Description
AI 전문 지식 없이 코드 몇 줄로 만들어보는 LLM 기반 앱
GPT-1부터 GPT-4 터보에 이르기까지, 언어 모델은 놀랍게 진화하고 있다. 이 책에서는 LLM의 흥미로운 역사와 핵심 요소를 짚어보고 간단한 코드로 파이썬 앱을 만들어본다. 오픈AI API와 임베딩, 모더레이션 모델, 위스퍼와 DALL·E 등 다양한 기능을 함께 살펴보며 모건 스탠리와 듀오링고 같은 사례를 통해 GPT 모델이 실제 비즈니스 환경에 어떻게 창의성을 불어넣고 있는지 알아본다.

실습으로 뉴스 기사 생성, 유튜브 동영상 요약, 닌텐도 게임 〈젤다의 전설〉 질의응답 봇 구축 등 흥미로운 프로젝트를 진행하며 직접 LLM 기반 앱을 구축해본다. 이 과정에서 보안과 데이터 개인 정보에 대한 고려 사항뿐 아니라 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 랭체인 등 고급 주제를 폭넓게 다룬다.

저자

올리비에케일린,마리-알리스블레트

저자:올리비에케일린(OlivierCaelen)

결제기술의선도기업인월드라인(Worldline)에서머신러닝연구자로일한다.브뤼셀자유대학교(UniversitelibredeBruxelles)에서머신러닝개론과심화딥러닝과목을가르치고있다.통계학과컴퓨터과학으로석사학위를받고머신러닝으로박사학위를받았다.동료평가된국제과학저널및콘퍼런스42개출판물의공저자이며9가지특허의공동발명가다.



저자:마리-알리스블레트(Marie-AliceBlete)

월드라인(Worldline)의연구개발부서에서소프트웨어아키텍트이자데이터엔지니어로일한다.동료데이터과학자들에게엔지니어링모범사례를전파하고있으며AI솔루션배포에따른성능및레이턴시문제에특히관심이있다.디벨로퍼애드보킷으로도활동하며개발자커뮤니티에자신의지식을공유하고강연하는것을즐긴다.



역자:이일섭

데이터분석전공으로석사과정을졸업하고카드회사AI팀에서근무하고있다.데이터커뮤니티데이터야놀자에서활동하고있으며『데이터품질의비밀』(디코딩,2023)과『MLOps실전가이드』(한빛미디어,2023)를번역했다.

목차


Chapter1)GPT-4와챗GPT의핵심요소
_1.1LLM소개
__1.1.1언어모델과NLP기초
__1.1.2트랜스포머아키텍처와LLM에서의역할
__1.1.3GPT모델의토큰화및예측단계
_1.2GPT모델의역사
__1.2.1GPT-1
__1.2.2GPT-2
__1.2.3GPT-3
__1.2.4GPT-3,인스트럭트GPT
__1.2.5GPT-3.5,코덱스,챗GPT
__1.2.6GPT-4
_1.3LLM사용사례
__1.3.1비마이아이즈
__1.3.2모건스탠리
__1.3.3칸아카데미
__1.3.4듀오링고
__1.3.5야블
__1.3.6웨이마크
__1.3.7인월드AI
_1.4AI할루시네이션
_1.5GPT모델최적화
_1.6정리

Chapter2)GPT-4와챗GPT의API
_2.1필수개념
_2.2오픈AIAPI에서사용가능한모델
_2.3오픈AI플레이그라운드로GPT모델사용하기
_2.4시작하기:오픈AI파이썬라이브러리
__2.4.1오픈AI접근및API키
__2.4.2‘HelloWorld’예제
_2.5GPT-4와챗GPT사용하기
__2.5.1채팅완성엔드포인트의입력옵션
__2.5.2채팅완성엔드포인트의결과출력형식
__2.5.3텍스트완성에서함수까지
_2.6다른텍스트완성모델사용하기
__2.6.1텍스트완성엔드포인트의입력옵션
__2.6.2텍스트완성엔드포인트의출력결과형식
_2.7고려사항
__2.7.1사용료와토큰한도
__2.7.2보안과개인정보보호
_2.8기타오픈AIAPI및기능
__2.8.1임베딩
__2.8.2모더레이션모델
__2.8.3위스퍼와DALL-E
_2.9정리및치트시트

