생성형 AI 완벽 가이드

The Complete Obsolete Guide to Generative AI

데이비드 클린턴 지음 | 정한규 옮김

다이피아 2024년 03월 15일 출간

작품소개

책소개

AI 기술은 너무 빠르게 발전하여 이 책을 보게 될 때면 이미 구식이 되었을지도 모릅니다!
하지만 걱정하지 마세요. 제너레이티브 AI를 장난감이 아닌 효과적인 도구로 만들고자 하는 사람이라면 이 책을 꼭 읽어야 합니다.
이 책은 앞으로 어떤 변화가 오더라도 AI를 최대한 활용할 수 있는 방법을 알려줍니다.
일반적인 자동화 및 스크립팅 도구를 사용하여 AI를 새로운 차원으로 끌어올리고, API를 통해 원시(그리고 강력한) GPT 모델에 액세스할 수 있습니다.

또 무엇이 있을까요? AI로 흥미로운 이미지, 비디오, 오디오까지 제작해 보세요.
더 필요하신가요? 상용구 코드 작성, 전문 문서 작성, 자체 데이터 분석 등 일상적인 업무의 속도를 높이기 위해 AI를 활용하는 방법을 알아보세요.
단순한 ChatGPT 프롬프트를 넘어서세요! 생산성을 두 배로 높이고 불가능하다고 생각했던 프로젝트를 수행할 수 있는 방법을 알아보세요!
AI와 이 책이 그 방법을 알려드립니다.

목차

이 책에 대하여
서문
역자 서문

1장. 생성형 AI 기본 개념
__1.1 생성형 AI의 세계로
__1.2 기능 및 목적에 따른 AI 모델 분류
____1.2.1 사용 토큰 이해하기
____1.2.2 GPT-4 모델
____1.2.3 GPT-3.5 모델
____1.2.4 GPT-3 모델
__1.3 모델 fine-tuning
__1.4 생성형 AI를 작동시키는 기술
__1.5 AI와 데이터 프라이버시 및 소유권
__1.6 AI와 신뢰성
__1.7 아직 남아있는 과제
__1.8 요약

2장. 생성형 AI 관리
__2.1 GPT 모델에 액세스하기
__2.2 “놀이”를 통한 학습
__2.3 Python 코드 샘플에 액세스하기
__2.4 CURL 코드 샘플에 액세스하기
__2.5 Completion 설정
____2.5.1 Mode 설정
____2.5.2 Temperature 설정
____2.5.3 Top P 값 설정
____2.5.4 Stop sequences 작업
____2.5.5 Frequency Penalty 설정
____2.5.6 Presence Penalty 설정
____2.5.7 Best of 작업
____2.5.8 Inject Start Text 설정
__2.6 요약

3장. 텍스트 및 코드 만들기
__3.1 정확도 검사 자동화
__3.2 새로운 context 인식 콘텐츠 만들기
____3.2.1 Python을 위한 환경 설정
____3.2.2 프롬프트 만들기(Python 사용)
__3.3 전문 문서 생성
__3.4 프로그래밍 코드 생성
__3.5 Copilot으로 대화형 코딩하기
__3.6 요약
__3.7 Do It Yourself! (직접 해보기)

4장. 미디어 리소스로 만들기
__4.1 이미지 생성
____4.1.1 자세한 프롬프트 제공
____4.1.2 이미지 제안하기
__4.2 동영상 생성
____4.2.1 AI 지원 비디오 편집
____4.2.2 텍스트를 비디오 슬라이드 쇼로 변환
__4.3 프레젠테이션 리소스 생성
__4.4 음성 생성
__4.5 오디오 트랜스크립션
__4.6 음악 생성
__4.7 요약
__4.8 Do It Yourself! (직접 해보기)

5장. 생성형 AI 모델에 데이터 공급하기
__5.1 로컬 데이터 아카이브 색인화
__5.2 비공개 데이터로 채팅 세션 시드하기 (ChatPDF)
__5.3 AI를 인터넷에 연결하기 (Auto-GPT)
__5.4 요약
__5.5 Do It Yourself! (직접 해보기)

6장. 프롬프트 엔지니어링: 사용자 경험 최적화
__6.1 프롬프트 엔지니어링이란?
__6.2 프롬프트 엔지니어링 모범 사례
____6.2.1 구체적으로 설명하기
____6.2.2 명확해야 합니다.
____6.2.3 불필요한 단어 피하기
____6.2.4 지침과 참조 텍스트 분리하기
____6.2.5 부정적이기보다 긍정적이어야 합니다.
____6.2.6 Temperature (무작위성) 제어하기
__6.3 Zero-shot 및 few shot 프롬프트
__6.4 시계열 데이터에 대한 프롬프트: 실제 사례
____6.4.1 데이터 시각화하기
____6.4.2 정규화하지 않은 시계열 데이터 그래프 만들기
____6.4.3 정규화를 사용하여 시계열 데이터 그래프 그리기
__6.5 요약
__6.6 Do It Yourself! (직접 해보기)

7장. 뛰어난 성능의 기존 연구 및 학습 도구
__7.1 투자 안내 요청하기
__7.2 LangChain을 사용해 검색 엔진과 AI 연결
__7.3 LangChain을 사용하여 여러 문서 분석
__7.4 프로그래밍(또는 새로운 언어나 다른 무엇이든) 스스로 배우기
__7.5 일상 업무와 LLM의 통합
____7.5.1 스프레드시트 통합
____7.5.2 Kanban 통합
____7.5.3 Slack 통합
____7.5.4 Salesforce 통합
____7.5.5 코드 버전 관리
____7.5.6 Photoshop 통합
__7.6 요약
__7.7 Do It Yourself! (직접 해보기)

