번역서를 해보는게 버킷리스트 중 하나였는데, 좋은 기회로 첫 번역서를 내놓게 되었습니다. 그리고 올 해 새로운 번역서를 또 진행할 예정입니다. 그리고 아래 책은 유튜브 채널에서 일부 챕터의 실습 영상을 제공할 예정입니다.
제가 쓴 옮긴이의 말 입니다. ==============================
유난히 무더웠던 지난여름, 종종 가족과 함께 카페에 가서 이 책을 번역하던 기억이 떠오릅니다. 한 해에 하나씩 인생 버킷리스트를 달성하는 목표를 가지고 있었는데, 이번에 이 책을 번역하며 또 하나의 목표를 이루게 되었습니다. 인생 첫 미국 파이콘에 참석하고, 피츠버그에서 집으로 돌아오는 비행기를 기다리던 공항에서 이 책의 번역 제안 메일을 받았던 순간이 아직도 생생합니다. 비행기를 타고 가며 인터넷이 연결되면 빨리 회신을 보내야겠다고 들떠 있던 기억이 납니다.
생성형 AI 시대 이후로 대규모 언어 모델 활용에 관한 관심이 뜨겁습니다. 저는 PC통신부터 인터넷, 모바일, 알파고 시대를 거쳐 오면서 자연어를 활용해 다양한 작업을 이렇게 빠르게 처리하게 될 것이라고는 상상도 못 했습니다. 그런데 이제는 자고 일어나면 새로운 소식이 쏟아지는 시대에 살고 있습니다. 프레임워크나 라이브러리의 추상화가 진행되면서, 이전 세대의 개발자들은 코드 밑바닥까지 이해하지 못한 채 모듈화된 코드 조각을 연결해 개발하는 패러다임을 걱정하기도 했습니다. 알파고가 주목받던 시기만 해도 수학, 통계, 프로그래밍 지식을 두루 갖춘 사람이 데이터를 잘 다루리라 생각했지만, 이제는 인공지능 서비스를 얼마나 잘 활용하느냐가 생산성을 결정짓는 시대가 되었습니다. 과거 개발자들이 컴퓨터의 기본 원리를 이해해야 프로그래밍을 잘할 수 있다고 미래를 걱정했던 것처럼, 생성형 AI와 관련된 모델을 개선하거나 효과적으로 활용하기 위해 언어 모델의 기본 원리를 이해하는 것이 큰 도움이 됩니다. 이 책은 수학과 통계 기초부터 머신러닝, 딥러닝, 트랜스포머, GPT, RAG, 랭체인, 에이전트, 양자 컴퓨팅까지 방대한 내용을 다루고 있습니다. 이제 막 대규모 언어 모델로 자연어 처리에 관심이 생긴 분들에게는 이 거대한 흐름의 주요 키워드를 이해하는 데 도움이 될 것이며, 이미 익숙한 분들에게는 전반적인 내용을 정리하고 전망을 살펴볼 기회를 제공할 것입니다.
이번 번역 과정은 쉽지만은 않았습니다. 인생 첫 골절로 수술을 받고 몇 달간 치료와 재활을 거치는 동안 어려운 순간이 많았지만, 이 책이 오히려 저에게 위로가 되었고 덕분에 성장할 수 있었습니다. 끝으로 번역하는 동안 옆에서 응원해 준 가족과 친구, 그리고 안정민 편집자님께 감사를 전합니다.
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번역서를 해보는게 버킷리스트 중 하나였는데, 좋은 기회로 첫 번역서를 내놓게 되었습니다.
그리고 올 해 새로운 번역서를 또 진행할 예정입니다. 그리고 아래 책은 유튜브 채널에서 일부 챕터의 실습 영상을 제공할 예정입니다.
제가 쓴 옮긴이의 말 입니다.
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유난히 무더웠던 지난여름, 종종 가족과 함께 카페에 가서 이 책을 번역하던 기억이 떠오릅니다.
한 해에 하나씩 인생 버킷리스트를 달성하는 목표를 가지고 있었는데, 이번에 이 책을 번역하며 또 하나의 목표를 이루게 되었습니다. 인생 첫 미국 파이콘에 참석하고, 피츠버그에서 집으로 돌아오는 비행기를 기다리던 공항에서 이 책의 번역 제안 메일을 받았던 순간이 아직도 생생합니다. 비행기를 타고 가며 인터넷이 연결되면 빨리 회신을 보내야겠다고 들떠 있던 기억이 납니다.
생성형 AI 시대 이후로 대규모 언어 모델 활용에 관한 관심이 뜨겁습니다. 저는 PC통신부터 인터넷, 모바일, 알파고 시대를 거쳐 오면서 자연어를 활용해 다양한 작업을 이렇게 빠르게 처리하게 될 것이라고는 상상도 못 했습니다. 그런데 이제는 자고 일어나면 새로운 소식이 쏟아지는 시대에 살고 있습니다.
프레임워크나 라이브러리의 추상화가 진행되면서, 이전 세대의 개발자들은 코드 밑바닥까지 이해하지 못한 채 모듈화된 코드 조각을 연결해 개발하는 패러다임을 걱정하기도 했습니다. 알파고가 주목받던 시기만 해도 수학, 통계, 프로그래밍 지식을 두루 갖춘 사람이 데이터를 잘 다루리라 생각했지만, 이제는 인공지능 서비스를 얼마나 잘 활용하느냐가 생산성을 결정짓는 시대가 되었습니다. 과거 개발자들이 컴퓨터의 기본 원리를 이해해야 프로그래밍을 잘할 수 있다고 미래를 걱정했던 것처럼, 생성형 AI와 관련된 모델을 개선하거나 효과적으로 활용하기 위해 언어 모델의 기본 원리를 이해하는 것이 큰 도움이 됩니다.
이 책은 수학과 통계 기초부터 머신러닝, 딥러닝, 트랜스포머, GPT, RAG, 랭체인, 에이전트, 양자 컴퓨팅까지 방대한 내용을 다루고 있습니다. 이제 막 대규모 언어 모델로 자연어 처리에 관심이 생긴 분들에게는 이 거대한 흐름의 주요 키워드를 이해하는 데 도움이 될 것이며, 이미 익숙한 분들에게는 전반적인 내용을 정리하고 전망을 살펴볼 기회를 제공할 것입니다.
이번 번역 과정은 쉽지만은 않았습니다. 인생 첫 골절로 수술을 받고 몇 달간 치료와 재활을 거치는 동안 어려운 순간이 많았지만, 이 책이 오히려 저에게 위로가 되었고 덕분에 성장할 수 있었습니다.
끝으로 번역하는 동안 옆에서 응원해 준 가족과 친구, 그리고 안정민 편집자님께 감사를 전합니다.
박조은
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9 months ago (edited) | [YT] | 35