[서평] 자연어 처리를 위한 허깅페이스 트랜스포머 하드 트레이닝

 

이 책은 현대 자연어 처리의 핵심 도구인 허깅페이스 트랜스포머를 체계적으로 다루는 기술 서적입니다. 전반적인 구성을 보면 기본적인 개념부터 시작해 실제 모델 개발과 최적화까지 단계적으로 접근하는 방식을 취하고 있습니다.

책의 구성은 크게 세 부분으로 나눌 수 있습니다.

첫째, 1-3장에서는 허깅페이스의 기본 개념과 환경 구축, 주요 라이브러리 사용법을 다룹니다.

둘째, 4-6장에서는 토크나이저와 평가 지표, 다양한 언어 모델 구조와 그 활용법을 설명합니다.

마지막으로, 7-8장에서는 모델 경량화와 강화학습 기반의 정렬 조정 기법을 소개합니다.

 

이 책의 가장 큰 장점은 실무적 활용도가 높다는 점입니다. 특히 한국어 자연어 이해 평가(KLUE) 데이터셋을 활용한 실습과 PEFT, QLoRA와 같은 최신 경량화 기법을 다루고 있어, 실제 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 실용적인 지식을 제공합니다. 또한 RLHF, PPO, DPO 등 최근 주목받는 강화학습 기법들을 상세히 다루어, LLM 개발의 최신 트렌드를 반영하고 있습니다.

 

고려해야 할 점

• 난이도: 이 책은 자연어 처리와 딥러닝의 기본 개념에 대한 이해가 필요합니다. 완전 입문자에게는 다소 어려울 수 있습니다.
• 선수 지식: 파이썬 프로그래밍과 기본적인 머신러닝 개념에 대한 이해가 필요합니다.

 

이 책이 도움될 만한 독자층

• 허깅페이스 트랜스포머를 실무에 적용하고자 하는 개발자
• LLM 개발과 최적화에 관심 있는 연구자
• 한국어 자연어 처리 모델을 개발하고자 하는 실무자
• 모델 경량화와 강화학습을 학습하고자 하는 엔지니어
• 자연어 처리 분야에서 실무 경험이 있으며 더 깊이 있는 지식을 얻고자 하는 개발자