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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 과학 > 기초과학/교양과학
· ISBN : 9791162544211
· 쪽수 : 404쪽
· 출판일 : 2025-05-20
책 소개
AI 분야 최고의 베스트셀러 후속작!
의료, 교육, 예술, 과학 등 모든 산업에 혁명적 변화를 불러온
챗GPT의 현재와 미래에 대한 깊이 있는 인사이트!
“생성형 AI에 관심 있다면 이 책이 최고의 선택이 될 것이다!”
- 하정우, 네이버 퓨처 AI 센터장
“챗GPT는 인류가 지금까지 개발한 가장 위대한 기술이 될 것이다!”
- 샘 올트먼, 오픈AI CEO
인류 역사상 가장 중요한 기술 챗GPT에 대해
AI · LLM 전문가의 통찰과 IT 전문 일러스트레이터의 그림으로 풀어낸
세상에서 가장 이해하기 쉬운 챗GPT 교양서!
챗GPT는 단순한 기술을 넘어 이제 우리 일상과 산업 전반을 뒤흔들고 있다. 2022년 말 등장한 지 불과 5일 만에 사용자 100만 명, 두 달 만에 월간 1억 명을 돌파하는 등 기존 빅테크 기업들의 성장 속도를 단숨에 넘어서며 빠르게 우리 삶에 파고들었다. 챗GPT는 이미 기획안 작성에서부터 외국어 학습, 개발자의 코드 검토, 여행 일정 추천까지, 우리의 지식 접근 방식과 생산성을 근본적으로 바꾸고 있다.
이 책은 바로 그 챗GPT와 LLM을 둘러싼 모든 핵심 이슈와 원리를 쉽고 명확하게 정리한 안내서다. 《비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식》으로 10만 명이 넘는 독자들의 선택을 받은 저자들이 이번에는 오롯이 ‘챗GPT’를 집중적으로 풀어낸다.
총 8장으로 구성된 이 책은 GPT-4와 초거대 언어모델의 원리, 트랜스포머와 어텐션 같은 핵심 기술, 프롬프트 엔지니어링과 RAG(검색 증강 생성) 등 실전 활용법, 글로벌 기업들의 경쟁 구도, 엔비디아를 중심으로 벌어지는 반도체 전쟁, 윤리적·사회적 과제까지 폭넓게 짚는다.
또한 오픈AI의 샘 올트먼, 엔비디아의 젠슨 황, xAI의 일론 머스크, 구글 딥마인드의 데미스 허사비스, 메타의 마크 저커버그 등 현재 인공지능 혁명을 이끄는 21세기의 거인들이 어떻게 기술을 통해 새로운 패러다임을 만들고 있는지도 흥미롭게 조망한다. 그뿐 아니라 챗GPT가 안고 있는 할루시네이션(그럴싸한 거짓 정보를 생성하는 현상) 문제, 저작권 이슈, 에너지 소비, 일자리 대체에 대한 우려 등 기술이 가져온 고민과 도전도 업계 내부자의 시각으로 허심탄회하게 서술한다.
생성형 AI 시대, 챗GPT를
가장 쉽고 깊이 있게 이해하는 단 한 권의 책!
이 책의 무엇보다 큰 장점은 복잡한 기술 용어를 누구나 이해할 수 있는 언어로 최대한 쉽게 풀어내면서, 인공지능이 단지 개발자나 전문가들만의 영역이 아니라 우리 모두의 삶과 맞닿아 있는 실질적인 도구임을 보여준다는 것이다. 문과생이나 비전공자라도, 복잡한 배경지식 없이도, 그림을 곁들인 친절한 설명을 따라가다 보면 챗GPT가 어떻게 동작하는지, 앞으로 어떤 미래가 펼쳐질지 조망할 수 있다.
“생성형 AI에 관심 있다면 이 책이 최고의 선택이 될 것”이라는 하정우 네이버 퓨처 AI 센터장의 추천을 비롯해 엔비디아, 현대자동차 등 산업계의 경영자들과 연구원들, 학계의 최전선에 있는 전문가들도 이 책을 기술적 깊이와 대중적 전달력을 고루 갖춘 책으로 평가하며 일독을 권하고 있다.
