한빛출판네트워크

요즘 핫한 chat GPT 많이들 사용하고 계신가요?

저는 이번 한빛미디어 책 'GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발'을 통해

GPT-4를 활용하여 인공지능 앱을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다.

작년, 학교에서 GPT Api를 사용한 프로젝트를 진행했었다.

당시에 스케줄링 관리가 상당히 힘들고 귀찮아서 Google Calendar와 연동시켜서 STT -> GPT -> Google Calendar 플로우로 음성인식으로 스케줄링을 관리하도록 하는 프로젝트였다.

그당시에 원하는 정도의 GPT 성능을 내기위한 rule을 설정하는것이 상당히 쉽지않았다.

이 책을 읽으면서 느낀점은 예제들, 제로샷 러닝, 퓨샷 러닝, 모델 파인 튜닝등을 다루는부분, 특히, 효과적인 프롬프트 설계와 랭체인 프레임워크 및 플러그인 사용 방법에 대한 내용들을 개념과 같이 소개하고있었다.

또한, 책에서 자세히 담지못하는 부분들에 대해서는, 타 깃헙 프로젝트, 공식 문서 등등을 첨부하여 원하는만큼 더 확장해 나갈 수 있도록 안내하는 내용의 구성이 상당히 마음에 들었다.

위 내용들을 미리 알고있었다면, GPT Api를 구축할때 기간, 성능면에서 모두 득을 볼 수 있었을것이라고 느끼고있다.

마지막에 작성되어있는 부록은 작년말에 발표된 OpenAI DevDay의 발표내용에 대한 작가의 정리글이라고 볼 수 있었다.

새로나온 기능들에 대해서도 삽화를 보기좋게 넣어가며 설명해줘서 따라하기에도 쉬웠던것같다.

종합적으로 정리하면, 적절한 개념설명, 보기에 편한했던 삽화(보고 따라하기 쉬웠다.), 다양한 예제 실습이 잘 갖추어져있어서 이 책 한권이면 독자만의 아이디어를 녹인 서비스를 쉽게 만들어볼 수 있을 것 같다.

GPT 활용 앱 개발에 관심이 있는 모든 분들이 한 번쯤 읽어보면 좋은 책으로 추천한다.

개발서적을 읽다보면 집중이 떨어져서 흐름을 놓칠 때가 많다.
이 이유는 내가 정말 현재 궁금하지 않은 내용이거나, 내용이 이해가 가지 않아서인 것 같다.
이 책은 내가 정말 궁금했던 것들을 포함하고 있어서 그런지 술술 읽혀, 얼마 안걸려 다 읽었던 것 같다.

• 책도 짧다. 약 180p.

GPT/LLM에 대해 잘 알지 못한다면, 입문서로는 완벽한 책이지 않을까 싶다.

• 대략적인 내용들을 다 포함하고 있으면서도, 이를 활용한 프레임워크까지 설명해주고 있으니 말이다.
• 괜히 모든 것을 다 풀어 설명해서 페이지를 채우지 않고, 간략한 설명을 바탕으로 필요하다면 더 찾아볼 수 있게끔 키워드들을 제공해줘서 너무 좋았다. 필요한 부분/정말 궁금했던 부분들을 바탕으로 더 깊게 찾아보며 배울 수 있었다.
• 더 발전된 AI 서비스 개발이라는 다음 Step으로 넘어가기 위해 적합한 책이다.

 최근 읽은 ‘GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발’은 인공지능 기술, 특히 자연어 처리(NLP)와 관련된 대규모 언어 모델(LLM)의 발전을 순차적으로 다루며, 이를 활용해 실용적인 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개하고 있다. 물론 쉽지 않은 내용이긴 하지만 개발자나 연구자뿐만 아니라 GPT-4와 같은 기술을 이해하고자 하거나 인공지능에 관심 있는 일반 독자들에게도 개괄적으로 접근 가능한 책이라고 생각한다.

 책의 첫 번째 부분은 NLP의 기초부터 시작해서 트랜스포머 아키텍처와 어텐션 메커니즘의 원리를 설명한다. 특히 GPT 모델의 진화 과정을 통해 인공지능 기술이 어떻게 빠르게 발전하고 있는지를 보여주며, GPT-4의 파라미터 수가 이전 모델에 비해 얼마나 빠르게 증가하고 있는지에 대한 흥미로운 통계를 제공하기도 한다.

 AI 할루시네이션에 대한 설명은 특히 흥미로웠다. 이는 LLM이 때때로 사실이 아닌 정보를 신뢰할 수 있는 것처럼 제시할 수 있다는 문제를 지적하며, 이러한 한계를 인지하고 대응하는 방법을 제시한다. 특히 창의성이 필요한 영역이 아닌 진실이 중요한 의료 분야 등에서는 플러그인과 같은 추가적인 검증 절차가 필요함을 강조한다.

 애플리케이션 구축 과정에서는 GPT-4와 챗GPT를 활용한 실제 사례를 통해 어떻게 이러한 기술을 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는지 구체적인 방법을 제공한다. 특히 프롬프트 인젝션은 불가피한 위협으로 인지하고, 민감 정보 포함 여부나 파이프라인 상의 유출을 체크하는 등 실질적인 설계나 방지에 대해 논의하는 점 또한 유익했다. 그 외에 뉴스를 생성하거나 유튜브 동영상 요약 등의 프로젝트 예제는 처리 과정을 이해하는 데에도 도움이 되었다.

 책의 후반부로 갈수록 제로샷 러닝, 퓨샷 러닝, 특정 작업을 위한 모델 파인 튜닝, 그리고 추가적인 프롬프트 엔지니어링에 대한 설명이 이어진다. 효과적인 프롬프트 설계가 크게 역할, 컨텍스트, 작업과 같이 크게 세 가지 요소를 정의한다는 내용에 이어, 컨텍스트는 GPT의 ‘사고’를 안내해서 응답에 가치를 더하게 된다는 내용이 흥미로웠다. 더 인상적이었던 것은 작업 영역이었는데 지시하려는 작업을 명확하고 구체적으로 하기 위해 다양한 예제를 통해 작업 부여 방식을 보여준다. 예컨대 초등학교 저학년 대상 요약, TL;DR(too long; didn’t read) 요약, 비유 생성 등 각각의 목적에 따라 작업을 부여할 수 있다는 것이다. 마지막으로, 역할은 모델에 스포츠 영양 전문가와 같은 특정 역할을 부여해서 출력에 영향을 줄 수 있다는 내용이다. 우리가 알고 있듯이 챗GPT에 롤플레잉을 통해 접근하는 것과 비슷한 내용이다.

 더 나아가 LLM의 기능을 확장하는 랭체인 프레임워크와 플러그인의 사용 방법을 소개하기도 한다. 이는 GPT-4를 활용하는 애플리케이션을 더욱 강력하고 유연하게 만드는 방법을 제시한다. 랭체인 프레임워크는 크게 에이전트와 도구를 핵심 기능으로 사용하는데, 도구는 기존 언어 모델이 함수와 더 쉽게 상호작용하도록 하고, 에이전트는 도구를 사용해 기능들과 상호작용한다.

마지막으로, OpenAI DevDay에서 공개된 새로운 기능과 개선 사항을 정리하는 부분은 GPT-4와 관련된 최신 동향과 미래의 발전 방향에 대한 흥미로운 통찰을 제공한다. 이는 인공지능 기술의 미래에 대한 긍정적인 전망을 제시하며, 이 분야에서의 지속적인 학습과 탐색의 중요성을 강조하는 부분이기도 하다.

 이 책은 GPT-4를 이해하고 활용하고자 하는 이들에게 필요한 개괄적인 가이드라고 할 수 있다. GPT-4와 그와 관련된 기술의 내용을 절대 200페이지도 안 되는 이 한 권의 책에 담을 수 없지만, 저자가 제공하는 분석과 실제 사례는 이 복잡한 기술을 프로젝트에 적용하기에 앞서 진입장벽을 낮춰주기엔 충분하다고 생각한다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

ChatGPT 가 이 세상에 등장한지 1년이 됐다. 나도 GPT3.5 첫 출시때부터 사용하기 시작해 지금은 글이나 코드를 작성하는데 도와주는 비서로 많이 활용하고 있다. 이번 책은 GPT모델을 이용해 어플리케이션에 어떻게 접목하는지 상세하게 소개한다.

GPT 모델을 본격 사용하기 전에 책에서는 자연어 처리 NLP 와 대규모 언어 모델 LLM 에 대해서 먼저 설명해준다. NLP란 컴퓨터가 사람의 자연어를 처리하고 해석하고 생성하도록 하는데 초점을 맞춘 AI 의 세부 분야다. LLM은 텍스트 처리 작업을 할 수 있는 ML 모델이다. LLM은 세간에 알려진대로 방대한 양의 데이터를 분석하거나 학습하여 문장을 분석한다. 그리고 GPT는 텍스트 생성 작업에 탁월한 최신 LLM 이다. 또한 LLM 의 고질적인 문제인 할루시네이션에 대한 설명도 한다. 요약하자면 LLM 은 방대한 데이터에서 정답과 비슷해 보이는 것을 응답할 뿐이지 정답을 내놓지 않는다는 것이다. GPT 역시 마찬가지 이므로 정확성을 요구하는 분야에서는 생성한 정보에 대해 검증할 수 있어야 한다고 한다.

다음으로는 이제 GPT로 어플리케이션을 만들기 위해 필요한 API 이용방법과 과금 방식, 그리고 간단한 파이썬 어플리케이션을 지나 프롬프트 엔지니어링과 튜닝 기법으로 들어간다. 프롬프트 엔지니어링도 프로그래밍의 방식중 하나로써 LLM이 최대한 적합한 출력을 생성할 수 있도록 최적의 입력형태와 사례를 개발하는데 중점을 둔 분야다. 프롬프트는 크게 역할, 컨텍스트, 작업 세가지 부분으로 나뉘는데, 역할은 말 그대로 모델이 역할을 부여해서 출력에 영향을 주는 기법이다. 컨텍스트는 말 그대로 원하는 답을 얻기 위한 사용자의 요청이다. 작업은 결과물을 원하는 형태로 표시되게끔 하는 최종 처리단계다. 파인 튜닝에 대한 이야기도 나온다. 파인 튜닝이란 LLM 이 있을때 여기에 특정 도메인의 데이터를 가지고 튜닝된 새로운 모델을 만드는 기법을 말한다. 아울러 프롬프트 인젝션은 언제나 가능한 부분이고, API 키 역시 노출에 조심해야 한다고 친절하게 알려준다.

앞서 LLM 은 GPT4가 되었더라도 여전히 할루시네이션에 대한 우려가 있다고 했는데 이를 해결하기 위해 랭체인 플러그인이라는 도구로 할루시네이션의 단점을 해결할수 있다고 안내한다. 이를태면 2 x 2 에 대한 답을 4로 내놓는것은 GPT가 수식을 계산해서가 아니다. 주어진 수식에 대한 답을 데이터셋에서 봤기 때문에 4라고 대답하는 것이다. 이것에 대한 정확도를 높히기 위해 랭체인 플러그인을 사용하는것이다. 계산기와 관련된 랭체인을 사용하면 2 x 2를 직접 계산하여 정확도를 높혀줄 것이고, 위키페디아 랭체인을 사용하면 요청 중 원하는 키워드에서 위키페디아를 직접 검색하게 할 수도 있다.

평소 ChatGPT를 잘 사용하는 프로그래머면서 직접 API로 만들어 볼 생각은 했지만 토큰개념이나 과금 체계를 잘 몰라서 시행착오를 격을까 했는데 좋은 가이드 책을 접하게 되었다. 파이썬 라이브러리가 어렵게 구현된 것처럼 보이지는 않아 자바로도 백엔드를 간단하게 만들 수 있지 않을까 기대한다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

GenAI에 대한 내용들로 구성되며 동시에 OpenAI Python Library와 LangChain Library에 대한 기본예제들로 가득하더군요. 보는 내내 "아, 이거 아는건데ㅎㅎ" 하면서 재밌게 읽었습니다. 사실 일반인들에게 잘 알려져 있는 GPT-4는 OpenAI라는 회사에서 공개한 모델이고 API형태로 제공되고 있는데요, 요러한 모델들을 이용한 응용 애플리케이션 개발이라는 측면에서 되게 쉽게 접할 수 있는 내용들로 구성이 되어있는것 같아요. 물론 앞부분은 어려울 수 있습니다. 모델에 대한 구조나 내부 알고리즘에 대해 소개하기 때문에,,ㅎㅎ 그럼에도 개인적으로 이 책이 좋았던 것은 사실 한국어로 된 자료가 많이 없음에도 잘 소개를 해주었다는 것과 구성된 파라미터의 설명에 꽤나 자세하더라구요. 개발자분들이 자주 보시는 API문서보다 더 자세하게 기재되어있어서 이해하기 편한것 같아요. 또한 프로젝트 예제들도 많이 수록되어있어 좋았습니다. 특히나 GenAI쪽 프로젝트들은 내놓을 수 있는 결과물이 굉장한 흥미를 유발하는 경우가 많아서요. Gen AI에 입문하는데 관심이 있으신분들이 읽어보시면 좋을것 같네요.

GPT-4를 활용한&nbsp; 인공지능 앱 개발

GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발

챗GPT를 처음 알게 된건 2022년 12월 이었다.

프로젝트 open이 얼마 남지 않은 때라 정말 바빴던 때이다.

그래서 다른 곳에는 관심을 둘 여력이 없었다.

그때까지만 해도 난 챗GPT를 '알파고' 정도로 여겼다.

2016년 3월 알파고가 이세돌9단을 이겼을때 인류는 곧 대부분의 일자리를 AI에 빼앗기게 될 거라고 호들갑을 떨었다.

