[BOOK REVIEW] NLP와 LLM 실전 가이드

한빛미디어 서평단 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서
책을 협찬받아 작성된 서평입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 ⌜NLP와 LLM 실전 가이드 (리오르 가지트, 메이삼 가파리)⌟이다.

 

📍 책 선택 이유

 NLP 분야를 공부하면서 자연스럽게 LLM으로까지 관심의 폭을 넓히게 되었다. 마침 이 책이 내가 집중적으로 공부하고 있는 분야의 내용을 담고 있어서 그동안의 학습 내용을 정리하는 의미에서 읽어보면 좋을 것 같다는 생각이 들었다.

 또 다른 이유는 이 책을 번역한 분이 오늘코드 박조은 대표님이기 때문이다. 데이터 분야에 입문할 때 인프런에서 박조은 대표님의 강의를 통해 공부를 수월하게 시작할 수 있었고 그때부터 대표님의 소소한 팬이 되었다. 최근 링크드인에서 이 책이 대표님의 첫 번역서라는 사실과 대표님이 직접 쓴 '옮긴이의 말'을 접하게 되었는데, 그 글을 보니 더더욱 읽고 싶어 져서 이 책을 선택하게 되었다.

 

🔎 목차 (+ 예제코드)

책의 목차는 위와 같다.

 

[CHAPTER 1] 자연어 처리 개요 살펴보기

[CHAPTER 2] 머신러닝과 자연어 처리를 위한 선형대수, 확률, 통계 마스터하기

[CHAPTER 3] 자연어 처리에서 머신러닝 잠재력 발휘하기

[CHAPTER 4] 자연어 처리 성능을 위한 텍스트 전처리 과정 최적화

[CHAPTER 5] 텍스트 분류 강화: 전통적인 머신러닝 기법 활용하기

[CHAPTER 6] 텍스트 분류의 재해석: 딥러닝 언어 모델 깊게 탐구하기

[CHAPTER 7] 대규모 언어 모델 이해하기

[CHAPTER 8] 대규모 언어 모델의 잠재력을 끌어내는 RAG 활용 방법

[CHAPTER 9] 대규모 언어 모델이 주도하는 고급 응용 프로그램 및 혁신의 최전선

[CHAPTER 10] 대규모 언어 모델과 인공지능이 주도하는 과거, 현재, 미래 트렌드 분석

[CHAPTER 11] 세계적 전문가들이 바라본 산업의 현재와 미래

 

책에 포함된 예제는 다음 링크에서 다운로드 할 수 있다.

깃허브 링크 🔗 https://github.com/corazzon/Mastering-NLP-from-Foundations-to-LLMs

 

👏🏻 책의 특징 및 차별점

[책 제목처럼 진짜 '실전 가이드' 같은 책]

 책을 읽어보니 ⌜NLP와 LLM 실전 가이드⌟라는 책의 제목이 정말 적절하다는 생각이 들었다. 잘 어울리는 책이라는 생각이 들었다. 자연어 처리의 개념부터 시작해서 관련된 수학적 배경, 머신러닝과 NLP의 연결 방법까지 기초를 탄탄하게 다루고 있을 뿐 아니라 기존 언어 모델을 비롯해 LLM, RAG, Agent, LangChain과 같은 최신 기술까지 폭넓게 다루고 있다. 또한 NLP의 발전 과정에서 대규모 데이터셋이 미친 영향까지 짚어주기 때문에 NLP와 LLM을 공부하는 데 꼭 필요한 내용을 빠짐없이 담고 있다는 느낌이었다.

 

[NLP 공부 시작 전에 만났더라면 좋았을 책]

 이 책을 통해 내가 지금까지 공부했던 NLP 분야의 핵심 개념과 기술을 다시 한번 정리하고 부족한 부분을 명확히 파악할 수 있었다. 특히 중간중간 내용을 읽으면서 처음 NLP를 접했을 때 이 책을 알았더라면 더 효과적이고 빠르게 학습할 수 있었을 텐데 하는 아쉬움마저 들었다. 만약 내 주변에 자연어 처리를 공부하기 시작하는 사람이 있다면 무조건 이 책을 가장 먼저 추천하고 싶다. 이후에 논문을 읽거나 프로젝트를 시작하면 훨씬 더 큰 성과를 얻을 수 있을 것 같기 때문이다.

 

[최신 흐름과 전문가들의 산업 미래 관련 의견 포함된 신간]

 신간이기 때문에 최신 연구 동향과 NLP 분야의 가장 앞선 기술들을 반영하고 있다는 점도 좋았다. 빠르게 변화하고 있는 NLP 분야에서 최신 흐름과 기술의 방향성을 함께 잡아주는 책을 만나는 것이 쉽지 않은데 이 책은 그런 역할을 충실히 수행하고 있다는 느낌을 받았다. 또한, 세계적인 전문가들을 직접 인터뷰하여 그들의 인사이트를 담은 인터뷰 내용 전부를 담았다는 점도 많은 것을 배울 수 있는 포인트 중에 하나이다.

 

👤 추천 독자

1. 자연어 처리를 처음 시작하려는 사람

2. 자연어 처리를 공부해왔지만 제대로 가고 있는지, 놓친 부분은 없는지 점검하고 싶은 사람

3. 머신러닝과 NLP의 수학적 기초부터 미래 동향에 대한 인사이트까지 챙기고 싶은 사람

 

🪧 도서 구매 링크

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