[책리뷰] GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발

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.

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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.

 

오늘도 읽어주셔서 감사합니다. 좋은 하루 되세요.

 

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