하지만 세상은 변하지 않았다. 다만, 좀 더 인공지능에 대한 연구가 활발해지고, 더 나은 성과가 여기저기서 나올 뿐이었다.

7년이 지나 발표된 챗GPT에 대해서도 딱 그 정도라고 여겼다.

현재의 검색 서비스들 보다 좀 더 나은 서비스라고만 생각했다. 바쁘다는 핑계로 모두가 감탄과 우려 섞인 시선으로 바라보던 챗GPT에 대해 관심을 두지 않았다. 그때의 섯부른 판단이 1년이 지난 후 지금 내 생계에 어마어마한 영향력을 미칠 거라고는 전혀  생각하지 못했다.

궁금했다. 나를 궁지로 몰아 넣은 GPT란 서비스에 대해. 그래서 GPT에 대해 많은 책을 읽어 봤다. 하지만 딱히 감흥이 없었다. 이런 서비스때문에 내 밥벌이가 위협받는 이유를 알 수 없었다.

그러던 차에 좋은 책을 만났다. GPT를 이용한 서비스를 어떻게 만들어야 하고, 어떻게 업무에 적절하게 사용할 수 있는지에 대한 책.

이제 이 책에 대해 살펴보자. 

챗GPT란?

GPT란 생성적 사전 훈련 트랜스포머(Generative Pre-trained Transformer)의 약자이다. 사전에 학습된 내용을 바탕으로 사용자 질문에 대한 대답을 내놓는데 그 방식이 채팅 방식이기 때문에 챗GPT라고 부르는 것이다.

책의 내용

이 책의 내용은 챗GPT를 이용하여 무엇을 할 수 있는지에 대해 안내해준다. 정확히는 챗 GPT를 이용해 앱을 만드는 방법에 대해 설명하고 있다. 어떤 서비스를 이용해 제품을 만들기 위해서는 해당 서비스의 특징과 파악하는 것이 중요하다. 따라서 그 시스템에 만들어진 배경이나 발전 이력을 살펴보는 것이 특성을 파악하는데 도움이 된다. 그래서 이 책은 처음 챗GPT의 역사와 핵심이 되는 LLM을 소개하는 것으로 첫 장을 시작한다.

주요 내용은 다음과 같다.

CHAPTER1 GPT-4와 챗GPT의 핵심 요소

첫 번째 장에서는 챗GPT의 핵심인 LLM(대규모 언어 모델)을 소개하고, 그 발전 과정과 각 버전의 특징을 자세히 살펴본다. LLM은 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 사전 훈련된 모델을 의미하는데, 이것이 챗GPT의 핵심 아이디어이다. 이 장에서는 또한 AI 할루시네이션과 같은 새로운 개념들을 소개하며, GPT 모델의 최적화에 대해서도 논의한다.

CHAPTER2 GPT-4와 챗GPT의 API

두 번째 장에서는 챗GPT를 활용하기 위한 API에 대해 알아본다. 오픈AI API를 통해 사용 가능한 모델과 플레이그라운드를 이용한 모델 테스트 방법, 그리고 파이썬 라이브러리를 이용한 개발 과정에 대해 상세히 설명한다. 또한 API를 효율적으로 활용하기 위한 다양한 기술적인 측면도 다룬다.

CHAPTER3 GPT-4와 챗GPT로 애플리케이션 구축하기

세 번째 장에서는 실제로 챗GPT를 활용하여 애플리케이션을 개발하는 방법을 다룬다. 애플리케이션 개발의 전반적인 개요부터 소프트웨어 아키텍처 설계, 그리고 샘플 프로젝트를 통해 구체적인 예시를 제시한다. 이를 통해 독자는 실제로 챗GPT를 활용하여 다양한 애플리케이션을 개발하는 방법을 익힐 수 있다.

CHAPTER4 GPT-4와 챗GPT의 고급기법

네 번째 장에서는 챗GPT를 더 효과적으로 활용하기 위한 고급 기법에 대해 다룬다. 프롬프트 엔지니어링과 파인 튜닝 같은 기술적인 측면부터 모델 커스터마이징과 같은 심도 있는 내용을 포함한다. 이를 통해 독자는 챗GPT를 더욱 효과적으로 활용하여 다양한 상황에 대처하는 방법을 익힐 수 있다.

CHAPTER5 랭체인과 플러그인으로 LLM 기능 향상하기

다섯 번째 장에서는 챗GPT의 기능을 더욱 향상시키기 위한 방법을 소개한다. 랭체인 프레임워크와 GPT 플러그인을 활용하여 기능을 확장하는 방법을 다룬다. 또한 이 장에서는 실제 적용 사례를 통해 독자가 이러한 기술을 실제로 활용하는 방법을 익힐 수 있도록 한다.

APPENDIX A GPT의 새로운 기능과 개선 사항(OpenAI DevDay)

마지막으로, 부록에서는 최신 기술 동향과 개선 사항에 대해 다룬다. 새로운 모델의 공개, 어시스턴트API의 공개, 그리고 모델 커스터마이징 지원 등에 대해 살펴본다. 이를 통해 독자는 최신 기술 동향을 파악하고, 자신의 프로젝트에 적용하는 방법을 고민할 수 있다.

이렇게  챗GPT를 활용한 인공지능 앱 개발에 대해 알아 보았다.

챗GPT를 단순히 검색서비스의 진화형으로만 생각하고 있다면 다시 생각해 보기 바란다.

검색 서비스로 우리는 검색만 가능하겠지만, 우리를 위해 무언가를 생산할 수는 없다.

하지만 챗GPT는 다르다. 새로운 혁신적인 서비스를 만들고, 인공지능 기술의 가능성을 끌어올리는 여정에 함께 참여해 보시기를 바란다.

 “한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”

책 소개

최근 AI 기술의 발전은 매우 빠르게 진행되고 있는데, 그 중에서 GPT-4와 ChatGPT는 정말 인기가 많아요. 이 두가지는 기술을 사용해서 앱을 만들 수 있는 방법에 대해 참고할수 있는 좋은 책이 출간이 되었는데요. Oliver Caelen과 Marie-Alice Blete가 쓴 “Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT”의 번역서인 “GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발” 이라는 책이며, GPT-4와 ChatGPT의 장점을 알려주고, 파이썬으로 어떻게 활용하는지를 자세히 설명하고 있어요.

책에서 GPT-4와 ChatGPT가 어떻게 작동하는지부터 시작해서, 파이썬으로 앱을 만드는 방법까지 친절하게 설명되어 있어요. 또한, 파이썬 코드 예제는

이 책은 명확하고 간결한 언어로 작성되었으며, 개념을 이해하고 프로젝트에 적용하는 데 도움이 되는 쉽게 따라 할 수 있는 예제를 포함하고 있습니다. 파이썬 코드 에제는 GitHub 저장소 에서 사용할 수 있습니다.

책의 구성

1장 : GPT-4와 ChatGPT의 기본 개념과 역사, 그리고 이 기술들이 어떻게 발전해왔는지에 대해 설명해요. 또한, 인공지능의 한계에 대해서도 다루고 있어서, 기술에 대한 균형 잡힌 시각을 가질 수 있게 도와줘요.

2장 : 여기서는 인공지능 환경, GPT-4와 ChatGPT API, OpenAI 모델, Playground, OpenAI의 파이썬 라이브러리 등에 대해 자세히 다루고 있어요. 이 부분을 통해 실제로 어떻게 이 기술들을 활용할 수 있는지에 대한 구체적인 방법을 배울 수 있어요.

3장 : 이 장에서는 LLM 기반의 앱 개발을 논의하면서, API 키 사용, 소프트웨어 아키텍처 원칙, 프론트엔드 디자인 등을 다루고 있어요. 특히 사용자 경험을 중시하는 앱 개발 방법에 대해 강조하고 있어요.

4장 : 여기서는 효과적인 프론트엔드 엔지니어링과 파인튜닝 기법을 사용하여 인간 상호작용의 중요성에 초점을 맞추고 있어요. 실제 사례를 통해 이론을 실제로 어떻게 적용하는지 보여주고 있어요.

5장 : 마지막 장에서는 LangChain과 플러그인을 다루면서, 이 기술들을 활용한 창의적인 앱 개발 사례를 소개해요.

후기

이 책을 읽고 나니, GPT-4와 ChatGPT를 활용한 앱 개발에 대해 더 깊이 이해할 수 있게 되었어요. 특히, 이 기술들을 실제로 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 구체적인 예시와 설명이 많아서 도움이 많이 되었고, 인공지능 기술에 관심이 있거나, 이 기술들을 활용해 무언가를 만들어보고 싶은 분들에게 정말 추천해요!

“한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”

요즘 가장 핫한 생성형 AI 앱 개발!

어디에서 시작할 지 모르겠다면? 이라는 책소개 만큼이나 이 책을 접하게 된

제 개인적인 이유와도 맞는 문구가 없었을 것 같습니다. 머신러닝과 딥러닝의 개념은 궁금해도 이 걸 내 업무에 적용할 수 있을 까 하던게 불과 2년전인 데 뜻하지 않게 컴퓨터 비전 업무를 하다 두개 다 프로젝트에 사용하게 되어 무던히도 공부했었습니다. GPT도 동일 할 것입니다.

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최신 핫한 테크 트렌드, 그 기술의 파도가 자신에게 다가오는 것은 순식간일 터 LLM의 핵심개념과 GPT에 대해 배우고 간단한 예제를 통해 GPT 앱의 이해도를 넓혀놓으면 반드시 쓰입니다. 아니 그렇게 자신의 쓰임이 넓어지는 거죠

저는 이 책을 기준으로 사내 강의 를 시작했습니다.

무엇인가 새로운 주제를 이해할 때 실제로 만들어보는 것만큼 효율적인 일은 없을 겁니다. 내용과 구성이 여러가지로 저한테 저의 환경에 많이 적합했어요

사실 컴퓨터 비전을 주로 하는 업무지만 요즘엔 코딩에 GPT를 많이 활용합니다.

구글에 검색하던 습관이 완전히 바뀌어 일단 GPT에 물어보는 게 습관이 되어버렸습니다. 그런데 뭔가 좀 애매한 질문에도 질문에 질문을 더할 수록 점점 더

제가 원하는 답을 빠르게 찾아내어 요즘은 검색 메인이 GPT가 되어버렸는데요

책은 기본적으로 파인썬 코드를 가지고 앱을 만들어 나가는데요 코드에 대한 걱정부터 할 필요는 없다. 정해진 레벨 커리큘럼이 있어서 파이썬을 마스터하지 않으면 GPT를 접하는 게 무리라는 것은 절대 아니고 파이썬은 간단하게 빌드정도만 할 수 있으면 실습은 충분히 가능합니다.

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시퀀스와 사용하는 openAPI의 적절한 적용이 문제지 코딩의 문법은 이제 큰 문제가 아닙니다. 이것은 AI가 지향하는 세상과도 동일하네요 이해 안될 정도의 복잡한 코드 , 포인터의 포인터에 여기저기로 엮여 손도 못대는 그런 코드 세상에서

인간이 좀더 이해하기 쉬운 언어로 발전하고 있는 데 이 LLM이 그 속도를 더욱 빠르게 하고 있다고 생각합니다.몇줄이면 LLM 기반의 앱을 만들어 낼 수 있다. 이 문구가 단순한 광고 문구가 아닌 실제 적용된 코드들이 그렇습니다. 책을 구입하시고 git에서 코드를 다운받아보시면 아실 겁니다. 코드에 대한 부담은 일단 넣어두십시요.

(실제로 코드는 이해가 안될 부분이 전혀 없습니다. 파이썬 기초 교재만 읽으셨더라도 충분히 읽힙니다.)

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그리고 실행해보세요 자신의 의도로 만들어진 GPT앱이라니

가슴 설레지 않습니까? 저는 사내 자주 나오는 질문에 대한 답변을 할 수 있는 앱을 만드는 게 목표입니다. 이 책하나로 모든 것을 끝낼 수는 없겠지만 …..시작입니다. 시작하면 반입니다.

물론 한권으로 GPT를 다 이해했다고 하기 힘들것이에요~

함께 읽으면 좋을 책으로 "스티븐 울프럼의 책GPT 강의" , "개발자의 하루를 바꾸는 코파일럿 & 챗GPT", "챗GPT 개발자 핸드북" 이 있답니다.

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다양하게 읽어보는 게 여러 관점을 접할 수 있어 좋습니다.

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GPT 이 시대에 그냥 흘려버릴 수 없는 이름입니다.

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그럼 실전에 가볍게 써볼까요?

이 책의 장점에 대하 GPT4에 문의했습니다.

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질문은 수정하지 않고 첫번째 나온 답 그대로입니다.

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"GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발"이라는 책의 장점은 다음과 같습니다:

최신 기술 사용: GPT-4는 최신의 자연어 처리 기술을 기반으로 하고 있으며, 이 책은 이러한 최신 기술을 활용하여 인공지능 앱을 개발하는 방법을 안내합니다. 따라서 독자들은 최신 기술에 기반한 앱을 개발하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

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실용적인 가이드: 이 책은 이론적인 내용 뿐만 아니라 실용적인 측면에 중점을 두고 있습니다. 책은 실제로 인공지능 앱을 개발하기 위한 단계별 지침을 제공하며, 독자들이 이를 따라가며 실제로 앱을 만들어 볼 수 있도록 합니다.

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다양한 응용 분야 다룸: GPT-4를 사용하여 다양한 응용 분야의 인공지능 앱을 개발하는 방법에 대해 다룹니다. 예를 들어, 챗봇, 문서 요약 앱, 언어 번역 앱 등 다양한 분야에서의 응용 가능성을 탐구합니다.

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실전 예제 제공: 책은 이론적인 설명과 함께 실전 예제를 제공하여 독자들이 개념을 이해하고 실제로 구현해 볼 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 독자들은 이론과 실무를 연결시키는 과정을 경험할 수 있습니다.