Chapter3)GPT-4와챗GPT로애플리케이션구축하기
_3.1애플리케이션개발개요
__3.1.1API키관리
__3.1.2보안및데이터개인정보보호
_3.2소프트웨어아키텍처설계원칙
_3.3LLM기반애플리케이션취약점
__3.3.1입출력분석하기
__3.3.2프롬프트인젝션의불가피성
_3.4프로젝트예제
__3.4.1프로젝트1:뉴스생성솔루션구축
__3.4.2프로젝트2:유튜브동영상요약
__3.4.3프로젝트3:<젤다의전설>전문가만들기
__3.4.4프로젝트4:음성제어
_3.5정리

Chapter4)GPT-4와챗GPT의고급기법
_4.1프롬프트엔지니어링
__4.1.1효과적인프롬프트설계
__4.1.2단계별사고
__4.1.3퓨샷러닝구현
__4.1.4프롬프트효과향상
_4.2파인튜닝
__4.2.1시작하기
__4.2.2오픈AIAPI로파인튜닝하기
__4.2.3파인튜닝을활용한애플리케이션
__4.2.4파인튜닝예제
__4.2.5파인튜닝비용
_4.3정리

Chapter5)랭체인과플러그인으로LLM기능향상하기
_5.1랭체인프레임워크
__5.1.1다이내믹프롬프트
__5.1.2에이전트와도구
__5.1.3메모리
__5.1.4임베딩
_5.2GPT-4플러그인
__5.2.1개요
__5.2.2API
__5.2.3플러그인매니페스트
__5.2.4OpenAPI사양
__5.2.5설명
_5.3정리
_5.4결론

부록A)GPT의새로운기능과개선사항(OpenAIDevDay)
A.1신규모델공개
A.2어시스턴트API공개
A.3신규모달리티가가능한API
A.4모델커스터마이징지원
A.5사용료및지원정책변경
A.6GPTs

출판사 서평

생성형AI기반애플리케이션,API로쉽고빠르게만들어보기

빠르게발전하는생성형AI시대,대규모언어모델(LLM)을가장쉽고빠르게적용하기위한핵심내용을담았습니다.오픈AI에서제공하는파이썬라이브러리를통해API를활용한LLM기반애플리케이션을구축해봅니다.API키관리법부터기본적인모델사용법을살펴보고,간결한코드로생성,요약,질의응답,음성제어프로젝트예제를진행합니다.더나아가모델의효율성을높이고잠재력을극대화하기위한프롬프트엔지니어링과파인튜닝기법,랭체인과플러그인활용법까지다룹니다.AI지식이없지만LLM이궁금하다면,다양한GPT모델사용법을빠르게정리하고폭넓은오픈AI기능을구석구석탐험해봅시다.

최신업데이트내용을정리한부록제공

번역서에는오픈AI의최신업데이트사항을반영해신규모델및기능에대한소개,어시스턴트API,GPTs활용법을추가로실었습니다.

주요내용
-챗GPT와GPT-4의개념,특징,작동방식알아보기
-오픈AIAPI와GPT-4를사용해파이썬앱개발하기
-프롬프트엔지니어링,파인튜닝,플러그인,랭체인등GPT고급주제알아보기
-오픈AI의최신모델과기능,어시스턴트API,GPTs알아보기

누구를위한책인가요?
-LLM의잠재력을알아보고싶은사람
-LLM관련개념정리와실습을함께진행해기본기를쌓고싶은사람
-파이썬기반애플리케이션에AI를통합하고싶은사람
-서비스형모델로생성형AI기술을부담없이활용해보고싶은사람