실무로 통하는 LLM 애플리케이션 설계 (프로토타입을 넘어 제품으로 완성하는 생성형 AI 개발 전략)

실무로 통하는 LLM 애플리케이션 설계 (프로토타입을 넘어 제품으로 완성하는 생성형 AI 개발 전략)

$33.00
Description
아키텍처 설계부터 최적화까지
한 권으로 배우는 LLM 애플리케이션 개발 전략
대규모 언어 모델(LLM)은 그 자체로도 강력한 도구이지만, 이를 실제 제품과 서비스로 발전시키려면 체계적인 설계와 기술 전략이 필요하다. 이 책은 아이디어 단계의 프로토타입을 실제 애플리케이션으로 전환하는 데 필요한 도구, 기법, 설계 전략을 소개한다. 데이터 준비부터 모델 커스터마이징, RAG와 에이전트 같은 고급 활용 기법까지 다양한 사례와 함께 구체적인 활용법을 안내한다. 생성형 AI를 실제 환경에 효과적으로 적용하고 싶다면 이 책에서 실질적인 해답을 찾을 수 있을 것이다.
저자

수하스파이

(SuhasPai)
10년넘게기술업계에서일해온숙련된머신러닝연구자입니다.2020년부터와이콤비네이터(Y-Combinator)의지원을받는AI및핀테크스타트업인허드슨랩스(HudsonLabs)의공동창립자이자CTO,ML연구책임자로일하고있습니다.
허드슨랩스에서는도메인특화LLM,텍스트랭킹,표현학습분야에서여러혁신적인기법을개발했으며,이기법들은허드슨랩스제품의핵심기능을실현하는기반이되었습니다.또한오픈소스LLM개발에도활발히참여해왔으며,BLOOMLLM프로젝트의일환인빅사이언스(BigScience)프로젝트에서프라이버시워킹그룹의공동리더로활동했습니다.
2021년부터는토론토머신러닝서밋(TMLS)콘퍼런스의의장으로활동중이며전세계AI콘퍼런스에서연사로자주참여합니다.NLP분야의최신연구를논의하는정기세미나도직접주최합니다.

목차

[PART1LLM의구성요소]

CHAPTER1LLM의개념과첫걸음
_1.1LLM의정의
_1.2LLM의간략한역사
_1.3LLM의영향
_1.4기업내LLM활용
_1.5프롬프팅
_1.6API를통한LLM접근방법
_1.7LLM의강점과한계
_1.8첫번째챗봇프로토타입만들기
_1.9프로토타입에서제품화까지
_1.10마치며

CHAPTER2사전훈련데이터
_2.1LLM을만드는구성요소
_2.2사전훈련데이터요구사항
_2.3대표적인사전훈련데이터셋
_2.4합성사전훈련데이터
_2.5훈련데이터전처리
_2.6사전훈련데이터가후속작업에미치는영향
_2.7사전훈련데이터셋의편향과공정성문제
_2.8마치며

CHAPTER3어휘와토큰화
_3.1어휘
_3.2토크나이저
_3.3토큰화파이프라인
_3.4마치며

CHAPTER4아키텍처와학습목표
_4.1기본개념
_4.2의미표현하기
_4.3트랜스포머아키텍처
_4.4손실함수
_4.5내재적모델평가
_4.6트랜스포머백본
_4.7학습목표
_4.8사전훈련모델
_4.9마치며

[PART2LLM활용하기]

CHAPTER5사용목적에맞게LLM활용하기
_5.1LLM생태계탐색하기
_5.2적합한LLM을선택하는방법
_5.3LLM로딩방법
_5.4디코딩전략
_5.5LLM에서추론실행하기
_5.6구조화된출력
_5.7모델디버깅및해석가능성
_5.8마치며