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업데이트와 발전에 대한 고려: GPT-4가 나오면서 업데이트와 발전된 기능들을 활용하는 방법에 대한 안내도 제공합니다. 이를 통해 독자들은 최신 기술의 발전에 따라 앱을 지속적으로 개선하고 발전시킬 수 있습니다.

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확장성과 유연성: GPT-4를 사용한 인공지능 앱 개발은 확장성과 유연성이 뛰어납니다. 이 책은 이러한 특징들을 최대한 활용할 수 있는 방법에 대해 다루어 독자들이 보다 효율적으로 앱을 개발하고 관리할 수 있도록 도와줍니다.

​

이러한 장점들을 통해 "GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발"이라는 책은 독자들에게 실용적인 지식과 노하우를 제공하여 인공지능 앱을 개발하는 데 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

gpt4의 대답에서....

저는 이제 이 책을 활용해 만들 앱에 대한 기대가 큽니다.

물론 앞으로도 수많은 문제점을 마주하겠지만요 그럴 때 그 어려움을 선배에게 물어볼까요? 아니요 저는 GPT4에 물어볼겁니다.

​

곧 GPT5가 발표 될거라는 뉴스를 봤습니다. 시대가 계속 변하는 데

AI가 저를 대신해 코드를 짜는 날이 오더라도 저는 최소한 이 gpt란 녀석을 이해하기 위한 책은 읽어볼 것입니다.

​

자 그럼 두번째 질문으로 이책이 다른 책과의 차별점은 무었일까요?

GPT는 이렇게 대답했습니다.

GPT-4에 특화된 내용: 이 책은 GPT-4를 중심으로 한 인공지능 앱 개발에 특화되어 있습니다. 다른 책들과는 달리 GPT-4의 기능, 활용법, 최신 기술 동향 등을 깊이 있게 다룹니다.

실전 중심 접근: 이 책은 이론적인 내용을 넘어서 실전적인 접근에 중점을 두고 있습니다. 독자들은 실제로 앱을 개발하는 과정을 단계별로 따라가며 실무적인 노하우를 습득할 수 있습니다.

다양한 응용 분야 다룸: GPT-4를 활용한 다양한 응용 분야의 인공지능 앱을 다룹니다. 이를 통해 독자들은 자신이 원하는 분야에 적용할 수 있는 다양한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

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최신 기술 업데이트 반영: GPT-4가 발전하고 업데이트될 때마다 이를 반영하여 내용을 업데이트합니다. 따라서 독자들은 최신 기술 동향을 파악하고 실전에서 활용할 수 있습니다.

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실습 중심 학습: 이 책은 이론적인 설명과 함께 실습을 중심으로 한 학습을 제공합니다. 독자들은 실제로 코드를 작성하고 실행해보면서 개념을 이해하고 실력을 향상시킬 수 있습니다.

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이러한 차별점들을 통해 "GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발" 책은 다른 책들과 비교하여 보다 실용적이고 최신 기술에 대한 깊은 이해를 제공하는 것으로 나타납니다.

gpt4....

이 매력적인 녀석을 제 코드에 넣어서 앱을 만들 수 있다 굉장히 두근거리는 일입니다. 유료라는 점이 조금 진입장벽이 있지만 미래를 위해 투자할만해요 정말 빠르게 발전하는 시대

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필수로 알아야 할 분야입니다.

원래 AI, LLM에 대해 잘 아시거나 GPT api를 사용해 본 분들이라면 쉽게 느껴질 수 있는 책이지만

그만큼 처음하는 사람들에게는 이만큼 쉽게 설명해주는 책도 없을 것 같다.

제로샷 러닝, 원샷 러닝, 퓨샷 러닝, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝과 같은 이름만 들어봤지만 제대로 모르는 개념들을

딥하지 않고 바로바로 프로그램에 적용할 정도로 설명해주는 것이 굉장히 좋았고

코드를 먼저 설명하고 그에 대한 내용을 이후에 설명하면서 적용해보는 방식이 바로 프로그램에 적용할 수 있게 만들어 준다.

api 활용 방법을 A-Z까지 모두 설명해주기 때문에 잘 모르는 사람들도 읽어도 정말 좋을 것 같다.

openai를 사용해야 할때마다 꺼내어 다시 보게될 책이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

“GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발” 책은 LLM(Large Language Model)로 최신 언어 모델을 활용한 앱 구축을 하는 책입니다.

1장은 GPT-4가 무엇이고, 어떻게 발전해 왔는지, 활용한 사례를 설명합니다.
2장은 LLM 모델 중 GPT-4에 사용할 때 주의점, 비용 한도, 활용 방법을 소개해 줍니다.

3장부터는 실제 애플리케이션을 구축하면 LLM을 활용하여 서비스를 만들어 봅니다.

5장은 랭체인 프레임워크를 사용하여 LLM을 좀 더 기능적으로 향상하는 방법을 알려줍니다.

최근 LLM 기반의 오픈 AI가 출시하고 나서 전세계가 AI 기반 서비스를 활용하려고 많은 시도를 하고 있습니다.
그 중 AI를 활용하여 업무 자동화, 챗 봇 등 우리 생활에 AI 서비스가 점점 스며들고 있습니다.

이 책은 AI 가 무엇인지, 프롬프트 설계 및 파인튜닝와 같은 고급 기술을 상세히 알려주고 개발이 처음이라도 손쉽게 따라 갈 수 있도록 코드 베이스를 잘 설명이 되어 있습니다.

지금 당장 AI가 무엇인지 궁금하거나 AI 활용한 서비스를 만들고 싶다면 이 책을 권장합니다.

“한빛미디어 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”

총평

- 책의 난이도 : ★★★☆☆

- 추천 별점     : ★★★★★

- 추천 독자     :  ChatGPT를 이용해서 앱 개발을 해보고 싶으신 분

- 지은이          : 올리비에 케일린, 마리-알리스 블레트 / 이일섭 옮김

- 출판사          : 한빛미디어

각 챕터별 설명 

1장에서는 LLM(언어모델)과 GPT 모델의 역사 그리고 LLM 활용사례에 대해서 배웁니다. ChatGPT가 어떻게 발전해왔고 어떠한 구성을 가지고 있는지에 대해 조금 살펴볼 수 있는 기회가 되는 부분입니다.

2장에서는 ChatGPT API를 실제로 활용하는 방법을 배웁니다. 그래서 OpenAI에서 API키를 발급받아 애플리케이션에서 사용할 API를 활용하는 방법에 대해 설명합니다.

3장에서는 실제로 애플리케이션을 구축해봅니다. 구축할 애플리케이션의 아키텍처를 파악해보고 프로젝트 예제를 통해서 뉴스 생성, 유튜브 동영상 요약 등의 예제를 확인해 볼 수 있습니다.

4장에서는 조금 심화된 내용으로 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝에 대해서 어떻게 진행하면 될지 확인해봅니다.

5장에서는 부가기능으로 활용할 수 있는 랭체인과 플러그인을 덧붙여 기존보다 향상된 기능의 인공지능을 활용하는 방법을 배웁니다.

책의 특성

요즘 인기있는 GPT에 대한 내용과 역사를 소개하고 있습니다. 단순히 따라하기보다는 해당 내용의 역사를 통해 기반지식을 제대로 학습하고 따라한다면 더욱 유익하고 빠른 발전을 할 수 있을 것입니다.

활용 예제를 위한 코드나 파라미터에 대한 설명들이 많이 들어있습니다. 해당 내용을 통해서 독자는 내용을 좀 더 쉽게 익힐 수 있습니다.

만약 ChatGPT를 활용해서 애플리케이션을 개발해보고 싶은 독자라면 이 책을 읽어보는 것을 추천한다.

    "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 책은 다양한 실용적인 예제를 통해 GPT-4의 활용 방법을 습득할 수 있는 기회를 제공하며, 이를 통해 창의적인 아이디어를 도출할 수 있는 토대를 마련합니다. 또한, GPT-4의 기초적인 원리부터 시작하여 OpenAI의 ChatGPT와 어떻게 상호작용하는지에 대한 이해를 높이는 데 중점을 두고 있고 여러 예제들이 영감을 주기에 추천합니다.

▶인공지능의 발전은 매일 새로운 이정표를 세우고 있으며, 그 중심에는 대규모 언어 모델(LLM)이 자리 잡고 있습니다.

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▶이 책은 바로 그 LLM의 역사와 발전 과정을 상세히 다루면서, 이를 통해 우리가 어떻게 창의적이고 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있는지를 보여줍니다.

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▶GPT-1에서 시작하여 GPT-4 터보에 이르기까지, 언어 모델이 어떻게 시간이 흐르면서 진화해왔는지를 이해하는 것은 매우 흥미롭습니다.

- 이 책은 그 진화의 역사를 체계적으로 정리하고, 실제 비즈니스 환경에서 GPT 모델이 어떻게 창의성을 불어넣고 있는지를 모건 스탠리와 듀오링고와 같은 실제 사례를 통해 설명해주고 있습니다.

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▶이 책을 통해 오픈AI API를 활용하여 어떻게 간단한 코드 몇 줄로 LLM 기반의 파이썬 앱을 만들 수 있는지 배울 수 있었습니다.

- 임베딩, 모더레이션 모델, 위스퍼, DALL·E 등 다양한 기능을 탐구하며, 뉴스 기사 생성, 유튜브 동영상 요약, 〈젤다의 전설〉 질의응답 봇 구축 등의 실습 프로젝트를 통해 이론을 실제로 적용해볼 수 있는 경험을 쌓을 수 있었던 것이 개인적으로 매우 유익했습니다.

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▶보안과 데이터 개인 정보 보호에 대한 중요한 고려 사항들을 다루고 있고, 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 랭체인 등의 주제를 아주 폭넓게 다루고 있습니다.

- AI 기술을 좀 더 깊이, 폭 넓게 이해하고 싶은 독자들에게는 매우 유용할 것이라 생각됩니다.

- 이러한 주제들은 AI 애플리케이션의 효율성을 높이고, 모델의 잠재력을 극대화하는 데 필수적인 요소이기 때문입니다.

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▶최신 업데이트 내용을 정리한 부록은 오픈AI의 신규 모델 및 기능에 대한 소개, 어시스턴트API, GPTs 활용법을 추가로 실어, 독자들이 최신 AI 트렌드에 발맞춰 나갈 수 있도록 돕습니다.

- 기술과 서비스의 발전 속도가 매우 빠른데, 이에 발 맞추어 부록으로 정리해 추가한 부분은 AI 기술의 빠른 변화에 대응하고자 하는 저 같은 독자들에게 매우 도움이 될 것이라 생각됩니다.

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▶이 책은 LLM에 대한 호기심이 있는 사람들, AI 기술을 활용하여 자신만의 애플리케이션을 만들고 싶은 개발자들, 그리고 AI 교육에 관심이 있는 교육자들에게 매우 적합합니다.

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▶특히 저와 같이 AI 기술을 교육 현장에 통합하고자 하는 교육자들은 이 책을 통해 학생들에게 AI의 기본 개념을 가르치고, 실제로 AI를 활용한 프로젝트를 진행할 수 있는 기반을 든든히 세워주는 데 부족함이 없을거라 확신합니다.

▶개인적으로 AI의 최신 모델과 기능을 알아보고, 어시스턴트 API와 GPTs를 활용하는 방법을 배울 수있어서 매우 유익했습니다.

- 덕분에 LLM 관련 개념을 정리하고, 실습을 함께 진행해보면서 기본기를 쌓을 수 있었습니다.

- 전체적으로 설명이 친절하고, 사진이나 도표 자료, 예시가 충분해서 이해하는데 많은 도움을 받을 수 있었습니다.

- 덕분에 책에서 습득한 내용을 누군가에게 다시 전달하기에도 매우 좋아보입니다.

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▶GPT모델로 나만의 창의적인 앱을 구축하는 것은 매우 흥미로운 경험일 수 밖에 없습니다.

- 이 경험을 보다 쉽고 재미있게 이끌어 줄 무언가를 찾고 있다면 이 책이 도움을 줄 수 있을 겁니다.

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▶챗GPT와 GPT-4의 개념과 특징을 이해하고, 오픈AI API를 활용한 파이썬 앱 개발에 필요한 지식을 습득하며, 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 플러그인, 랭체인 등의 고급 주제를 탐구하고자 하는 모든 이들에게 <GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발(Olivier Caelen, Marie-Alice Blete, 2023)>라는 책의 일독을 권합니다.

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※ 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

2022년 11월 챗GPT가 세상에 소개된 이후로, 2023년은 생성형 AI가 사회의 변화를 주도했다는 사실은 누구도 부인할 수 없을 것이다. 적어도 소프트웨어 업계는 확실히 그렇다. 출간된 책과 정부 주도 사업, 각 기업에서 내놓고 있는 서비스, 커뮤니티 활동을 보면 가히 폭발적인 수준이다. 또한 가트너 2023년 하이프 사이클에서는 이미 생성형 AI가 정점을 가리키고 있다.

다행이라면 다행인 것은 국내에서는 생성형 AI를 전적으로 받아들이기에 준비가 부족하다는 것이다. 그것이 지금이라도 생성형 AI, 챗GPT를 배워야 하는 이유이며, 아직 늦지 않았다.

이 책은 179페이지의 짧은 분량임에도 LLM을 활용한 애플리케이션의 개념과 설계방법, 예제, 고려 사항을 모두 담고 있는 완벽한 사용 설명서이다. 실전에서 사용할 수 있는 예제와 고려 사항을 빠뜨리지 않고 포함하고 있으며, 오픈 AI의 최신 서비스와 지원 정책(가격정보)도 확인할 수 있다.

