핸즈온 생성형 AI- 생성형 AI에 대한 기초를 확실히 다질 수 있는 교과서 -

 

"한빛미디어로부터 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

 

핸즈온 생성형 AI

- 생성형 AI에 대한 기초를 확실히 다질 수 있는 교과서 -

 

 

안녕하세요. 오늘 소개할 『핸즈온 생성형 AI』 입니다. 이 책은 생성형 AI의 기본을 이해하고 최신 기술까지 습득하기 원하는 독자들에게 아주 좋은 책입니다. 복잡한 이론에 치우치기보다, 이해하기 쉬운 설명과 직접 실행하며 따라할 수 있는 실습 코드의 균형을 맞추는 데 중점이 맞추어져 있으며, 여러 최신 모델을 직접 다뤄보며 생성형 AI의 기본 원리를 확실하게 익힐 수 있습니다.

 

책의 전체적인 내용은 기본적으로

1부는 생성형 언어모델, 생성형 이미지 모델 의 기본

2부는 생성형 언어모델, 생성형 이미지 모델의 응용 순으로 구성되어 있으며

챕터 9장에서 오디오 모델, 10장에서 최신 트랜드 설명이 나오는 형식으로 구성되어 있습니다.

 

 

이 책을 공부하기 전에 필요한 선수지식

이 책은 파이썬 기초 문법, 파이토치를 활용한 딥러닝 코드 작성, 허깅페이스 사용법을 알고 있어야 실습 코드를 이해하고 따라할 수 있습니다.

 

 

이 책을 통해 배우는 내용

이 책은 생성형 AI의 핵심 기술인 트랜스포머와 확산 모델을 체계적으로 다룹니다. 각 장은 명확한 이론 설명으로 시작하고, 곧바로 실습 코드로 넘어가기 때문에 개념이 실제 어떻게 구현되는지 명확하게 파악할 수 있습니다.

 

 

1부 : 개방형 모델 활용 (1~5장)

 

1부에서는 트랜스포머, 오토인코더, 확산 모델의 기초에 대해서 공부합니다.

1장: 생성형 모델의 발전과정을 역사적 순서에 따라서 쭉 공부할 수 있습니다.

2장: 트랜스포머 생성형 언어모델의 근간인 트랜스포머에 대해서 자세히 공부합니다.

특히 트랜스포머의 인코딩과 디코딩을 따로 구분해서 계보도를 제공하기 때문에 언어모델의 발전사를 한 번에 알 수 있어서 좋았습니다.

 

 

생성형 언어모델을 사용할 때 필수적인 퓨샷 개념도 잘 설명해 주고 있습니다.

 

 

 

3장 정보 압축과 표현에서는 생성형 이미지 모델의 근간이 되는 오토인코더부터 나옵니다.

 

그리고 4장에서 확산모델로 넘어갑니다

 

 

1부 마지막인 5장에서는 일반 확산 모델에서 생성되는 이미지를 제어할 수 없었던 문제를 어떻게 제어할 수 있게 되었는지를 설명합니다.

 

 

 

이처럼 1장에서는 현재 나와있는 모델들의 발전과정과 사용법 그리고 그 근간이 되는 이론에 대해서 자세히 공부할 수 있습니다.

 

 

2부 : 생성 모델을 위한 전이 학습 (6~7장)

 

2부에서는 1부에서 공부했던 모델들을 직접 파인튜닝해서 사용자의 활용목적에 더 적합하게 업그레이드 하는 방법에 대해서 자세히 알려줍니다. 2부에서도 먼저 언어모델에 대해서 공부하고 나중에 이미지 모델에 대해 나옵니다.

 

 

6장에서는 생성형 언어모델을 파인튜닝하는 방법에 대해서 설명합니다.

허깅페이스에서 내려받아 파인튜닝 할 수 있는 모델들에 대해서 정리해놓은 부분이 아주 유용했습니다.

 

그리고 거대 언어모델을 파인튜닝 하는것은 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요합니다.

메타의 라마 3 8B 모델을 파인 튜닝하는데 필요한 최소 VRAM의 용량은 24G 입니다.

VRAM의 용량은 24G를 가진 그래픽 카드는 보통 300만원이 훌쩍 넘기 때문에 비용도 비용이고 시간과 전기요금은 별도입니다.

그래서 비디오 메모리를 적게 사용하면서도 훈련을 할 수 있는 여러가지 방법이 나왔는데 이 책은 그런 부분까지도 아주 자세히 다루고 있습니다.

 

 

또한 실제로 작동하는 코드도 있기 때문에 Google Colab 유료 버전을 이용해서 실제로 실습을 해볼 수도 있습니다.

 

 

1부에서 언어모델과 이미지 모델에 대해서 쉽고 자세하게 설명해 놓은 부분과 활용방법에 대한 내용도 좋았지만 이 책의 정말 강점은 2부의 파인튜닝이라고 생각합니다.

 

 

7장 스테이블 디퓨전 파인튜닝

 

 

언어모델과 마찬가지로 7장에서는 이미지 모델에서 파인튜닝을 해 볼 수 있도록 공개되어 있는 스테이블 디퓨전 모델을 이용해 파인튜닝을 공부합니다.

 

 

3부 : 더 나아가기 (8~10장)

 

3부에서는 앞에서 공부한 내용을 융합해서 활용하는 법에 대해서 설명합니다.

그리고 오디오에 대한 내용을 9장에서 소개하고 10장에서는 생성형 AI 분야의 발전과 최신 동향에 대해서 안내하고 마무리 합니다.

 

 

이 책의 장점

이해하기 쉬운 설명: 과도한 수식이나 이론 대신, 핵심 개념을 전달하는 데 초점을 맞춘 설명으로 구성되어 있습니다.

검증된 실습 코드: 모든 예제 코드는 구글 코랩 환경에서 잘 작동하며, 비교적 간결하여 입문자도 쉽게 따라하고 변형해볼 수 있습니다.

다양한 모델 활용: GPT, 라마, 스테이블 디퓨전, 뮤직젠 등 현재 가장 주목받는 다양한 생성형 AI 모델들을 직접 사용해 볼 수 있는고 파인튜닝도 경험할 수 있는 기회를 제공합니다.

 

이런 독자에게 권장합니다

생성형 AI를 처음 공부하지만, 직접 코드를 실행하며 배우고 싶은 분

이론적인 깊이보다 실제 모델을 다루는 실용적인 지식이 필요한 개발자

여러 종류의 생성형 AI 모델을 빠르게 경험하고 비교해보고 싶은 학생 및 연구원

 

결론

『핸즈온 생성형 AI』는 생성형 AI 분야의 입문자를 위한 훌륭한 첫걸음입니다. 명확한 설명과 간결한 실습 코드, 그리고 여러 최신 모델을 직접 다뤄볼 수 있는 경험을 통해 이 분야의 튼튼한 기초를 쌓을 수 있습니다. 이론과 실습의 균형이 잘 잡힌 책을 찾는다면 좋은 선택이 될 것입니다.