트랜스포머(transformer)의 기본 원리부터, 어떻게 자연어 처리 작업(Natural Language Processing, NLP)에 활용되는지를 체계적으로 배우는 <트랜스포머로 시작하는 자연어 처리>가 출간했다.

본 도서는 자연어 처리와 트랜스포머 모델의 혁신적 발전을 심도 있게 탐구한 내용으로, 저자는 트랜스포머 모델의 셀프-어텐션 메커니즘과 병렬 처리 능력을 통해 대규모 데이터 학습이 가능해지는 과정을 상세히 설명했다.

이 책은 파이썬, 파이토치, 텐서플로우 등의 도구를 사용하여 언어 이해의 핵심 요소를 다루고, 다양한 트랜스포머 모델의 아키텍처를 분석한다. GPT-4와 같은 대규모 모델의 학습과 응용을 통해 AI의 최신 동향을 파악할 수 있으며, 소셜 네트워크, 스트리밍 서비스 등 다양한 도메인에서의 활용 가능성이 있다는 것을 알려준다.

또한, 이 책은 단순한 기술 설명에 그치지 않고, 실제 적용 사례와 코딩 예제를 통해 독자가 직접 실습해볼 수 있도록 구성되어 있다. 자연어 이해를 위한 딥러닝 방법론에 중점을 두고, 다양한 응용사례와 실습을 통해 독자의 이해를 돕는다.

해당 책의 편집자는 “이 책은 트랜스포머 모델을 중심으로 한 NLP의 혁신적 발전을 이해하고 이를 실제로 적용하는 데 필요한 지식을 제공하는 필수적인 참고서다. AI 전문가뿐만 아니라, NLP에 관심 있는 모든 독자에게 가치 있는 정보를 제공하며, 파이썬 프로그래밍에 익숙한 딥러닝 및 NLP 실무자, 데이터 분석가, 데이터 과학자들에게 특히 유용한 책이다”라고 말했다.