예제와 사용법은 그림을 포함하여 단계별로 자세히 설명하고 있기 때문에, 입문자(노코드, 로우코드)도 쉽게 따라할 수 있다. 서비스를 매뉴얼로 배우는 정도로 생각하면 된다. 개인적으로 게임 사용법보다 훨씬 쉽다. ㅎㅎ

API를 사용하려면 Python을 포함한 기초 지식이 필요하나, 프로그래밍 언어에서 진입 장벽이 가장 낮은 언어 중에 하나가 Python이다. 구글 코랩이라는 완벽한 IDE가 있으니 이번 기회에 배우는 것을 추천드린다.

책의 구성은 전체 5개 장으로 되어 있는데,

CHAPTER 1 "GPT-4와 챗GPT의 핵심 요소"에서는 거대 언어 모델(LLM)의 소개와 GPT 모델의 역사, LLM 사용 사례, LLM의 대표적인 단점으로 알려진 할루시네이션, GPT 모델의 최적화 방안에 관해 설명하고,

CHAPTER 2 "GPT-4와 챗GPT의 API"는 오픈AI 서비스 모델과 오픈AI의 서비스를 사용하는 방법, 즉 채팅웹, 플레이그라운드, 오픈AI 파이썬 라이브러리 예제 및 사용시 고려 사항을 알려준다.

CHAPTER 3 "GPT-4와 챗GPT로 애플리케이션 구축하기"에서는 챗GPT를 활용한 애플리케이션 개발에 필요한 설계 방안, 고려할 점, 4개의 실전 예제를 통해 실제 사용하는 방법을 제시하고,

CHAPTER 4 "'GPT-4와 챗GPT의 고급 기능"은 프롬프트 엔지니어링의 개념과 효과적인 프롬프트 설계법, 사용 사례와 꿀팁을 알려주고, 파인 튜닝을 활용한 애플리케이션 개념, 예제와 고려사항을 설명한다.

[CHAPTER 4, LLM 애플리케이션 기법, p140]

CHAPTER 5 "랭체인과 플러그인으로 LLM 기능 향상하기"에서는 랭체인 프레임워크 개념과 예제, 그리고 GPT-4 플러그인 생태계와 사용법에 관해 설명한다.

끝으로, 부록 "GPT의 새로운 기능과 개선 사항(OpenAI DevDay)"은 2023년 11월 오픈AI가 주최한 개발자 콘퍼런스의 새로운 기능과 사용료 및 변경된 정책, GPTs를 살펴보는 것으로 마무리 한다.

각 장은 먼저 해당 주제에 관한 개념을 그림과 함께 설명하고, 오픈AI의 서비스를 설명할 때는 각 단계를 서비스 캡처 화면으로 설명하고, API를 사용한다면 코드 예시로 따라할 수 있도록 알기 쉽게 알려준다. 중간중간 실제 사용 사례가 특히 도움이 많이 되었으며, 뒷 부분에서는 사용시 고려 사항과 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 알려주고, 해당 장을 정리하는 것으로 마무리한다.

번역은 읽는데 전혀 어색하지 않았고, 잘 정리되어 있어 도움이 많이 되었다.

특히, 그림과 사이트의 캡처 화면이 있어서 따라하는데 별 어려움이 없었다.

책에서 아쉬운 점은 예제의 상당 부분이 영어로 되어 있는 것이다. LLM중에서 한글 성능이 가장 뛰어난 GPT-4인데, 예제가 모두 영어여서 읽는 중간에 끊김이 있었다. 물론 영어를 잘 하는 개발자라면 전혀 문제가 없겠다. 하지만 우리는 영어로 서비스하는 것이 아니니까 시간이 걸리더라도 예제 또한 한글로 하면 어땠을까? 이상은 저의 욕심이다. ㅎㅎ

분량이 적은 것은, 오픈AI에서 서비스가 나온지 1년 3개월밖에 되지 않았으니, 충분히 이해할만도 하다.

하지만, 충격적인 것은 서비스의 개발 속도이다. 최근 2024년 2월 15일 OpenAI에서 발표된 Sora는 텍스트로 동영상까지 생성할 수 있다.

더 늦으면 조급해질 수 있으니, 어서 빨리 이 물결에 동참하도록 하자!

다만, 충분한 결과를 얻기에는 충분한 노력이 필요하다. 챗GPT를 이해하고, 수많은 시행착오가 필요하다. 이것은 비단 이 분야에만 해당되는 것은 아닐 것이다.

저자가 강조하는 강력하고 혁신적인 애플리케이션을 개발할 수 있는 방법을 인용하면서 마무리한다.

LLM 애플리케이션을 성공적으로 구축하려면 여러 가지 기법을 실험하고 그에 따른 모델 응답을 평가해 정확성과 적합성을 지속적으로 확인해야 합니다. 또한 LLM의 한계를 인지하고 그에 따라 프롬프트를 보완해 더 나은 결과를 얻도록 해야 합니다.

CHAPTER 4 문서화라는 무한 시간 흡입기(그리고 로드맵도 문서입니다) p.191

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."



올리비에 케일린과 마리 알리스가 저술한 “GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발”은 최신 인공지능 기술인 GPT-4를 활용하여 앱을 개발하는 방법에 대해 상세히 다룹니다. 저자는 변화하는 AI 기술을 이해하기 쉽게 설명하며, 특히 GPT-4를 사용한 애플리케이션 개발에 초점을 맞추고 있습니다.

책의 구성은 GPT-4의 핵심 요소, API 사용법, 애플리케이션 구축, 고급 기법, 그리고 LLM 기능 향상 방법 등을 다루며, GPT를 처음접하는 사람들을 위해 기초 설명부터 고급 기법까지 다양한 수준의 독자가 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 

특히, 친절한 예시와 설명을 해주고, 플레이그라운드 및 치트시트, 도식화와 예제를 통한 앱 개발에 대한 접근을 쉽게 해주고, GPT에게 효과적으로 질문하는 방법 등을 수록해두어 기억에 남습니다. 

이 책을 읽으면서 느낀 가장 큰 장점은 독자들이 실제 예제를 통해 학습할 수 있게 해서, 단순한 이론 설명을 넘어 실제 애플리케이션 개발로 이어지는 구체적인 지침을 제공한다는 점이었습니다. GPT-4와 같은 고급 인공지능 기술을 활용해 앱을 개발해볼까 하고 고민하는 사람들에게 좋은 책 인것 같습니다. 

저자의 깊이 있는 지식과 경험이 돋보이는 이 책은, GPT를 더 효과적으로 활용하고자 하거나, 인공지능 앱 개발에 관심 있는 사람들에게 추천합니다. 특히 GPT-4의 가능성을 충분히 실감하고, 그것을 활용하여 앱을 개발하고자 하는 사람들에게 적합하다고 생각합니다. GPT-4의 위력을 이해하고 있는 사람들에게 더 유익할 것으로 보입니다. GPT-4의 기능을 극대화하고 싶은 개발자나 AI 엔지니어, 그리고 인공지능을 활용한 앱 개발에 관심 있는 모든 이들에게 적극 추천합니다.

※ 한빛미디어 2024 도서 서평단 "나는 리뷰어다"의 일원으로 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다.

프롤로그

작년에 국내의 K대학원을 다니면서 6개월간 나름 LLM을 포함한 체계적인 공부를 하기도 했었다. 그리고, GPT4.0의 유료버전을 업무상 종종 사용하곤 한다. 그러나, 현업에서 자주 사용하지 않아서인지 개념이 모호해 가던 시점이었다. 그리고, 시중에서 챗GPT라는 제목의 몇몇 책을 보았으나, 대부분 개론과 인문학적 서적에 가까웠었다.

그러던 중, 우연치않게 좋은 기회에 한빛미디어에서 이번에 내놓은 'GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발' 부제는 오픈AI API와 최신 GPT 모델로 창의적 앱 구축하기라는 책을 보게 되었다. 

결론부터 얘기하자면, LLM에 대한 개념과 이론, 오픈AI의 GPT버전별 차이점,GPT의 고급기능, GPT의 API를 이용하거나 Langchain을 이용한  구현을 원하는 초급과 중급 사용자에게 강추한다. 특히, 파이썬 코딩이 어렵지 않은 고급개발자라면 쉽게 GPT 앱 구축에 대한 기본을 배울 수 있을것이라 생각한다. 

처음 책 제목만 보았을때는 다소 어렵지 않을까 살짝 걱정도 했었다. (워낙 오렐리가 전문성이 높다보니. ^^) 그러나, 저자와 역자의 역량인건지는 모르겠으나, 기초 개념을 쉽게 설명해준다.

책의 주요 특장점을 몇가지 꼽자면 다음과 같다.

1) 심플하면서도 체계적인 내용들

우선, 목차와 내용을 보면 알겠지만, 기본적으로 다뤄야 할 내용들과 체계가 잘 잡혀 있다.

일반적인 다른 GPT관련 책들은 GPT모델의 역사를 많은 책들이 다루고 있으나 핵심적인 내용들이 다소 명확하지 않게 설명되어 있거나 두리 뭉실한 경우들이 많았다. 그러나, 이 책에서는 LLM의 가장 차별화 요소인 트랜스포머 매카니즘에서 어텐션 매커니지즘을 다시 교차어테션과 셀프 어텐션 매커니즘으로 심플하면서도 핵심적인  그림과 설명을 통해 이해를 도와준다.

2) 개념의 도식화

 앞서에서도 다른 얘기일수 있지만, 두번째로는 단순 서술식으로 개념을 제시하는 것이 아니라 체계나 흐름에 대해서 그림으로 도식화 설명후 풀이하는식의 접근이라서 보다 쉽게 접근할 수 있었다.

예를 들어,  파인튜닝 프로세스의 경우 이미 훈련된 대규모 언어 모델에 특정 데이터셋을 사용하여 추가적인 학습을 수행하는 작업을 진행하게 된다. 보통은 기존의 GPT모델이 업데이트 된 형태로만 해석할 수 있으나, 파인튜닝한 새로운 모델로 논리적인 개념을 이해하는 것이 보다 더 올바른 형태이다. 이를 우측의 그림처럼 보는것과 단순 서술로 이해하는 것은 분명히 차이가 있었다.  물론, 이를 제대로 이해하고 있는 전문가나 고급개발자들은 오히려 소스코드를 보는 것이 더 이해하기 쉬울수도 있을 거 같긴 하다. ^^

3) 사용 사례

모건 스탠리, 듀오링고, 칸아카데미 등 우리에게도 친숙하고 다양한 사용 사례를 통해 LLM이 본격화되고 있음을 얘기해준다. 한국에서는 작년부터 많은 기업들이 도입 검토를 위해 PoC(Proof of Concept)을 진행했거나 하고 있는것으로 알고 있다. 물론, 아직은 서비스 영역에 좀 더 집중되어 있는 형태이나 제조에서도 내부 KMS나 생산공정단계에서 적용을 진행할 것으로 예상된다.

4) 친절한 가이드(?)

오픈AI 플레이그라운드로 GPT모델을 사용하거나 챗 GPT API를 통한 구현,  챗GPT 애플리케이션 구현을 위한 파라미터들에 대해서 깔끔하게 도표로 적재적소에 명시해두었다. 물론, 버전업이 계속 되는 상황이라서 최신버전을 재확인은 필요하지만 필수 파라미터의 경우 많은 변화가 없기 때문에 이러한 파라미터들의 명시는 구현을 처음해보는 데이터사이언티스트나 데이터 시티즌들에게 매우 유용할 것이라고 생각한다. 

5) 상세한 고급 기법 명시

개인적으로 가장 좋았던 부분이 이 부분이었던거 같다. 다른 책들에서는 단편적으로 다뤄지거나 별로 다뤄지지 않았던 여러 고급기법들을 이해하고 알 수 있어서 제일 좋았던거 같다. 사실 많은 챗GPT서적들이 파인튜닝을 얘기하지만, 어떤 경우에 적절히 사용해야하는지에 대해서는 다소 부족했었는데, 이번 내용을 통해서 확실히 개념 체계를 잡을 수 있었다.

• LLM애플리케이션 구현시 프럼프트 보안 인젝션과 같은 문제 해결하는 방법
• 챗GPT의 프럼프팅 고급기법: 시간복잡도 계산이나 파이썬 버그 수정, 노트 요약, TL;DR요약등의 간단한 예시 뿐만 아니라 효과 향상을 위해 모델에게 더 많은 질문 지시하기, 출력서식 지정하기, 네거티브 프럼프트 사용하기, 지침 번복하기, 길이 제한하기등
• 오픈AI API로 파인튜닝 하기 및 파인튜닝 애플리케이션과 예제 등
• 파인튜닝의 여러 기법들 비교

에필로그

요즘도 자고 일어나면 오픈AI의 Sora, 그리고, 구글의 제미나이, 젬마등 소식등이 실시간으로 업데이트 되곤 한다. 최근에 오픈AI가 공개한 Text to Video인 소라(Sora)는 챗GPT(3.5)이상의 파급력을 가질 것으로 예상한다. 세상은 우리 생각보다 빨리 돌아가고 있고, AI의 세상으로 성큼성금 넘어가고 있다. 오픈AI의 GPT는 이러한 세상의 시금석이자 트리거가 될 것으로 예상한다. 아직 이 세계에 입문하지 않았거나 망설이는 사람들은 'GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발'통해서 바로 합류하기를 간절히 바래본다~

*[한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 이런 좋은 기회를 주신 한빛미디어에 감사드립니다.]^^*

회사에서 현재 OpenAI로 여러가지 실험적인 개발을 하고 있다. 평소에는 웹 프레임워크를 사용한 개발만 해왔기에 이런 개발은 생소했다. 그러나 최신 트렌드이기도 하고 실제로 서비스가 가능하다는 확신이 있어서 열심히 참여하고 있고 어느정도 개발이 진행된 상태이다. 현재는 다른 개발자가 마찬가지로 파인튜닝을 이모저모 테스트해보고 있어서 그 다음 단계를 진행하지 못한 상태인데 이를 기회로 최근에 나온 신간인 'GPT4를 활용한 인공지능 앱 개발'이라는 기술 서적으로 회사에서 개인적인 스터디를 했다.

