LLM 디자인 패턴
견고하고 효율적인 AI 시스템 구축을 위한 실용 가이드
소개
《LLM 디자인 패턴》은 AI 전문가를 위한 실용 가이드로, 디자인 패턴의 강력함을 활용해 견고하고 확장 가능하며 효율적인 대규모 언어 모델(LLM)을 개발할 수 있도록 돕는다. 생성형 AI, 보안, 전략 분야에서 표준과 혁신을 선도하는 세계적인 AI 전문가이자 베스트셀러 저자가 집필한 이 책은 LLM 개발의 전체 생명주기를 포괄하며, 데이터 처리·모델 훈련·평가·배포 과정에서 마주치는 문제들에 대한 재사용 가능한 아키텍처와 엔지니어링 솔루션을 제시한다.
대규모 데이터셋의 정제, 증강, 주석 처리 방법부터 모듈형 훈련 파이프라인 설계, 하이퍼파라미터 튜닝, 프루닝, 양자화를 통한 모델 최적화까지 다룬다. 또한 각 장에서는 정규화, 체크포인팅, 파인튜닝, ReAct(추리 및 실행) 등 고급 프롬프팅 기법을 살펴보고, 반성(reflection) 기반 추론, 다단계 추리, 도구 활용을 구현하는 방법을 소개한다. 이와 함께 검색 증강 생성(RAG), 그래프 기반 검색, 해석 가능성, 공정성, 인간 피드백 강화학습(RLHF) 등을 중점적으로 다루며, 궁극적으로 에이전틱 LLM 시스템 구축으로 이어진다.
이 책을 마칠 때쯤이면, 독자는 적응력 있고 효율적이며 안전하고 인간의 가치에 부합하는 차세대 LLM을 설계·구축할 수 있는 지식과 도구를 갖추게 될 것이다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
- 데이터 정제, 증강 등 데이터 준비 단계 효율화
- 튜닝, 정규화, 체크포인팅을 활용한 확장 가능한 훈련 파이프라인 설계
- 프루닝, 양자화, 파인튜닝을 통한 LLM 최적화
- 지표, 교차 검증, 해석 가능성을 통한 모델 평가
- 공정성을 이해하고 출력에서 편향을 찾기
- 안전한 에이전틱 AI 시스템 구축을 위한 RLHF 전략 개발
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