"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 강의를 협찬받아 작성된 후기입니다."강의명: 혼자 공부하는 바이브 코딩 with 클로드 코드강사: 조태호 들어가며저는 회사에서 클로드 코드를 매일 씁니다. CLAUDE.md도 있고, 커스텀 명령어도 몇 개 만들어 두고, MCP로 사내 DB와 Jira를 붙여 놓고 쓰는 상태입니다. 강의를 보고 놀란것 중에 저처럼 터미널에서 클로드 코드를 쓰는 사람은 이 시장의 소수라는 얘기입니다. 나머지 90%는 어떤 방식으로 이 도구를 쓰고 있고, 강사님은 그 사람들에게 무엇을 가르치는가 궁금했습니다. 도구 사용법은 대부분 알던 것이었지만 "왜 그렇게 써야 하는가"를 설명하는 대목에서 제가 대충 넘기던 부분을 몇 개 짚어 주었습니다. 그 내용을 좀 다뤄보겠습니다.강의의 구조총 8개 ..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."들어가며요즘 회사에서든 사이드에서든 LLM 이야기가 안 나오는 자리가 없는데, 정작 제가 LLM에 대해 아는 건 "API를 호출하는 법"까지였습니다. 프롬프트를 던지면 답이 오고 토큰 수만큼 돈이 나갑니다. 그 안에서 무슨 일이 벌어지는지는 사실상 블랙박스였습니다.데이터베이스도 처음엔 "쿼리를 던지면 결과가 온다"였지만, 인덱스가 B-Tree라는 걸 알고 나서야 어떤 쿼리가 왜 느린지 설명할 수 있게 됐으니까요. LLM도 같은 단계가 필요하다고 생각하던 차에 이 책을 만났습니다. 부제 그대로 LLM을 직접 만들어 보는 책입니다. 파이토치로 토크나이저부터 모델, 학습, 분산 학습까지 전부 손으로 구현합니다. 블랙박스가 상당히 투명해졌습..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."책의 기억나는 부분들 및 좋았던 점1. 결제 API는 실패하면 에러가 오지만 LLM API는 실패해도 200이 옵니다. LLM은 내가 원래 쓰던 방어 장치들이 하나도 안 걸리지않습니다. 타임아웃은 응답이 안 와야 걸리고, 서킷 브레이커는 에러율이 올라가야 열린다. 그런데 에러가 안 납니다.2. 3장에서 데이터 계약(Data Contract) 이라는 개념이 나옵니다. kafka로 치면 Avro 스키마 정책 걸어두고 컨슈머 깨지는 거 막는 것과 똑습니다. 거기에 더해 LLM은 결정적인 차이가 하나 있었습니다. 저자가 강조하는 건 구문적 검증만으로는 부족하고 의미적 검증까지 가야 한다는 것. 전자는 스키마 드리프트 후자는 시맨틱 드리프트라..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."저는 로봇을 개발해 본 적은 없습니다. 보통 Java와 Spring으로 서버를 만들고, Kafka로 이벤트를 처리하고, Redis로 캐싱처리 하는 게 제 일입니다. 책에 VLA니 GR00T니 하는 단어들이 등장하는데, 정작 나는 그게 무슨 흐름 위에 서 있는 기술인지 몰랐었습니다. 장비 없이, 웹/앱 개발만 해본 사람도 쉽게 입문할 수 있다는 소개 문구가 눈에 이끌려 이 책을 읽게 되었습니다.책은 크게 4부로 나뉩니다.1부는 "왜 지금인가"를 다룹니다. 저자의 표현을 빌리면 로봇이 드디어 통제된 닫힌 환경을 벗어나 '열린 환경(open-world)'으로 나온다는 것. 컨베이어 벨트 위 밀리미터 좌표에서만 유능하던 로봇이, 매일 위치..
"한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."제목만 보면 랭체인·랭그래프 실습서처럼 보이지만, 실제로는 절반 이상이 자연어 처리와 딥러닝의 기초 이론에 할애되어 있습니다. 저자도 서문에서 "모델을 단순히 사용하는 방법보다 모델이 어떤 구조로 구성되었는지를 자세히 살펴본다"고 분명히 밝히고 있습니다. 즉 LLM을 블랙박스로 쓰는 데서 그치지 않고, 새로운 도구가 등장해도 그 내부에서 무엇이 달라졌는지 스스로 판단할 수 있는 기준을 만들어 주는 것이 이 책의 목표입니다.전체 구성은 크게 세 덩어리로 나뉜니다다.1부 — 기초 체력 (2~4장) 자연어 처리 기초(토큰화, 임베딩, word2vec, 청킹, 풀링)와 강화학습 기초(몬테카를로, 시간차 학습, Q-learning), 그리고 ..