이 책에 나온 예제는 모두 직접 입력해서 테스트해보았다. 기본적으로 대부분의 예제는 OpenAI의 플레이그라운드(platform.openai.com)을 이용하면 이미 인터페이스가 갖춰진 상황에서 테스트해볼 수 있다. 그러나 코드를 직접 테스트해보고 싶다면 IDE나 그 비슷한 것이 필요하다. 나는 구글 Colab을 사용했다. 굳이 가상환경을 만들고 프로젝트를 생성하기 귀찮았기 때문이다. 그래서 다른 분들도 구글 Colab을 사용해서 실습을 해보시기를 추천드린다. 실행에 전혀 문제가 없었고 다음에 접속해도 코드가 저장되어서 공유도 가능하며 재실행도 용이했다.

책 전반부에서는 LLM(Large Language Model) 개념, 원리, GPT 모델별 설명 및 종류, 역사, 사례가 나와있어 세간에 떠들썩한 GPT와 LLM이 무엇인지 기본적인 공부를 빠르게 학습할 수 있다. 칸 아카데미라든지, 듀오링고, 모건스탠리에서 GPT를 활용해서 최근에 다양한 서비스를 하고 있다는 사실을 이번에 새로 알 수 있기도 했다. 할루시네이션에 대한 설명, OpenAI API 개념도 알 수 있도록 하여 기술적 부분 중 코드에만 확실히 치중한 책은 아니라는 것도 확인했다.

OpenAI의 Chat과 Completion을 이용해서 아주 간단한 서비스를 만들어보는 예제들이 많아서 도움이 되었다. 나중에 서비스에 적용하거나 기획할 때 크게 요긴할 것 같다. 그리고 또 도움이 되었던 것은 OpenAI API 관리 부분과 취약점 부분이었다. 내가 원래 커리어 시작이 보안 쪽이기도 하고 개발할 때도 보안적 측면을 많이 고려하다보니 이 부분은 관심을 갖지 않을 수가 없었다. API 키 관리는 웹 개발자의 기본적인 상식이라고 치고 특히 나는 프롬프트 인젝션이라는 것은 처음 알게 되었다. SQL 인젝션처럼 프롬프트에도 인젝션이 있나라고 생각했다. 많은 곳에서 프롬프트 엔지니어링만 외쳐될 때 프롬프트 인젝션에 대한 내용은 많이 소홀한 것 같다. 이 책에서는 이런 무시무시한 취약점이 있으니 항상 조심하라고 잘 안내해주었다. 실제로 개발 중인 우리 앱을 대상으로 테스트도 해봤다. 모델에 내린 지침을 알려달라고 해보았는데 Playground에 입력된 내용 그대로를 아주 자세히 출력해내는 것을 볼 수 있었다. 이 부분은 동료 개발자와 함께 막을 방법을 고민해보아야 할듯하다. 아마 그 개발자도 이런 내용은 모르지 않을까 싶다.

뉴스 생성 솔루션, 유튜브 동영상 요약, <젤다의 전설> 전문가 만들기 같은 서비스를 만들어보고 그 과정에서 RAG라든지, 맵리듀스 방식 같은 실용적인 기술을 사용한 점도 실습을 해가면서 많이 놀랐다. 책 전체를 망라해서 지속적인 놀라움의 연속이었다. 책 마지막 부분에는 독특하게 부록으로 작년 11월 6일에 있었던 OpenAI DevDay 행사에 있었던 개선사항과 변경사항을 살펴보는 섹션이 있었다. 책 출간 일정 상 아쉽게도 포함되지 않은 OpenAI의 Assistants API를 설명하고 있기도 하다. 물론 이와 관련된 정보를 알 수 있는 웹페이지 링크를 삽입해놓았다. 기본적인 사용법은 이 책에 담긴 다른 예제들과 유사하고 공식문서도 잘 되어있기에 Assistants API를 활용해보고 싶은 분은 해당 웹페이지를 참고하면 될 것 같다.

이 책의 차별점은 아무래도 최근에 무수히 쏟아지고 있는 ChatGPT나 GPT 관련 서적 중에서 교양서나 비즈니스 관련서를 제외하고 최신의 사항을 포함하고 있다는 점을 들 수 있을 것 같다. 아무래도 짧은 기간 간격으로 모델 업그레이드가 이루어지고 있고 관련된 서비스도 속속 추가되는 시점이기에 일단 지금 현재로서도 가장 최신의 서적이기도 하다. 그리고 책 분량이 170페이지 가량으로 두껍지 않고 빠르면 하루, 이틀 정도면 다 볼 수 있는 분량이기에 짧은 시간 내에 GPT 모델과 API 활용방법을 알 수 있다는데에 큰 장점이 있는 것 같다. 실습을 전부 따라한다고 해도 일주일 정도면 충분하지 않을까 싶다.

요즘 엔비디아 주식만큼이나 GPT의 발전이 무섭도록 올라가고 있기 때문에 개발자라면 기본적으로 반드시 익혀야할 현재 시점의 기술적 소양이라고 생각하는 바이다.
 

ChatGPT의 등장 이후 지금까지 많은 사람들이 GPT를 더욱 효과적으로 활용하기 위해 연구를 진행해왔으며, 세상에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 GPT 기반 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 이러한 흐름에 발맞춰, GPT를 처음으로 활용하는 개발자들과 연구자들을 위해 한빛미디어에서 <GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발>이라는 책이 출간되었습니다. 

다른 GPT 관련 도서들과 달리 <GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발>은 NLP 분야의 발전 과정과 GPT에 대한 개괄적인 내용부터 설명을 시작합니다. 이는 NLP 분야에 대한 기초 지식은 있지만, GPT 기술의 발전을 따라잡지 못한 독자들에게 매우 유용할뿐만 아니라, GPT로 처음 NLP 분야에 입문하신 분들에게도 많은 도움이 될 것 같습니다.

간단한 NLP 분야에 대한 소개 다음으로 OpenAI의 Playground를 통한 GPT의 UI 사용법, GPT-4 API의 활용 방법 등을 소개한 뒤, 실제로 작은 규모의 GPT 활용 앱을 개발하며 필요한 내용을 상세히 설명합니다. 더불어 뒷 부분에서는 프롬프트 엔지니어링, 파인 튜닝, 랭체인 등 GPT의 다양한 기능을 최대한 활용하는 방법도 아주 상세히 설명되어 있습니다. 더불어 실무적으로도 놓치기 쉬운 보안, 소프트웨어 아키텍처 설계 원칙, LLM 기반 애플리케이션의 취약점 등에 대한 정보도 포함되어 있다는 점도 책의 큰 장점 중 하나입니다.

이처럼 한빛미디어에서 출간된 <GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발>은 파이썬을 활용해 GPT를 이전에 알지 못했던 사람들도 쉽게 GPT 기반 애플리케이션을 개발할 수 있도록 안내하며, 실무에서 유용한 팁까지 제공합니다. GPT 활용 애플리케이션 개발에 관심이 있는 모든 분들이 한 번쯤 읽어보면 좋은 책으로 추천합니다!!

- 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. -

AI 트렌드를 따라 LLM 이 현재 가장 관심이 뜨거운 분야로 급부상하고 있다. 학부생 시절 졸업작품을 제작할 당시에도 이러한 자연어 처리(NLP)에 관심이 많아 이와 관련된 EduTech를 주제로 진행했었는데, 그때만 해도 인공지능은 나에게 미지의 분야였다. 물론, 졸업작품은 잘 마칠 수 있었지만 인공지능은 정말 어렵게만 느껴졌다. 인공지능 산업이 발전함에 따라, 인공지능을 그저 어려운 학문으로만 남겨두고 싶지 않았다. 그래서 나는 ‘혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝’ 책도 정독해보고, 다음 스텝으로 이 책을 선택하여 GPT-4 모델에 대한 이해, 자연어 처리에 대한 조금 더 심화된 학습을 진행하고 싶었다.

▲ 출처: GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발(15p)

1장에서는 LLM을 들어가기 전 인공지능과 자연어 처리에 대한 개괄적이고, 기초적인 개념들을 파악할 수 있어 인상적이었다. 필자는 전공자이긴 하나 인공지능을 그렇게 딥하게 다루진 않았어서 따로 ‘혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝’을 학습한 뒤에 이 책을 본격적으로 읽기 시작했다. 물론 이 책은 자연어 처리(NLP), LLM에 더 중점을 두고 있어 딥한 이해가 필요해서 내용이 모두 이어지진 않았다. 하지만, 확실히 용어에 대한 거부감은 없었고, 그 덕에 무사히 완독을 할 수 있었다.

특히나 이 장에서는 GPT와 BERT 모델의 차이가 디코더/인코더를 사용 여부에 따라 갈린다는 것을 알 수 있었고, 이는 졸업작품 당시 사용했던 모델 내용과도 연관되어 그 동안의 학습 내용이 다시 한 번 정리되는 느낌을 받았다.

▲ 출처: GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발(40p)

2장에서는 OpenAI의 ChatGPT를 본격적으로 다루기 전 GPT 모델의 역사부터 다루면서 어떻게 현재의 GPT-4 모델이 탄생하였는지, 그리고 각 모델의 차이를 보다 쉽게 알 수 있어 좋았음. 또한, 실제 실습을 들어가기 전 OpenAI API를 활용해 로컬에서 셋팅하는 방법을 짧지만 간략하게라도 다뤄주어서 좋았다. 마지막 챕터에 실린 치트 시트는 앞에 내용들 중 정말 중요한 코드만 모아두어서, 프론트 개발에서 흔히 사용하는 Boilerplate 처럼 Open AI API를 활용한 앱 개발에 있어 두고두고, 사용할 수 있는 자료로 많은 도움이 되었다.

▲ 출처: GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발(75p)_치팅 시트

3장은 2장을 지나 GPT-4와 ChatGPT로 실제 애플리케이션을 만들어보는 챕터로 본 책에서 가장 기대했던 챕터였다. 하지만, 실제 애플리케이션의 UI 등은 찾아볼 수 없었고, 오직 핵심 AI 기능에 대해서만 다루고 있다보니, 실제 어플리케이션을 만들어 볼 수 있겠구나, 기대를 하고 온 독자들은 실망을 할 수도 있을 것이다. 물론 UI 나 기타 구성들은 알아서 할 수 있는 수준의 개발자라면 인공지능을 어떻게 접목하면 될 지를 코드와 함께 얻어갈 수 있어 분명 좋은 챕터였다. 다만, 여기서는 어쩔 수 없이 API 사용 비용이 발생하는데, 본 책에서는 이러한 비용까지는 지원해주지 않으므로 주머니 사정이 여이치 않은 학생들에게는 부담이 될 수도 있다. (물론, 전 직장인입니다. ^^)

▲ 출처: GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발(140p)_기법 비교

4장은 모델 성능 향상을 위해 사용되는 기법인 튜닝에 대해 중점적으로 다루었다. 앞장에서 파인 튜닝이라는 용어가 정말 많이 등장하는데, 인공지능을 이 책을 통해 처음 접하는 독자였다면 ‘파인 튜닝’이 뭐지? 하는 궁금증을 가지고 계속 책을 읽었을 것으로 우려가 된다. 따라서, 현재의 책 구성도 좋지만 앞 장에서는 인공지능 용어에 익숙하지 않은 독자들을 위해 용어에 대한 주석도 더 추가되면 좋겠다는 느낌을 받았다. 4장에서 다룬 파인 튜닝, 퓨샷 튜닝, 원샷 튜닝 등의 기법들은 GPT-4 사용이 필요하여 직접 실습은 못해보았지만 튜닝에 대한 전반적인 소개와 이해를 마지막 정리된 표를 통해 확실히 알아갈 수 있었다. 그리고 프롬프트 엔지니어링에 대해서는 컨텍스트, 역할, 작업으로 나뉘는 프롬프트 문에 대해서도 보다 깊은 이해와 LLM을 다루는 데 있어 ‘질문의 중요성’을 새삼 느낄 수 있었다.

▲ 출처: GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발(142p)_랭체인 모듈

5장에서는 랭체인과 플러그인을 통해 LLM 기능을 애플리케이션에 보다 손쉽게 결합할 수 있는 방법에 대해 알 수 있었습니다. 여기서 배운 랭체인은 프론트엔드 개발에서 사용하는 React.js, Next.js프레임워크나 백엔드 개발의 Spring 프레임워크와 같이 LLM 개발에 있어 AI 모델을 쉽게 연동할 수 있는 프레임워크로 사용 편의성이 잘 느껴졌습니다.

이 책 ’‘GPT-4을 활용한 인공지능 앱 개발’을 한 마디로 표현하면 '인공지능에 대해 어느 정도 이해와 학습 수준을 갖고 있는 사람들에게 적합한 GPT-4 입문서’ 라고 할 수 있겠습니다. 실습을 하는 데 있어 비용적인 측면이 들어가므로, 이러한 점도 모두 고려하여 책을 선택할 필요가 있습니다. 실습을 빼놓고만 보더라도 GPT의 역사부터 시작해서 LLM의 성능을 극대화 시킬 수 있는 다양한 튜닝, 프롬프트 엔지니어링 방법도 담고 있어 그 자체만으로도 분명 좋은 책입니다. GPT-4와 ChatGPT로 애플리케이션을 한 번 만들어보고 싶으신 분이라면 참고서적으로 읽어보시길 바랍니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

출처: https://patiencelee.tistory.com/1154 [PatienceLee:티스토리]

책이 우선 가볍지만 실용성이 뛰어나고 개념 설명 또한 상당히 잘 되어 있습니다. 서론과 이론 내용과 실전 비율도 3:7 정도로 밸런스가 잘 갖추어진 책입니다. OpenAI와 Langchain에 있는 공식 Document에 있는 내용들이 꽤 겹치지만, 더 친절하고 쉽게 이해하고 싶다면 이 책을 추천드립니다. 