챗GPT 원리와 활용법이 궁금한 일반인, 현업에서 AI의 도움을 받으려는 직장인, 진로를 고민하는 학생까지, 이 책은 인공지능 시대를 사는 모두에게 든든한 안내서가 되어줄 것이다. 기술이 두렵거나 막연하게 느껴진다면 이 책을 통해 챗GPT와 인공지능 시대로 든든한 첫걸음을 내딛기를 바란다.
목차
추천사
들어가며
제1장. 인간을 능가하는 GPT-4
인간을 능가하는 GPT-4의 등장
GPT의 핵심인 언어 모델 살펴보기
초거대 모델, 크기 전쟁을 시작하다
할루시네이션, 환각 또는 환상
과연 GPT-4의 비밀은?
제2장. 기계번역을 정복한 인공지능
너무 어려운 인간의 언어
인공 신경망, 언어에 도전하다
트랜스포머 모델, 언어를 이해하다
챗봇, 인간의 오랜 꿈
제3장. 챗GPT를 완성한 비밀 레시피
세상을 바꿀 GPT 역사의 시작
임베딩과 토큰, 언어를 효율적으로 쪼개는 방법
어텐션, GPT의 핵심 알고리즘
스케일링 법칙, 크면 클수록 좋다
RLHF, 챗GPT를 완성하는 비밀 레시피
제4장. 초거대 모델 최적화 기술
초거대 모델을 여러 GPU에 담는 법
매개변수는 몇 바이트일까요?
양자화, 초거대 모델을 작게 만드는 비밀
플래시 어텐션, 빛처럼 빠른 속도의 비밀
KV캐시, 더욱더 빠르게
품질 좋은 문장을 생성하는 비밀 옵션
수천 장의 GPU에 분산 학습하는 법
과연 좋은 모델이란?
제5장. 프롬프트 엔지니어링의 마법
프롬프트 엔지니어링으로 원하는 결과 얻기
예시를 보여주면 더 좋은 결과를 보여드립니다
생각의 사슬, 복잡한 문제를 단계적으로 풀기
RAG, 검색으로 성능을 높이는 마법
벡터 데이터베이스, LLM의 성능을 높이는 또 다른 기술
고급 프롬프트 엔지니어링 기법을 소개하며
오픈AI o1, 생각을 거듭할수록 더 좋은 결과를 제시하다
딥시크 R1, 엔비디아 주가를 18% 폭락시킨 중국의 힘
제6장. 1,000조 시장을 향한 글로벌 기업들의 경쟁
오픈AI, 세계 최고의 인공지능 기업
앤트로픽, 오픈AI 출신들이 설립한 새로운 회사
구글과 메타, 세계 최고 빅테크 기업들의 도전
xAI, 인공지능에 다시 도전하는 일론 머스크
유럽, 중동, 중국 그리고 우리나라
퍼플렉시티와 허깅페이스, LLM을 더욱 빛나게 만드는 회사들
제7장. 엔비디아와 반도체 전쟁
청바지를 판매하는 엔비디아의 탄생
세계 최고의 엔비디아 GPU와 이를 뒷받침하는 SK하이닉스 HBM
전 세계는 반도체 전쟁 중
엔비디아를 맹렬히 추격하다: AMD, 구글, 인텔, 아마존, 마이크로소프트, 메타
엔비디아와 다르게 경쟁하다: 애플, 그록, 텐스토렌트, 퓨리오사AI, 하이퍼엑셀
TSMC, 모두가 청바지 원단 회사를 꿈꾸며
중국의 도전 vs 미국의 견제
제8장. 인공지능의 미래와 인류의 도전
무엇이 문제인가
문제를 극복하기 위한 다양한 노력
일상생활의 필수품이 된 LLM
기술을 거부하던 러다이트 운동
천재란 어떤 사람인가? 창의성이란 무엇인가?