CHAPTER6파인튜닝
_6.1파인튜닝의필요성
_6.2파인튜닝:전체예제
_6.3파인튜닝데이터셋
_6.4마치며

CHAPTER7고급파인튜닝기법
_7.1지속적사전훈련
_7.2파라미터효율적파인튜닝(PEFT)
_7.3여러모델결합하기
_7.4마치며

CHAPTER8정렬훈련과추론
_8.1정렬훈련의정의
_8.2강화학습
_8.3환각
_8.4환각완화전략
_8.5인컨텍스트환각
_8.6관련없는정보로인한환각
_8.7추론
_8.8LLM에서추론유도하기
_8.9마치며

CHAPTER9추론최적화
_9.1LLM추론의도전과제
_9.2추론최적화기법
_9.3연산량감소기법
_9.4디코딩가속화기법
_9.5저장공간을절약하는기법
_9.6마치며

[PART3LLM애플리케이션활용패러다임]

CHAPTER10LLM과외부도구의인터페이스
_10.1LLM상호작용패러다임
_10.2에이전트정의
_10.3에이전트기반워크플로
_10.4에이전트시스템구성요소
_10.5마치며

CHAPTER11표현학습과임베딩
_11.1임베딩소개
_11.2의미검색
_11.3유사도측정법
_11.4임베딩모델파인튜닝
_11.5지시임베딩
_11.6임베딩크기최적화
_11.7청킹
_11.8벡터데이터베이스
_11.9임베딩해석하기
_11.10마치며

CHAPTER12검색증강생성(RAG)
_12.1RAG의필요성
_12.2대표적인RAG활용시나리오
_12.3검색여부판단하기
_12.4RAG파이프라인
_12.5메모리관리를위한RAG
_12.6RAG로인컨텍스트학습예시선택하기
_12.7모델훈련에RAG활용하기
_12.8RAG의한계
_12.9RAG대긴컨텍스트
_12.10RAG대파인튜닝
_12.11마치며

CHAPTER13디자인패턴과시스템아키텍처
_13.1다중LLM아키텍처
_13.2프로그래밍패러다임
_13.3마치며

출판사 서평

LLM,개념을넘어실무애플리케이션으로!
한권에담은AI애플리케이션설계의시작과끝

LLM은이제단순한기술트렌드를넘어,기업과제품혁신을이끄는핵심기술이되었습니다.하지만아이디어를실제서비스로확장하는길은여전히복잡하고도전적입니다.이책은이러한간극을메우기위해탄생했습니다.LLM의기초원리부터최신활용패턴까지,LLM을둘러싼이론과실무노하우를균형있게담아냈습니다.

이책은LLM을이해하고,활용하고,제품으로구현하는전과정을차근차근밟아갈수있도록안내합니다.LLM의작동원리를직관적으로이해하고,프롬프트설계와파인튜닝,RAG,에이전트아키텍처등최신활용기법을익히며실제제품환경에서마주하는문제와한계를해결하는방법을배울수있습니다.특히각장마다풍부한실습과연습문제를수록해단순한이론학습을넘어직접실험하며체득할수있도록구성했습니다.소프트웨어엔지니어,머신러닝연구자,제품관리자모두가이책을통해LLM의복잡한퍼즐을하나하나맞춰나갈수있을것입니다.AI시대에경쟁력을확보하려는실무자에게이책은아이디어를실제프로덕션으로이어주는가장실용적인다리가될것입니다.

주요내용
● 훈련데이터,토큰화,아키텍처,정렬훈련을통한LLM의기본원리
● 프롬프팅,파인튜닝,RAG,에이전트기반활용기법
● 임베딩검색,도메인특화챗봇,랭체인기반애플리케이션설계
● 80여개의연습문제와깃허브예제코드로학습효과강화
● 추론최적화,프로덕션아키텍처,오픈소스LLM비교등최신동향반영

대상독자
● 프로덕션수준의LLM서비스를만들고싶은개발자
● 최신LLM응용기법과활용패턴을정리하고싶은연구자
● LLM기술을실제서비스와연결하고싶은제품기획자
● LLM을활용한자동화,지식검색,데이터처리솔루션을모색하는전문가