무엇보다 초보자들을 위해 작성한 책인데, 내가 OpenAI의 API를 활용해서 가볍게 토이프로젝트를 하고 싶다면 이 책은 상당히 좋습니다. 분명히 ChatGPT 위에서 작업하는 것은 상당히 한계가 있지만 API 개발을 거쳐간다면 자유도가 워낙 넓어지기 때문에 많은 것을 해낼 수 있습니다. 이 책에 있는 예제들을 하나씩 만들어보면서 작은 성공들을 누적시켜서 나중에 정말 본격적으로 만들고 싶은 내용이 생기면 이 책에서 쌓은 기본기가 나중에 빛을 볼 수 있다고 생각합니다. 



안녕하세요 ㅈi영입니다ㅎㅎㅎ 오늘은 GPT-4를 활용해 인공지능 앱을 구축하는 방법을 다룬 올리비에 케일린과 마리-알리스 블레트가 지은 'GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발' 서적에 대해 소개해볼까 합니다.

저는 왜 표지 그림이 뭔지 궁금할까요? 제가 볼 때는 불가사리 같은데 불가사리의 밑면을 표현한게 맞는지 궁금해요. 사설은 이쯤하고 책의 목차부터 소개하겠습니다.

목차

GPT-4와 챗GPT의 핵심 요소

GPT-4와 챗GPT의 API

GPT-4와 챗GPT로 애플리케이션 구축하기

GPT-4와 챗GPT의 고급 기법

랭체인과 플러그인으로 LLM 기능 향상하기

GPT의 새로운 기능과 개선 사항

차례대로 각 챕터에 대한 간략한 설명과 제가 느낀 점에 대해서 말해볼까 합니다. 순서에 상관없이 궁금한 챕터부터 읽으셔도 괜찮습니다!

CH1. GPT-4와 챗GPT의 핵심 요소

먼저 LLM(Large Language Model)이 어떤 것인지에 대한 개념과 함께 LLM이 나오게 된 배경을 설명합니다. 예를 들자면 LLM 이전에 NLP(Natural Language Processing)이 어떤 역할을 수행했고 어떤 장단점이 존재했는지에 대해 안내합니다. 그 과정 중 N-Gram과 RNN이 많이 사용됐었지만 각각 어떤 단점이 존재했기에 트랜스포머 아키텍처가 등장할수밖에 없었는지에 대해 되게 쉽게 설명해주십니다. 마치 제가 유치원생인 것처럼 설명해주세요. 유치원생이 되고 싶네요..

그 다음 트랜스포머 아키텍처가 LLM에서 어떤 역할을 하고 있는지를 셀프 어텐션이랑 교차 어텐션의 개념과 예시를 들어가며 설명합니다. 예시가 있어서 더욱 이해하기 쉬웠어요ㅎㅎㅎ 전 책은 두꺼워도 좋으니 예시가 충분해야 좋다고 생각합니다. 제일 중요한 건 책의 두께보다는 이해니까요 ~_~

그리고 LLM을 사용하기 위해 필수로 이해해야 하는 토큰화의 개념과 그 프로세스에 대해서도 사전에 설명해주기 때문에 나중에 실습을 할 때 조금 더 쉽게 이해 가능하실 것 같습니다.

GPT의 역사에 대해서도 간략하게 훑어주셔서 난 GPT와 조금 서먹한 관계인데 내가 과연 너와 어플리케이션을 만들어도 좋을까 싶으신 분들께서는 GPT와 친해지는 계기가 되실 수 있습니다. 넌 나의 과거를 몰라도 난 너의 과거를 다 알 수 있다는 느낌이네요.

마지막으로 LLM의 성공적인 사용 사례들을 언급해주시는데 그걸 보면서 마치 내가 만든 것마냥 뿌듯함을 느낄 수 있었습니다. 물론 그 다음 장을 더 열심히 공부하며 저런 어플을 만들어봐야겠다는 큰 꿈을 키울수도 있는 좋은 내용이었습니다. 동기 부여는 중요하니까요~!

CH2. GPT-4와 챗GPT의 API

2장에서는 저희가 실제로 사용할 오픈ai 플레이그라운드를 사용하는 방법에 대해 알려주는 장입니다. 저엉말 친절하게도 사진을 엄청 많이 넣으셨더라구요? 플레이그라운드가 아닌 그냥 chatGPT조차 안 써보신 분들도 무조건 하실 수 있습니다. 너무 친절해요 .. 교수님이 이렇게 친절하셨다면 전 통계 첫 학기에 C+을 받지 않을 수 있었을까요? 하지만 교수님의 문제가 아니라 제 문제인걸 알기에 그냥 자기 반성이나 해야겠습니다. 그래도 정말 친절한 책이긴 해요!

오픈AI API 사용 방법에 대해서도 체계적으로 잘 알려주는 장입니다. 리눅스랑 맥 OS, 윈도우에 각각 다르게 설명해두었기 때문에 어떤 OS를 사용하시든 쉽게 따라하실 수 있습니다. 그리고 GPT-3.5 터보와 GPT-4, 인스트럭트GPT 등 각 모델에 따른 비용도 친절하게 설명주십니다. 그래서 뭐가 가장 합리적인 비용으로 사용할 수 있는 모델인지도 알 수 있어요~! 스포하자면 GPT-3.5 터보입니다. ㅋ_ㅋ

혹시 사용료 같은 개념을 모른다고 하셔도 여기서 상냥하고 친절한 저자가 설명해주시니 걱정 안 하셔도 좋습니다!

CH3. GPT-4와 챗GPT로 애플리케이션 구축하기

드디어 실전에 들어가는 챕터입니다. 이 책의 소개에서부터 AI에 대해 잘 몰라도 자연어를 이해하고 애플리케이션을 구축할 수 있다고 홍보하고 있는데요, 이게 진실인지 거짓인지에 대해서는 마지막에 밝힐래요. 끝까지 봐달라는 말입니다 크큭

처음으로 API를 사용하는 분들을 위해 API 키를 관리하는 방법에 대해서도 자세하게 설명 돼 있습니다. 예를 들자면 사용자의 API 키로 호출하는 경우와 자체 API 키를 사용하는 경우들에 대해서 고려해야 하는 사항들을 알 수 있습니다. 이제 이를 토대로 다양한 프로젝트 예제들을 배우는데요, 여기 진짜 재밌어요.. 아무래도 앱을 만든다는 것은 엄청 다양한 가능성이 존재해서 그런지 사용 사례들도 재밌는 게 많습니다. 예를 들자면 뉴스 생성 솔루션 구축이나 유튜브 동영상 요약 같은 사례들 말입니다. 저도 유튜브 동영상 요약 플러그인을 사용하는 입장으로서 어떻게 만들어졌는지를 대충 알 수 있어서 더 흥미로웠던 챕터였어요. 그리고 API를 사용하니 진짜 코드가 짧고 간략했던 점도 좋았습니다.

CH4. GPT-4와 챗GPT의 고급 기법

3장에서는 기본적인 사용 방법에 대해 배웠다면 4장은 조금 더 난이도가 있는 내용입니다. 파인 튜닝도 활용하고 제로샷 러닝이나 퓨샷 러닝 같은 기법들도 사용해요. 그래도 최대한 단계별로 나눠서 설명해주려는 게 잘 느껴지는 책이었습니다. 예를 들자면 프롬프트 엔지니어링에 대해 설명할 때 개념과 함께 프롬프트를 어떻게 나눠서 이해할 수 있는지를 예시를 통해서 설명합니다. 그리고 그 각자의 요소들을 또 또상세하게 예시와 코드를 통해 이해할 수 있어요.

파인 튜닝에 대해서도 이와 비슷한 느낌으로 설명이 진행됩니다. 이해가 쉽도록 어떤 상황에서 어떻게 사용되는지를 많이 설명하려는 게 느껴졌어요. 파인 튜닝이 이좋은지 퓨샷 러닝이 좋은지에 대해서도 각자의 장단점에 대해서 잘 설명 된 책입니다. 어떻게 활용되는지에 대해 얘기해주는 부분이 재밌었어요. 대신 코드는 3장과 비교했을 때 점점 어려워지는 건... 진짜 어쩔 수 없는 것 같습니다 :),,,,,,,

CH5. 랭체인과 플러그인으로 LLM 기능 향상하기

챕터 5에서는 랭체인 프레임워크와 플러그인에 대해 설명합니다. 이 장에서는 도표를 많이 활용하시더라구요. 그래서 그런지 어떤 단계로 어떻게 플로우가 흘러가는지에 대해 좀 더 쉽게 이해할 수 있었습니다. 아마 없었다면 전 이해하지 못하고 엉엉 울면서 이 글을 작성하고 있었을거예요.. 감사합니다,, 저는 개인적으로 플러그인 파트가 되게 흥미로웠는데요, 아무래도 챗gpt의 플러그인은 너무너무 소중한 존재니까요.. ! 넌 너무 소중해..! 그리고 앞으로도 발전 가능성이 무궁무진하고 다른 회사에서도 많이 사용하게 될 것 같아 더 관심 있게 읽을 수 있었답니다. 저 혹시 책 내용을 너무 많이 얘기한 건 아니겠죠..? 하지만 코드 한 줄 없으니 여러분은 흥미만 갖다가 책을 구입하시게 될겁니다 크크

Ch6. GPT의 새로운 기능과 개선 사항

마지막 챕터인 챕터 6에서는 GPT의 새로운 모델에 대한 설명이 나와 있습니다. 전체적으로 기존 모델들이 어땠는지, 어떻게 활용되는지를 1-6장에서 설명했다면 이 부분은 신규 기능과 비용에 초점을 맞춘 챕터였습니다.

결론적으로 말하자면 AI에 대해 발 정도 살짝 담그고 있다, 난 chat gpt 써봤고 관심있고 파이썬도 조금은 할 수 있고 어플리케이션 제작에 관심 있어!하시는 분들께서는 여러 번 읽는 걸 통해 충분히 이해 가능하실만한 책 같습니다. 다만 AI에 대한 지식이 아예 전무하신 분들이라면.. 다른 기본적인 서적을 먼저 읽고 진입하신다면 조금 더 편하게 이해할만한 책이었습니다.

그래도 전체적으로 설명이 친절하고 사진이나 도표 자료도 많고 예시도 많아서 이해하기 쉬운 책이었습니다. 이해를 돕기 위해 많이 노력한 게 보이는 책이었어요. 이론과 실전을 적절히 잘 섞어서 기존에는 어떤 모델들이 많이 사용됐는지, 각자 어떤 장단점이 있었는지, 어떠한 이유 때문에 지금 우리가 사용하는 모델들이 나왔는지에 대해서도 배경을 알 수 있어 조금 더 흥미있게 읽을 수 있는 책이었습니다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.



"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

24년 첫 도서 리뷰이다.
 

작년까지? 한참 핫 했던 인공지능 서비스 Chat GPT에 관한 책이다.

핑계지만 어쩌다보니 GPT에 대한 접근이 남들보다 뒤쳐졌었다.

작년 상반기에 앱 개발할때 조금 활용 해 보고....

RFP작성때 살짝? 그리고 올해 넘어와서는 사업계획서 작성할때 좀 써보고...

GPT가 API를 제공 한다는건 알고 있었지만 API를 사용해 본적은 없었다.

오늘 소개할 책은 GPT-4의 API를 이용한 앱 개발에 관한 책이다.

책을 처음 받았을 때 응? 이라는 생각이 들었는데 예상보다 책이 많이 얇다.

표지 제외하고 179페이지가 전부다.

기억나는 IT책중 얇은책...The C Programming Language...

저 책을 처음 보기 시작 했을때의 기억은...

얇은 책의 장점, 간결해서 좋다. 읽으면서 이해만 할 수 있다면...

그런 점에서 C 책의 첫 추억은 썩 좋진 않았는데...

다행인건 지금 내가 그래도 예전 저 C책을 처음 접했을 때보단 좀 나은 수준이라는거....

책을 받고 제목만 보았을 때는 GPT에게 개발을 시키는 거에 대한 내용인가?

우와...내가 드디어 실직자에 한 발 다가서는 세상이 오는 것인가? 라는 생각을 했다...다행이? 아직은 아닌듯...

책은 5개의 챕터로 나누어져있다.

첫 챕터에서는 GPT-4와 Chat GPT에 대한 소개로 내용이 이루어져있다.

지금 깨닭은건데 왜 Chat GPT라 쓰지 않고 챗GPT라고 써놓은걸까...이게 눈에 더 안들어 오는거 같은데...

먼저 LLM - Large Language Model 에 대해서 소개하는 내용으로 시작해서

GPT 모델 의 역사를 소개하고 여러 LLM을 사용한 사례들을 보여준다.

여기서는 모건 스탠리나 듀오링고 같은 비교적 익숙한 이름들도 볼 수 있다.

이즘 되었을때 '아~ GPT의 LLM을 이용한 서비스를 만들때 API 사용법에 대한 내용이구나'를 눈치챘다.

챕터2에서는 본격적으로 GPT-4와 ChatGPT의 API사용에 대한 내용을 다룬다.

과금과도 직결되는 가장 필수 적인 프롬프트와 토큰, 모델에 대한 설명으로 시작한다.

사용가능한 모델을 소개 하고 파이썬으로 어떻게 시작 하는지를 예제를 통해서 설명하고 있다.

자주 볼 수 있는 'Hello World'예제부터 채팅의 입력과 출력, 텍스트의 입력과 출력을 예시로 하여 설명을 하고 있다.

