최신 LLM 트렌드와 실무를 가장 쉽고 빠르게 배우는 방법

GPT부터 라마, 클로드 모델까지 완성형 실전 LLM 가이드

이 책은 LLM 개발 단계별 가이드, 모범 사례, 실제 사례 연구, 실습 예제를 통해 LLM이 생소했던 사람도 당장 개발을 시작할 수 있을 만큼 LLM에 대한 전반적인 지식을 쉽고 친절하게 설명합니다. 또한, LLM을 현업에서 최적화하고 배포하는 실무적인 내용까지 다루어, 입문자부터 전문가까지 폭넓게 활용할 수 있는 완성형 가이드입니다.

 

더욱 심화된 내용으로 돌아온 2판은 최신화된 미세 조정(Fine-tunning), 오픈 소스와 클로즈드 소스 LLM 비교 및 전략적 활용법, 데이터 형식 및 파라미터 설정법, 임베딩 최적화, 고급 프롬프트 엔지니어링, LLM 평가를 다루며 최신 트렌드에 맞춰 RAG 챗봇, 추천 시스템, 강화 학습 기반 AI 정렬(RLHF/RLAIF), 멀티모달 트랜스포머 구축까지 다룹니다. LLM의 입문서이자, 실전 가이드인 이 책을 통해 AI 기술의 선두가 되어 보세요.

[목 차]

PART 1 LLM 소개

CHAPTER 1 LLM의 세계로

_1.1 LLM이란?

_1.2 많이 사용되는 LLM

_1.3 LLM을 이용한 애플리케이션

_1.4 마치며

 

CHAPTER 2 LLM을 이용한 의미 기반 검색

_2.1 들어가는 글

_2.2 작업

_2.3 솔루션 개요

_2.4 구성 요소

_2.5 통합

_2.6 클로즈드 소스 구성 요소의 비용

_2.7 마치며

 

CHAPTER 3 프롬프트 엔지니어링의 첫 번째 단계

_3.1 들어가는 글

_3.2 프롬프트 엔지니어링

_3.3 여러 모델과 프롬프트 작업하기

_3.4 마치며

 

CHAPTER 4 AI 생태계: 조각 맞추기

_4.1 들어가는 글

_4.2 끊임없이 변화하는 클로즈드 소스 AI의 성능

_4.3 AI 추론 vs 생각

_4.4 사례 연구 1: 검색 증강 생성(RAG)

_4.5 사례 연구 2: 자동화된 AI 에이전트

_4.6 마치며

 

PART 2 LLM 활용법

CHAPTER 5 맞춤형 미세 조정으로 LLM 최적화하기

_5.1 들어가는 글

_5.2 미세 조정과 전이학습: 기초 안내서

_5.3 오픈AI 미세 조정 API 살펴보기

_5.4 오픈AI CLI로 맞춤형 예제 준비하기

_5.5 오픈AI CLI 설정하기

_5.6 첫 번째 미세 조정 LLM

_5.7 마치며

 

CHAPTER 6 고급 프롬프트 엔지니어링

_6.1 들어가는 글

_6.2 프롬프트 인젝션 공격

_6.3 입력/출력 유효성 검사

_6.4 배치 프롬프팅

_6.5 프롬프트 체이닝

_6.6 사례 연구: AI는 수학을 얼마나 잘하나?

_6.7 마치며

 

CHAPTER 7 임베딩과 모델 아키텍처 맞춤화

_7.1 들어가는 글

_7.2 사례 연구: 추천 시스템 만들기

_7.3 마치며

 

CHAPTER 8 AI 정렬: 제1원리

_8.1 들어가는 글

_8.2 누구에게, 그리고 어떤 목적에 맞춰 정렬할 것인가?

_8.3 편향 완화 도구로서의 정렬

_8.4 정렬의 핵심 원칙

_8.5 헌법 AI: 자기 정렬을 향한 한 걸음

_8.6 마치며

 

PART 3 고급 LLM 사용법

CHAPTER 9 파운데이션 모델을 넘어서

_9.1 들어가는 글

_9.2 사례 연구: VQA

_9.3 사례 연구: 피드백 기반 강화 학습

_9.4 마치며

 

CHAPTER 10 고급 오픈 소스 LLM 미세 조정

_10.1 들어가는 글

_10.2 예시: BERT를 이용한 애니메이션 장르 다중 레이블 분류

_10.3 예시: GPT-2를 이용한 LaTeX 생성

_10.4 시난의 현명하면서도 매력적인 답변 생성기: SAWYER

_10.5 마치며

 

CHAPTER 11 LLM을 프로덕션 환경에서 사용하기

_11.1 들어가는 글

_11.2 클로즈드 소스 LLM을 프로덕션 환경에 배포하기

_11.3 프로덕션 환경에 오픈 소스 LLM 배포하기

_11.4 마치며

 

CHAPTER 12 LLM 평가하기

_12.1 들어가는 글

_12.2 생성 작업 평가하기

_12.3 이해 과제 평가하기

_12.4 마치며

_12.5 계속 나아가세요!

 

PART 4 부록

APPENDIX A LLM 자주 묻는 질문(FAQ)

APPENDIX B LLM 용어 해설

APPENDIX C LLM 애플리케이션 개발 고려사항

박조은 (오늘 코드, 마이크로소프트 MVP)

LLM을 단순히 활용하는 것을 넘어 깊이 이해하고, 필요에 맞게 조정 및 최적화하여 개선하는 방법까지 배우고 싶은 분께 추천합니다.

 

김동우 (프리랜서, 백엔드 개발자)

LLM에 대한 폭넓은 이해와 더 나은 활용법을 원하는 분들에게 추천합니다.

 

오두영 (IT 개발 블로거)

이 책에서 다루는 파이썬 실습 예제와 프롬프트 엔지니어링은 실질적인 문제 해결 능력을 키우기에 매우 적합합니다. 개발자는 물론 직장인까지, 다양한 독자층이 실질적인 성과를 얻을 수 있는 책이라 자부합니다.

 

이석곤 ((주)아이알컴퍼니 AI&빅데이터 수석)

다양한 응용 사례를 통해 독자들이 실용적인 스킬을 향상할 수 있도록 친절히 도우며, 맞춤형 미세 조정과 모델 아키텍처 맞춤화 방법도 제시합니다. 이론과 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 LLM의 실질적 활용을 돕는 이 책을 적극 추천합니다.

 

임혁 ((주)휴노 백엔드 개발자)

처음 시작하기에 좋은 마중물이 될 수 있는 도서라 자신합니다.

 

전준규 (농협정보시스템 프로젝트 매니저)

LLM의 기초 용어에서부터 개념, 활용에 이르기까지 LLM의 모든 것을 다루며, 복잡한 소스 코드 없이 기초부터 고급 수준까지 어렵고 복잡한 LLM 개념을 쉽게 이해할 수 있는 마법 같은 책입니다.

 

전현준 (OneLineAI CTO)

1판에 이어 2판도 역시 아주 적절한 난이도에 LLM의 기본부터 심화까지 빠르게 훑을 수 있는 좋은 책입니다.

 

한경흠 (SK브로드밴드 솔루션 매니저)

LLM을 도입하려는 실무자와 LLM 애플리케이션을 구현하는 개발자에게 큰 도움이 될 수 있는 책입니다.

 

허민 (한국외국어대학교 정보전략팀 과장)

현시점 LLM을 활용하여 서비스를 개발하는 데 필요한 대부분의 실전 스킬이 담긴 책입니다.