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국내작가

손영성
국내작가 자연과학/공학 저자
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한국전자통신연구원에서 책임연구원으로 재직 중이다. 한국정보과학회 사물인터넷연구회 회장을 지냈으며 과학기술연합대학원대학교(UST) 조교수, 한국데이터사이언스학회와 에이아이프렌즈학회 이사로 활동했다. 컴퓨터공학 박사학위를 취득하고 미국 조지아공과대학교에서 박사후 과정을, 핀란드 VTT에서 방문 연구를 수행했다. 2016년에는 알파고와 이세돌의 대국 이전에 국내 최초로 딥마인드 알파고 쇼크를 예고하는 행사를 개최했으며, 이후 대덕연구단지 연구자들과 함께 ‘에이아이프렌즈’ 커뮤니티를 창립했다. 2023년에는 국내 최초로 챗GPT 활용 워크숍을 주최하기도 했다. 과학과 기술이 세상을 이롭게 할 수 있다는 신념으로 학제 간 융합 연구를 실천하며 이공계 연구자의 길을 꾸준히 걸어가고 있다.
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작가의 추천

  • The RLHF Book (한국어판)
    The RLHF Book (한국어판)
    네이선 램버트 저/허정준 역 책만
    GPT-3.5가 세상을 뒤흔든 챗GPT로 거듭나는 데 핵심적인 역할을 한 기술은 무엇일까? 바로 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)을 비롯한 사후학습이다. 그러나 그 구체적인 방법과 노하우는 오랫동안 소수 빅테크를 중심으로 축적되어 왔다. 오픈 언어모델 Tülu 개발에 참여해 온 네이선 램버트의 이 책은 사후학습의 전 과정을 한눈에 조망할 수 있도록 체계적으로 엮은 참고서다. 지시 미세조정, 보상 모델링, 강화학습, 직접 선호 최적화(DPO)부터 추론 스케일링, 합성 데이터, 평가에 이르기까지 폭넓게 다룬다. LLM을 ‘활용하는’ 데서 한 걸음 더 나아가, 원하는 목적과 가치에 맞게 모델을 ‘정렬하고 다듬으려는’ AI 개발자와 연구자, 대학원생에게 이 책을 권한다. 직관적인 설명에 수식과 코드 예제가 더해져, 독자는 자신의 배경지식과 필요에 맞춰 개념을 이해하고 구현으로 나아갈 수 있다. 오늘날 파운데이션 모델을 처음부터 학습하기 어려운 환경에서는 공개 모델을 어떻게 다듬고 특화하느냐가 중요한 경쟁력이 된다. 이 책은 보상 설계와 정렬의 원리를 바탕으로 공개 모델을 자신의 도메인과 서비스에 맞게 다듬는 길잡이이자, 나아가 AI 에이전트의 학습을 이해하고 설계하는 데에도 든든한 기초가 될 것이다.
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