여기서 채팅과 텍스트의 차이는...채팅은 좀더 대화에 가까운 형태로 이루어 진다는 점이 차이점이다.

챕터3에서는 실제 애플리케이션을 구축하는 내용을 간단히 다루고 있다.

API키 관리, 보안, 개인정보 보호...아무래도 GPT에게 뭘 시킬때 실수로 개인정보가 들어가면 안되니까...

그런데 딱히 코드로 그런걸 막을수 있는건 아닌거 같고 그냥 주의 하라고...

그런걸 위한 입출력 분석에 대한 내용도 그냥 이래이래 하면 된다고 말로만...이래서 책이 얇....;;;

예제에서는 뉴스 생성 솔루션, 유튜브 동영상 요약, 음성제어 등에 대한 간단한 코드를 소개 하고 있다.

챕터4 에서는 GPT의 고급 기법이란 내용을 다루고 있다.

효과적인 프롬프트의 설계나 퓨샷러닝(책에 설명만으로는 이해가....), 파인튜닝 등을 이용해서 성능을 향상하는 내용을 다룬다.

특히 파인튜닝은 비용이 많이 드는 편이라 비용에 대해서도 간단히 소개 하면서 언급하고 있다.

챕터5는 랭체인, 플러그인으로 기능 향상을 하는 내용을 다루고 있다.

랭체인은 LLM기반 애플리케이션 개발을 위한 새로운 프레임워크로

파이썬에서 해당 라이브러리를 설치해서 간단히 사용 할 수 있다고 소개하고 있다.

플러그인은 GPT-4의 기능을 확장해 주는 역할을 한다.

플러그인은 OpenAI에서 제공하는것도 있고, 개발자가 만들어 올릴 수 도 있는 듯하다.(책에 내용을 봐서는)

그 뒤에 Appendix는 GPT의 새로운 기능과 개선 사항 등에 대해서 소개 하고있다.

책이 나올 무렵의 GPT의 정보와 과금 등에 관한 내용으로 이루어져 있고...

재미있다고 해야 할까? OpenAI를 이용한 개발을 진행 할 때 ChatGPT에게 물어가며 할 수 있다.

뭔가 당연한대...재귀적인 느낌이라 해야 하나... 

전반적으로 얇은 책의 장점, 간결하다.

항목마다 디테일하게 설명하진 않지만 OpenAI API 활용에 관한 내용을 러프하게 이해하고 싶을때 좋은 책이란 생각이 든다.

설명이 디테일하지 않아 뭔가 애매한게 나올때 마다 따로 찾아보며 봐야 하는 책이란 생각이 든다.

...난 하나만 던져 줬지만 나머지 9개는 니가 찾아서 공부 해라...라는 저자의 큰 그림일까?

대상이 초중급...단서를 달자면 자의든 타의든 책 내용에 관련해서 여기저기 찾아보며 열심히 공부하겠다면...

이 책은 LLM(Large Language Model)에 입문하고자 하는 개발자에게 아주 적합한 책이다-심지어 머신러닝, NLP 백그라운드가 없어도!-. OpenAI에서 제공하는 MaaS(Model as a Service) API를 활용한 간단한 프로젝트부터, 프롬프트 엔지니어링, Few-shot, Fine-Tuning, RAG 등 활용에 대한 전반적인 부분을 다루어 아이디어와 방법론들을 많이 얻어갈 수 있다. 서론에서 기존의 NLP 흐름과 transformer를 간략하면서도 핵심 내용만 전달하고 다양한 활용 사례로 시작하는 부분도 좋았다. 책의 분량 자체는 179 페이지 정도로 짧지만 빠르게 입문하기에 좋은 책이다.

개인적인 요즘의 LLM 흐름에 대한 인사이트를 공유하자면, 최근 대규모 언어 모델로 넘어오고 나서는 이전에 존재했던 Pre-trained Model 기반으로 Fine-Tuning하는 기법은 일반 기업, 개인에게, 심지어 기존의 대기업에게도 리소스의 부담이 있다. 엔비디아 주가는 매년 천장을 뚫고 올라가고 있고, 나날이 비싸지는 GPU 비용과 촉각을 다투는 기술 개발의 속도, 최근 줄어든 IT호황의 분위기 등으로 순수한 연구로서의 AI연구는 소수에게만 열려 있는 분위기인듯 하다. 이제는 인공지능을 어떻게 활용하여 사업에 적용할 것인지, AI를 활용한 비즈니스 모델과 함께 모델을 최적화하여 기존 산업과 결합하는 분야로 정착하는 양상을 보인다. 그래서 최근에는 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 기법을 활용하여 LLM을 FT하거나, RAG시스템을 결합하여 hallucination을 해소하고 풍부한 답변을 얻는 등의 연구개발이 활발히 이루어 진다. 

또한 최근 LLM 프로젝트를 하면서 개인적으로 prompt engineernig에 대한 기술적인 회의감이 있었다. 멋지게(?) 모델링을 하기 보다는 전처리와 프롬프트 튜닝이라는, 꼭 머신러닝 엔지니어가 아니어도 할 수 있는 듯한 기술적인 부분이 부족한 분야라는 약간의 선입견을 갖고 있었다. 하지만 LLM의 추론 원리와 작동 방식을 기반으로 한 설명을 읽으니 이 부분도 연구 분야로써의 가치가 충분하겠다-라는 인사이트를 얻을 수 있었다.

전문: https://sysout.tistory.com/103 [Emily's Tistory:티스토리]

    “한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공 받아 작성된 서평입니다.”

이 주제에 관심을 가졌던 터라 책 목차를 찬찬이 보고 나서 의문이 들었습니다. 다루는 범위에 비해 책 두께가 꽤 얇습니다. 허투루 진도 빼듯 넘기지는 않았습니다. 책 내용을 쫓아가면서 개괄을 파악하고, 장마다 https://github.com/lee-monster/developing-apps-with-GPT-4 저장소의 코드 예제를 보면서 내용을 되짚어 보니 이해가 빨랐습니다. 저 GitHub 저장소에 없는 코드는 오라일리에서 코드 링크를 제공합니다. 책을 이렇게 쓸 수도 있군요.

이 책을 읽으려면 갖춰야 할 사항이 있습니다.

• OpenAI 유료 계정 (https://openai.com/)
  • 책의 안내에 따라 가입해도 무방
  • GPT-4 model 사용, API 구동 등에 필수
  • API 키 확보 (인증)
• Python 지식
  • 기본 문법 (이 책은 파이썬 코드를 가르치지 않습니다.)
  • py file을 실행하든 JupyterLab에서 구동하든 자신에게 편한 방법
  • 끈기 (OpenAI GPT API 버전 이슈 등에 따라 Python 코드를 고칠 일이 생긴다고 합니다. ChatGPT에게 물어보세요.)
• NLP (자연어처리) 지식: 이 책을 이해하는 데까지는 n-gram이 무엇인지 아는 정도로 충분합니다.

4장 GPT-4와 챗GPT의 고급 기법과 5장 랭체인과 플러그인으로 LLM 기능 향상하기는 입문 단계를 한참 뛰어 넘은 내용이라고 봅니다. Vector DB도 갑작스럽고도 가볍게 다루었습니다. 일단 책 내용을 이해하기가 어렵지는 않을 겁니다. 개념 설명을 빠뜨리지 않으면서 코드를 다루었음에도 이 두께라는 게 놀랍습니다. 위에서 언급한 파이썬과 NLP 지식이 있으면, 이 책이 LLM 서비스 개념을 익히며 토이 프로젝트를 수행하고자 할 때 상당히 유용할 거라 단언합니다.

● GPT는 챗봇, 글쓰는 AI를 벗어났다.

- 많은 이들이 ChatGPT로 접해서, 특히 언론의 제한된 정보를 접해서 챗봇이나 글쓰기 AI로 인지하고 있다.

- GPT는 언어 생성 모델로 개발되었지만 창발(emergence) 현상이 주목을 받고 있고,

- 현재는 추론 엔진(reasoning engine)으로서의 가능성을 주목받아 관련 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

- 초기에 알려졌듯 차세대 검색 엔진은 절대 아니지만 정보를 받아 활용하는 맥락 학습(ICL: in-context learning)이 된다.

- 데이터베이스같은 지식 창고를 붙여주면 신뢰할만한 정보를 적절히 찾아오게 할 수 있다.

- 요약과 문구 변경(rephrasing) 능력이 좋아 대량의 복잡한 정보를 짧고 이해하기 쉽게 만드는 데 탁월하다.

- 여기에 잘 알려진 챗봇이 결합하면 사용자 접근성이 대단히 좋아진다.

- 인터페이스(HCI: human-computer interface)로서의 활용이 빠르게 늘고 있다.

- 최근에는 텍스트 외에도 이미지를 이용한 입력이 가능하다. 

- 멀티모달(multimodal)이라고 하며, 다중 형식으로 번역되기도 하지만 다중 감각이라는 말이 더 어울린다고 생각한다.

- 멀티모달의 modality는 그냥 형식이 아니라 감각적 양식을 나타내는 단어이기 때문이다.

● 정리하면, 현재의 GPT는 사람을 닮아가고 있다.

- 위의 내용을 정리하면 이렇다.

- GPT는 글자 말고 그림도 볼 줄 아는데, 참고자료를 주면 이걸 사람처럼 활용해서 부족한 지식도 보완한다.

- 사람과 통상적인 언어로 소통하기 때문에 말귀를 잘 알아듣고, 얘랑 대화하려고 따로 공부할 필요도 없다.

- 논리적인 추론도 할 줄 알아서 의견을 물어보기도 좋고, 심지어 내게 질문을 시켜보 날카로움에 놀란다.

- 최근 여러 연구에서 Nature 리뷰어와 비슷하게 리뷰하고, 창의성은 웬만한 사람보다 높다. 

- 대부분의 수준에서 최상위 인간들을 상회하고 있으며 심지어 더 좋아지고 있다.

- 그냥 챗봇으로 쓰거나 농담따먹기 상대로 쓰기엔 너무 아깝다.

- 이런 기능은 무료인 3.5 버전에서는 제대로 동작하지 않는다. 유료 버전인 4.0을 써야 느낄 수 있다.

● 챗봇은 최선의 UI가 아니다.

- 챗봇은 흔히 자동화에 비교되지만 장단점이 정 반대다.

- 자동화는 사용자가 아무런 조작을 하지 않아도, 또는 버튼 정도만 누르면 알아서 굴러간다.

- 대량의 업무를 빠르게 할 수 있지만 종류가 많아지거나 주문이 복잡해지면 대응력과 효율이 급격히 떨어진다.

- 챗봇은 정 반대다.

- 복잡한 업무를 질문 하나에 결과 하나씩 받아보며 할 수 있지만 대량처리를 하려면 매우 귀찮아진다.

- 하지만 코딩 없이 내게 필요한 업무를 자세히 지시하려면 챗봇만한게 없다.

- 다양한 소비자를 대응해야 하는 소비자센터가 최근들어 챗봇으로 바뀌는 이유다.

● 하지만 API가 함께라면 사정이 달라진다.

- ChatGPT API를 사용해 챗봇을 간단한 코드에 실어 자동화할 수 있다. 

- 인터페이스가 챗봇이기 때문에 맞춤형 요청을 지시하기 좋고, 필요 코딩 수준이 매우 낮다.

- 파이썬 기초 문법 정도만 익히면 못할 일이 거의 없어진다. 전부라고는 할 수 없겠지만 가성비가 매우 높다.

- 문제는 늘 그렇듯 심리적 장벽. 코딩이 어려운 게 아니라 코딩을 하려는 마음을 먹기가 어렵다.

- 그래도 ChatGPT를 조금 써 본 사람이라면 입력과 출력이 어떻게 되는지 알 수 있을테고,

- OpenAI는 ChatGPT API를 테스트할 수 있는 Playground도 제공한다.

- 심리적 장벽만 넘어서면 아이디어의 영역이 된다.

- 기술이 좋은 사람이 아니라 생각이 좋은 사람이 좋은 프로그램을 만든다.

● 이 책을 읽으면 좋은 사람: GPT로 AI 앱을 만들어볼까? 하는 사람.

- 이 책은 얇다. 본문만 따지면 160 페이지가 채 되지 않는다.

- 그나마도 서론격에 해당하는 앞부분 30% 정도를 제외하면 실제 기술 관련 부분은 100페이지 정도. 

- 금방 읽을 뿐 아니라 예제 코드를 제공해주며, 심지어 짧다.

- OpenAI의 공식 예제도 이미 친절하지만, 더 친절한 책을 찾고 있다면 이 책도 괜찮아보인다.

- Langchain까지 다루고 있어 독자가 사용하기에 따라 거의 무한대의 경우의 수로 뻗어나갈 수 있다.

- 다만, 한 가지 유의 사항이 있다.

- 변화가 빠른 분야인 만큼 빠르게 읽고 직접 해보고 그 다음 업데이트를 받아들일 준비를 해야 한다.

- 정보의 수명이 길지 않기 때문이다.

- 이 책의 저자도 탈고 후에 GPT에 새 기능이 생기는 바람에 부랴부랴 부록을 만들어 붙였다.

※ 한빛미디어 2024 도서 서평단 "나는 리뷰어다"의 일원으로 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다.

인공지능에 대한 전문적인 지식이 없어도 GPT-4를 활용해 인공지능 앱을 개발할 수 있을까? 최근 한빛미디어 출판사는 OpenAI의 API와 최신 GPT 모델을 사용한 앱 개발 가이드북 『 GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발: OpenAI API와 최신 GPT 모델로 창의적 앱 구축하기』를 출간했습니다. 이 책은 인공지능에 대한 전문 지식이 없더라도 코드 몇 줄로 간단하게 LLM 기반의 애플리케이션을 만들 수 있게 도와주는 레퍼런스이자 가이드입니다.

