핸즈온 LLM》(한빛미디어, 2025), 《머신 러닝 Q & AI》(길벗, 2025), 《개발자를 위한 수학》(한빛미디어, 2024), 《실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬》(한빛미디어, 2024), 《머신러닝 교과서: 파이토치 편》(길벗, 2023), 《스티븐 울프럼의 챗GPT 강의》(한빛미디어, 2023), 《핸즈온 머신러닝 3판》(한빛미디어, 2023), 《만들면서 배우는 생성 딥러닝 2판》(한빛미디어, 2023), 《코딩 뇌를 깨우는 파이썬》(한빛미디어, 2023), 《트랜스포머를 활용한 자연어 처리》(한빛미디어, 2022), 《케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판》(길벗, 2022), 《개발자를 위한 머신러닝&딥러닝》(한빛미디어, 2022), 《XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅》(한빛미디어, 2022), 《구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js》(길벗, 2022), 《파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 개정2판》(한빛미디어, 2022), 《머신러닝 교과서 3판》(길벗, 2021)을 포함하여 수십 권의 책을 우리말로 옮겼다.
목차
옮긴이의 글
추천의 글
지은이의 글
1장 머신러닝 기초
1.1 AI와 머신러닝
1.2 모델
1.3 네 단계 머신러닝 프로세스
1.4 벡터
1.5 신경망
1.6 행렬
1.7 경사 하강법
1.8 자동 미분
2장 언어 모델링 기초
2.1 BoW
2.2 단어 임베딩
2.3 바이트 페어 인코딩
2.4 언어 모델
2.5 카운트 기반 언어 모델
2.6 언어 모델 평가
2.6.1 혼잡도
2.6.2 ROUGE
2.6.3 사람의 평가
3장 순환 신경망
3.1 엘만 RNN
3.2 미니 배치 경사 하강법
3.3 RNN 구현하기
3.4 RNN 언어 모델
3.5 임베딩 층
3.6 RNN 언어 모델 훈련시키기
3.7 Dataset과 DataLoader
3.8 훈련 데이터와 손실 계산
4장 트랜스포머
4.1 디코더 블록
4.2 셀프 어텐션
4.3 위치별 다층 퍼셉트론
4.4 로터리 위치 임베딩
4.5 멀티헤드 어텐션
4.6 잔차 연결
4.7 RMS 정규화
4.8 키-값 캐싱
4.9 트랜스포머 구현
5장 대규모 언어 모델
5.1 규모가 클수록 좋은 이유
5.1.1 대규모 파라미터 개수
5.1.2 큰 문맥 크기
5.1.3 대규모 훈련 데이터셋
5.1.4 대량의 계산량
5.2 지도 학습 미세 튜닝
5.3 사전훈련된 모델 미세 튜닝하기
5.3.1 기준 감정 분류기
5.3.2 감정 레이블 생성하기 |
5.3.3 지시를 따르도록 미세 튜닝하기
5.4 언어 모델의 샘플링
5.4.1 온도를 사용한 기본 샘플링
5.4.2 탑-k 샘플링
5.4.3 뉴클리어스(탑-p) 샘플링
5.4.4 페널티
5.5 LoRA
5.5.1 핵심 아이디어
5.5.2 PEFT
5.6 분류용 LLM
5.7 프롬프트 엔지니어링
5.7.1 좋은 프롬프트의 특징
5.7.2 행동에 대한 후속조치
5.7.3 코드 생성
5.7.4 문서 동기화
5.8 환각 182
5.8.1 환각의 원인
5.8.2 환각 방지
5.9 LLM, 저작권, 윤리
5.9.1 훈련 데이터
5.9.2 생성된 콘텐츠
5.9.3 오픈 웨이트 모델
5.9.4 광범위한 윤리적 고려사항
6장 추가 자료
6.1 MoE
6.2 모델 병합
6.3 모델 압축
6.4 선호도 기반 정렬
6.5 고급 추론
6.6 언어 모델 보안
6.7 비전 언어 모델
6.8 과대적합 방지
6.9 맺음말
6.10 저자의 다른 책
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1.3 네 단계 머신러닝 프로세스
1.4 벡터
1.5 신경망
1.6 행렬
1.7 경사 하강법
1.8 자동 미분
2장 언어 모델링 기초
2.1 BoW
2.2 단어 임베딩
2.3 바이트 페어 인코딩
2.4 언어 모델
2.5 카운트 기반 언어 모델
2.6 언어 모델 평가
2.6.1 혼잡도
2.6.2 ROUGE
2.6.3 사람의 평가
3장 순환 신경망
3.1 엘만 RNN
3.2 미니 배치 경사 하강법
3.3 RNN 구현하기
3.4 RNN 언어 모델
3.5 임베딩 층
3.6 RNN 언어 모델 훈련시키기
3.7 Dataset과 DataLoader
3.8 훈련 데이터와 손실 계산
4장 트랜스포머
4.1 디코더 블록
4.2 셀프 어텐션
4.3 위치별 다층 퍼셉트론
4.4 로터리 위치 임베딩
4.5 멀티헤드 어텐션
4.6 잔차 연결
4.7 RMS 정규화
4.8 키-값 캐싱
4.9 트랜스포머 구현
5장 대규모 언어 모델
5.1 규모가 클수록 좋은 이유
5.1.1 대규모 파라미터 개수
5.1.2 큰 문맥 크기
5.1.3 대규모 훈련 데이터셋
5.1.4 대량의 계산량
5.2 지도 학습 미세 튜닝
5.3 사전훈련된 모델 미세 튜닝하기
5.3.1 기준 감정 분류기
5.3.2 감정 레이블 생성하기 |
5.3.3 지시를 따르도록 미세 튜닝하기
5.4 언어 모델의 샘플링
5.4.1 온도를 사용한 기본 샘플링
5.4.2 탑-k 샘플링
5.4.3 뉴클리어스(탑-p) 샘플링
5.4.4 페널티
5.5 LoRA
5.5.1 핵심 아이디어
5.5.2 PEFT
5.6 분류용 LLM
5.7 프롬프트 엔지니어링
5.7.1 좋은 프롬프트의 특징
5.7.2 행동에 대한 후속조치
5.7.3 코드 생성
5.7.4 문서 동기화
5.8 환각 182
5.8.1 환각의 원인
5.8.2 환각 방지
5.9 LLM, 저작권, 윤리
5.9.1 훈련 데이터
5.9.2 생성된 콘텐츠
5.9.3 오픈 웨이트 모델
5.9.4 광범위한 윤리적 고려사항
6장 추가 자료
6.1 MoE
6.2 모델 병합
6.3 모델 압축
6.4 선호도 기반 정렬
6.5 고급 추론
6.6 언어 모델 보안
6.7 비전 언어 모델
6.8 과대적합 방지
6.9 맺음말
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