8장. 물건에 대한 이해 높이기
__8.1 GPT를 사용한 분석 대체
__8.2 감정 분석을 대체하기 위해 GPT 사용
____8.2.1 감정 분석에 대한 몇 가지 배경 지식
____8.2.2 GPT를 통한 감정 분석 테스트
__8.3 요약
__8.4 Do It Yourself! (직접 해보기)

9장. 나만의 대규모 언어 모델 구축 및 실행
__9.1 자체 모델 구축에 대한 배경 지식
__9.2 구성을 위한 기본 LLM 모델 선택
__9.3 모델 구성 및 빌드하기
__9.4 모델 미세 조정
____9.4.1 데이터 집합 만들기
____9.4.2 모델 트레이닝
__9.5 나만의 GPT 만들기
__9.6 요약

10장. 걱정을 멈추고 혼돈을 사랑하는 법
__10.1 전 세계의 작업자가 합리적으로 기대할 수 있는 것
__10.2 차세대 비즈니스 스타트업의 모습
__10.3 AGI: 모든 것이 진행되는 곳
__10.4 AI는 규제되어야 할까?
__10.5 앞으로의 길
____10.5.1 양자 컴퓨팅
____10.5.2 뉴로모픽 컴퓨팅
____10.5.3 고급 하드웨어 가속화
____10.5.4 강화 학습 및 메타 학습
____10.5.5 다중 매체 학습
____10.5.6 설명 가능성 및 해석 가능성
____10.5.7 데이터 효율성과 Few-Shot 학습
____10.5.8 도메인별 지식 통합
__10.6 2차 효과
____10.6.1 투자 시장
____10.6.2 인간의 혁신
____10.6.3 고용 시장
____10.6.4 온디맨드 미디어
____10.6.5 온디맨드 저널리즘
__10.7 요약

11장. 전문가들의 AI 활용에 대한 의견

부록 A. 중요한 정의와 간략한 역사
__A.1 몇 가지 중요한 AI 정의
__A.2 AI의 아주 간략한 역사

부록 B. 생성형 AI의 리소스
__B.1 General LLM 상호 작용 도구
__B.2 AI 애플리케이션 개발 플랫폼
__B.3 Third-party tools
__B.4 작성 도구
__B.5 이미지 생성
__B.6 데이터 분석
__B.7 투자 및 금융
__B.8 Speech-to-text (음성-텍스트 변환)
__B.9 Text-to-speech (텍스트 음성 변환)
__B.10 Text-to-music (텍스트-음악 변환)
__B.11 Text-to-video
__B.12 Text-to-video 프레젠테이션(애니메이션 및 실물 같은 아바타 포함)
__B.13 슬라이드 데크 생성 (Slide deck generation)
__B.14 텍스트, 오디오 및 비디오 언어 번역
__B.15 도메인별 서비스

부록 C. Python 설치
__C.1 Windows에 Python 설치
__C.2 macOS에 Python 설치하기
__C.3 Linux에 pip Python 패키지 관리자 설치하기

출판사 서평

오랫동안 인간만의 고유 영역으로 여겨졌던 창조성이 이제 인공지능의 손길에 의해 새로운 가능성을 맞이하고 있습니다. 바로 ‘생성형 AI’라는 혁신 기술의 등장입니다.

AI 광풍으로 인해 저 역시도 초기부터 그 분위기를 어느 정도는 느껴왔지만, 이 책을 번역하면서 인간의 상상력과 창조성을 뛰어넘는 놀라운 기술의 진보를 다시 한번 확인했습니다. 생성형 AI는 단순히 인간의 작업을 자동화하는 정도가 아닌, 새로운 예술 작품을 창작하고, 과학적 발견을 가속하며 놀라운 생산성 향상 등 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만드는 데 기여할 수 있음을 확인하게 되었습니다.

이 책은 생성형 AI의 기본 개념부터 다양한 응용 분야까지 심층적으로 다루고 있습니다. 전문적인 지식이 없는 일반 독자도 기본적인 개념과 전반적인 흐름을 이해할 수 있게 되어 있지만, 저와 같은 개발자라면 프롬프트뿐 아니라 스크립트와 각종 API를 사용해 무한대로 확대되는 그 활용 폭을 실감할 수 있을 것이라 생각됩니다. 사용법에 대한 가이드이므로 초보 개발자라도 무리는 없을 것 같습니다.

생성형 AI는 예술, 과학, 엔터테인먼트, 의료, 교육, 제조, 금융 등 거의 모든 분야에서 이미 활용이 시작되었고 이후로 더욱 활발하고 적극적으로 사용되어 갈 것입니다.

저는 이 책이 생성형 AI의 잠재력을 이해하고, 미래 사회에 미칠 영향력을 제대로 인식하는 데 도움이 되기를 기대합니다. 또한, 이 책을 통해 독자들이 새로운 창조성의 시대에 적극적으로 참여하고, 더욱 생산성 높은 도구로 사용해 가기를 바랍니다.

작가정보

저자(글) 데이비드 클린턴

데이비드 클린턴은 AWS 솔루션 아키텍트이자 Linux 서버 관리자입니다. 이전에 Manning에서 두 권의 책을 저술한 적이 있지만(다른 출판사를 위한 책과 비디오 강좌도 저술했습니다), 이 책은 그의 가장 훌륭한 작품입니다.

번역 정한규

2024년 현재 Front, Backend Senior Engineer / Python, C#15년 차 / CTO
C#, 프로의 코딩(Code like a Pro in C#, 2023년) 번역