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이 책은 GPT 모델의 진화, GPT-4의 주요 요소, 그리고 실제 사용 사례에 대한 내용을 다루면서 파이썬 ^Python 기반 애플리케이션에 AI를 통합하고자 하는 사람들에게 대규모 언어 모델 ^LLM의 핵심 개념부터 실용적인 프로젝트를 구현하는 방법을 알려 주어 이 한 권의 책으로 몇 줄의 코드로 손쉽게 LLM 기반 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와줍니다.

이 책은 단순히 코딩 학습을 위한 책이 아니라 GPT-4와 챗GPT의 원리를 심도 있게 탐구하고 주요 개념과 그 이면에서 작동하는 방식을 설명하는 훌륭한 책입니다.

두 명의 저자 올리비에 케일린 ^{Olivier Caelen}과 마리-알리스 블레트 ^{Marie-Alice Blete}는 GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발의 비전과 그것이 우리가 반드시 가져야 할 미래의 도구라는 것을 알려주고 있습니다.

이 책에서 가장 돋보인 점은 LLM의 기능 사용 방법과 미래 기술에 대한 저자들의 윤리적 관점입니다. 책의 분량은 많지 않지만 내용 면에서는 GPT-4와 챗GPT를 활용한 앱 개발을 하는 방법에 대한 적절한 지침을 명료하게 제공하고 있습니다.

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결제 기술 전문 기업인 월드라인 ^Worldline의 머신러닝 연구원인 올리비에 카엘린은 브뤼셀 자유대학에서 딥러닝 입문 및 고급 과정을 가르치고 있습니다. 통계학 및 컴퓨터 과학 석사 학위와 머신러닝 박사 학위를 취득한 탄탄한 학문적 배경을 가지고 있습니다. 또한 동료 심사를 거친 국제 과학 학술지 및 콘퍼런스에 42편의 논문을 공동 저술했고, 9건의 특허를 공동 발명한 전문가로서 인공지능 기술에 대한 창의적인 접근 방식과 실용적인 성과를 입증했습니다.

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이 책에 독특한 관점을 제공한 또 다른 사람은 월드라인의 연구 개발 부서의 소프트웨어 설계자이자 데이터 엔지니어인 마리-알리스 블레트입니다. 업계 실무자인 그는 다른 데이터 과학자들에게 엔지니어링 모범 사례를 정기적으로 지원하고 있습니다. AI 시스템을 배포하면서 주로 성능과 지연 시간 문제를 해결하는 그의 이론과 개념들은 이 책을 통해 현실적인 문제를 실용적으로 해결할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

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구성과 주요 내용

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| Chapter 1. GPT-4와 챗GPT의 핵심 요소:

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대형 언어 모델은 마치 언어를 이해하고 생성하는 마법 같은 도구입니다. GPT-4와 챗GPT는 이러한 LLM의 최신 버전으로서 말 그대로 언어의 패턴과 의미를 학습하여 대화를 수행합니다. GPT-4는 이전 버전들보다 더 높은 수준의 지능을 지니며, 더 많은 데이터와 다양한 맥락을 이해하여 더 풍부하고 창의적인 답변을 만들어냅니다.

챗GPT는 GPT-4와 밀접하게 관련된 모델로, 주로 대화 상황에서 효과적으로 작동합니다. 일상적인 언어로 질문하면 자연스럽게 대화하듯 답하며, 사용자와의 상호작용을 통해 더 똑똑해지고 적응합니다. GPT-4와 ChatGPT는 모두 말 그대로 대화 파트너로서 사용자에게 흥미로운 경험을 제공합니다.

이 책에서는 GPT-4와 챗GPT의 기초를 위해 대형 언어 모델(LLM) 소개와 NLP 기본 사항 및 트랜스포머 아키텍처 역할을 다룹니다. GPT-1에서 최신 GPT-4까지의 GPT 모델의 역사를 알아보고 Bima AI, Morgan Stanley, Khan Academy, Duolingo, Yable, Waymark, InWorld AI와 같은 대표적인 기업에서의 주목할 만한 LLM 사용 사례를 소개합니다.

| Chapter 2. GPT-4와 챗GPT의 API:

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OpenAI API를 이해하고 활용하는 것은 마치 새로운 언어를 배우는 것처럼 새로운 세계에 발을 내딛는 것과 같습니다. 이 섹션에서는 GPT4와 챗GPT용 API에 초점을 맞춰 AI 생태계를 깊이 파헤칩니다. 저처럼 지적 호기심이 많은 사람이라면 이 책의 명료하고 유기적인 접근 방식이 마음에 들 것입니다.

이 섹션에서는 OpenAI API 및 사용 가능한 모델에 대한 필수 개념을 다룹니다. OpenAI Python 라이브러리를 통한 GPT-4 및 ChatGPT 사용에 대한 실용적인 안내와 임베딩, 모더레이션 모델 및 Whisper와 DALL-E와 같은 기능에 대한 API를 깊이 있게 배울 수 있습니다. 특히 현장 설명과 예제가 있어서 혼동할 여지가 없습니다.

이 외에도 토큰과 가격, 보안 및 개인정보 보호가 포함되어 있습니다.

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OpenAI에서 제공하는 API는 앱과 OpenAI의 강력한 언어 모델 간의 다리 역할을 해 주어 GPT-4와 챗GPT와 같은 최신 언어 모델을 자유롭게 활용할 수 있게 해줍니다.

이러한 기능들은 인공지능에 대한 깊은 지식이 없어도 코드 몇 줄만으로도 가능한 기능입니다. 그래서 OpenAI API는 프로젝트에 생명을 불어넣어 줄 수 있는 특별한 도구입니다. 이를 통해 누구나 쉽게 창의적으로 프로젝트를 수행할 수 있습니다.

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| Chapter 3. GPT-4와 챗GPT로 애플리케이션 구축하기:

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GPT-4를 사용해 애플리케이션을 구축하는 것은 나나만의 언어 기반 앱을 만드는 것과 같습니다. 이 과정에서 가장 먼저 할 일은 OpenAI API를 활용하여 GPT-4를 자신의 프로젝트에 통합하는 것입니다. 이 API는 언어 모델의 능력을 자유자재로 활용할 수 있게 해 줍니다.

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OpenAI API를 사용하면 Python 언어로 프로그래밍된 앱에서 GPT-4나 챗GPT와 같은 언어 모델을 쉽게 활용할 수 있습니다. API를 통해 앱에서 인공 지능의 기능을 구현함으로써 대화를 하거나 문제를 해결하고, 창의적인 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 구체적으로 예를 들어 뉴스를 생성하거나, 유튜브 동영상을 요약하거나, 게임에 대한 질문에 대답하는 챗봇을 만들 수도 있습니다.

이 섹션에서 다루는 주요 내용은 애플리케이션 개발 개요, API 키 관리 및 보안 및 데이터 개인 정보 보호에 대해 고려해야 할 것, 효과적인 애플리케이션을 설계하기 위한 소프트웨어 아키텍처 원칙, LLM 기반 애플리케이션의 취약점 및 입출력 평가에 중점을 둔 분석, 뉴스 생성, YouTube 비디오 요약 및 <젤다의 전설> 게임용 챗봇 구축과 같은 단계별 프로젝트 예제입니다. 특히 이 장은 프로젝트 예제로 가득 차 있으니 시간을 내서 꼭 읽어보시기를 바랍니다.

프로젝트를 시작할 때 API 키를 설정하고, 보안 및 데이터 개인 정보 보호에 대한 고려 사항을 확인합니다. 그런 다음, 소프트웨어 아키텍처를 설계하면서 언어 모델 기반의 애플리케이션을 어떻게 구축할지 계획을 세웁니다. 이때, 입출력을 분석하고 프롬프트 인젝션 등의 취약점에 대비하는 것이 중요합니다.

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이 책에 포함된 프로젝트 예제를 통해 GPT-4로 뉴스 생성, 유튜브 동영상 요약, 게임 챗봇 만들기 등 흥미로운 작업을 진행해봅니다. 이런 실용적인 예제를 통해 여러분은 언어 모델을 활용하여 다양한 애플리케이션을 만들어낼 수 있습니다.

프롬프트 엔지니어링 및 파인 튜닝과 같은 GPT-4의 고급 기법을 적용하면 언어 모델을 최적화하고 향상시킬 수 있습니다. 이러한 단계들을 통해 인공지능 기반의 앱을 만들 수 있게 해 주고 이 책은 그 과정을 즐겁고 이해하기 쉽게 안내해 줄 것입니다.

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이번 섹션에서는 GPT-4의 고급 기술인 프롬프트 엔지니어링과 파인 튜닝에 대해 알아봅니다. 주요 내용으로는 GPT-4를 최적화하기 위한 프롬프트 엔지니어링 및 파인 튜닝, 파인 튜닝 응용 프로그램의 실용적인 예와 비용, 고급 기법 구현과 기회입니다. 효과적인 프롬프트와 인적 요소의 중요성 때문에 개인적으로 가장 좋아하는 섹션입니다.

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GPT-4와 챗GPT는 플러그 앤 플레이가 아닙니다. 지속적인 지도가 필요합니다. 일련의 단계와 지침을 통해 어린이가 학습하는 것처럼 학습 내용을 구체화할 수 있도록 지원합니다. 하지만 기술을 적절하게 활용하는 방법을 이해해야 합니다.

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프롬프트 엔지니어링은 마치 언어 모델과 대화하는 방법을 디자인하는 것과 같습니다. 사용자가 어떻게 질문하고 어떤 정보를 제공하는지에 따라 모델의 출력이 크게 변화할 수 있습니다. 단계적인 사고와 퓨샷 러닝을 통해 프롬프트를 더 효과적으로 디자인할 수 있습니다.

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파인 튜닝은 GPT-4를 특정 프로젝트에 맞게 최적화하는 과정입니다. 여러분이 만드는 애플리케이션에 맞춰 모델을 미세 조정하고 세부적으로 설정함으로써 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다. 파인 튜닝을 통해 모델을 더 스마트하게 만들 수 있게 됩니다.

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이런 고급 기술들을 적용하면, 마치 GPT-4가 여러분의 의도를 더 잘 이해하고 더 정확한 결과를 출력합니다. 이 책에 소개한 기능을 사용하면 누구나 GPT-4를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다.

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| Chapter 5. 랭체인 ^LangChain과 플러그인^plug-in으로 LLM 기능 향상하기:

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랭체인과 플러그 인^plug-in을 사용하면 언어 모델의 기능을 강화할 수 있습니다. 랭체인은 마치 언어 모델에게 대화의 맥락을 이해하고 기억할 수 있는 능력을 부여하는 역할을 합니다. 이를 통해 모델이 이전에 주고받은 대화를 기억하고 이를 토대로 보다 자연스러운 대화를 진행할 수 있습니다.

플러그인은 언어 모델에 추가적인 기능을 부여하는 도구입니다. 이로써 모델에게 새로운 작업이나 특수한 능력을 부여할 수 있고 여러분이 원하는 방향으로 모델을 확장할 수 있습니다.

이 섹션에서는 LLM 기능을 향상시키기 위한 랭체인 프레임워크 소개, GPT-4 플러그인 개요, API, 매니페스트, OpenAPI 사양 및 설명, 랭체인과 플러그인이 LLM 기반 애플리케이션의 기능을 높이는 방법을 통해 언어 모델에게 더 많은 기능과 능력을 부여하여 여러분의 프로젝트를 더욱 풍부하게 만들 수 있는 방법을 알려 줍니다. 이로써 누구나 언어 모델을 더 효과적으로 이용할 수 있고 창의적인 프로젝트를 구축할 수 있도록 도와줍니다.

리뷰를 마치며:

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OpenAI API와 최신 GPT 모델로 창의적 앱 구축을 위한 가이드 『GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발』은 LLM의 가능성이 궁금한 분들, 인공지능 앱 개발의 개념을 명확히 알고 실습을 통해 기본 기술을 쌓고 싶은 분들, Python 개발자로서 자신의 애플리케이션에 AI를 통합하고자 하는 분들, 그리고 OpenAI의 다양한 기능과 AI 지식을 탐험하고 싶은 분들을 위한 강력한 가이드입니다.

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저자인 올리비에 케일린과 마리-알리스 블레트가 GPT-4와 챗GPT의 주요 기능과 장점, 그리고 작동 방식에 대해 설명합니다. 또한 텍스트 생성, Q&A 및 콘텐츠 요약 기능이 포함된 GPT-4 및 챗GPT 파이썬 라이브러리를 사용해 앱을 만드는 단계별 지침도 제공합니다.

간단 명료한 언어로 작성되었고, 이론과 실습을 조화롭게 제공하며, 복잡한 주제들도 알기 쉽게 풀어내 어떤 분야의 독자라도 쉽게 보고 학습할 수 있습니다. LLM의 핵심 개념과 사용법부터 시작해 인공 지능 앱 개발의 개념을 익히고 자신의 프로젝트에 적용할 수 있도록 간단한 예제를 포함했습니다. 또한 중요한 개념에 대한 용어집이 포함되어 있습니다.

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특히, 이 책은 파이썬 개발자들에게 AI를 어떻게 자연스럽게 통합할지에 대한 풍부한 내용을 제공합니다. 파이썬 코드 예제로 실제 프로젝트를 진행하면서 기본 기술을 익힐 수 있기 때문에 코드 몇 줄로도 어렵지 않게 LLM 기반 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

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OpenAI의 다양한 기능을 알고 싶은 독자들을 위한 최적의 가이드. 새로운 모델 및 업데이트된 기능에 대한 최신 정보로 AI 지식이 없지만 LLM의 기회와 활용법이 궁금하다면 『GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발』에서 다양한 GPT 모델 사용법을 빠르게 정리하고 폭넓은 OpenAI 기능을 구석구석 살펴 보시기를 바랍니다.