[서평][IT개발][NLP] 트랜스포머를 활용한 자연어 처리 / 한빛미디어

요즘 ChatGTP 가 화제이다, 인공지능과 자연어처리와 전혀 상관없는 주변 지인들(IT전문가들)도 이것저것 샘플 돌려보며 신기에 하는 걸 보면...

 

최근 발표된 ChatGPT가 GPT-3.5를 기반으로 만들어졌다. 그리고 그 GPT의 근간은 Transformer(이하 트랜스포머)이다.

 

인공지능을 야매로 공부한 현업개발자이자 해당 분야 종사자이긴 하지만 지금까지 NLP라고 불리우는 자연어처리 분야의 가장 큰 변곡점은 트랜스포터가 아닐까 싶다.

 

트랜스포머는 2017년 구글에 의해 "Attention is All You Need"란 이름으로 제안된 신경망 아키텍처로 이후 다양한 파생모델이 양산되어었으며 그중 GPT와 BERT는 그 흐름의 중심에 있다.

 

임... 이전까지 자연어처리와 관련된 내용의 책들을 보면 일반적인 딥러닝 책에 RNN이나 LSTM쪽을 다루면서 한두 챕터 간단하게 소개하거나 자연어처리만 소개하는 책도 트랜스포머와 이후의 모델을 깊게 다루지는 않고 있다, 맛보기 수준...

 

이번에 한빛미디를 통해 번역출간된 "트랜스포머를 활용한 자연어 처리"는 이 트랜스포머에 집중해서 다루는 책이다, 아마 자연어처리와 관련된 분들에게 가뭄의 단비와 같은 책이 되지 않을까 싶다.

 

총 11장으로 구성된 이 책은 실습위주로 구성되어 있다, 실용적 사례를 통해 주요 트랜스포머 모델을 다루다 보니 최근 자연어처리 활용분야 대부분에 필요한 내용에 대한 충분한 학습이 가능할 것이라 생각한다.

 

나 역시도 현재 Seq2Seq를 거쳐 이제 막 트랜스포머 모델을 적용하기 위해 노력중인데 이 책의 내용이 attention과 전이 학습에 대한 이해도를 높여주고 이를 어떻게 접목해 활용할지에 대한 인사이트를 얻었다는 점에서 자연어처리 분야에 몸담고 있거나 학습을 해보고자 하는 분들에 엄청난 도움을 줄 것이라 확신한다.

 

기다리고 갈망하던 책을 만나게 되서 너무 기분이 좋다, 아마 이 책으로 공부하고 자연어처리 최신 논문들을 보면 엄청난 도움이 될 듯 하다.

 

※ 본 리뷰는 IT 현업개발자가, 한빛미디어 책을 제공받아 작성한 서평입니다.