LLM의 미래는 어떻게 될까?
용어집
주석
![[세트] 비전공자도 이해할 수 있는 챗GPT + 비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 - 전2권](/img_thumb2/K692039992.jpg)
![[큰글자도서] 비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 (챗GPT 수록 개정판)](/img_thumb2/9791167961617.jpg)
리뷰
책속에서
많은 사람이 챗GPT가 글로벌 기업의 판도를 크게 바꾸고 새로운 시대를 열 것으로 기대하고 있습니다. 과학철학자 토머스 쿤은 저서 《과학 혁명의 구조》에서 기존의 틀을 뛰어넘는 패러다임이라는 개념을 제시했는데, 챗GPT가 바로 새로운 패러다임의 시작이 될 것이라고 보는 시각이 많습니다. 수많은 전문가들은 생성형 인공지능 기술이 상상하지 못했던 방식으로 일상과 사회를 변화시킬 것이라고 전망하고 있습니다.
- 제1장 ‘인간을 능가하는 GPT-4’ 중에서
오픈AI가 만든 GPT는 전형적인 형태의 언어 모델이었습니다. 7,000여 권의 책을 학습했고 매개변수는 버트와 비슷한 1억 1,700만 개 정도였죠. 초기에는 쓰임새가 애매했습니다. 그저 문장을 생성하기만 하는 모델은 마땅한 용도를 찾기 어려웠거든요. 1년이 채 지나지 않아 오픈AI는 GPT-2를 발표합니다. 무엇보다 놀라운 점은 매개변수가 15억 개로 지난 버전보다 10배가 더 커졌다는 점입니다. 학습 데이터도 덩달아 10배가 더 커졌죠. 그 이듬해에 나온 GPT-3는 더욱 대단해졌습니다. 매개변수가 1,750억 개로 이전 버전보다 무려 100배나 더 커졌죠. 이때부터 각 기업들의 모델 크기 경쟁이 본격적으로 벌어지기 시작합니다. 모델이 커지니 여러 작업에서 좋은 성능을 낸다는 논문이 하나둘 나오기 시작했고, 심지어 창발성(느닷없이 나타나는 능력)이 생긴다는 논문도 나왔죠. 모델이 작을 때는 일어나지 않던 일들이 일정 수준의 크기를 넘어서자 갑작스럽게 똑똑해졌다는 거죠. 가르치지 않았던 지식도 척척 풀이해내는 알 수 없는 성능을 내기 시작합니다. 그러면서 점점 GPT에 대한 기대감도 한층 높아졌습니다. 그리고 드디어 우리가 잘 아는 챗GPT가 2022년 11월 세상에 모습을 드러냅니다. 챗GPT는 세상에 엄청난 파란을 불러일으킵니다. 2023년 3월에는 더욱 놀라운 성능의 GPT-4가 등장하면서 세상은 바야흐로 진정한 인공지능의 시대에 돌입합니다.
- 제3장 ‘챗GPT를 완성한 비밀 레시피’ 중에서
LLM의 가장 큰 혁신은 사람의 개입 없이 엄청나게 많은 텍스트를 학습하기만 하면 된다는 점이었습니다. 인류가 지금까지 축적한 무수히 많은 정보를 별도의 가공 없이 그대로 학습하면 사전 학습 모델이 완성된다는 점이었죠. 만약 데이터에 일일이 정답을 달아야 했다거나 별도 카테고리로 분류해야 했다면 지금의 LLM은 탄생할 수 없었을 거예요. … 그중 가장 단순하면서 효과가 좋았던 방식이 스탠퍼드대학교의 연구팀에서 제안한 DPO입니다. DPO는 인간의 선호도를 직접 반영하는 최적화 방법입니다. 우리말로 풀이해보면 ‘직접적인 선호도 최적화’ 정도가 되죠. DPO는 복잡한 과정을 단순화하고 효율성을 높이는 데 많은 기여를 하고 있죠.
- 제4장 ‘초거대 모델 최적화 기술’ 중에서
