이 책의 대상 독자
이 책은 생성형 AI 기술의 기초 원리부터 클라우드 환경에서의 구체적인 응용 방법까지 폭넓게 다룬다. 생성형 AI에 대한 사전 지식이 거의 없거나 전혀 없는 독자도 쉽게 접근할 수 있도록 기본적인 내용부터 차근차근 설명한다.

주요 대상 독자는 솔루션 아키텍트, 클라우드 개발자, 데이터 과학자, 기술 관리자, IT 비즈니스 리더와 같은 기술 전문가이다. 이들은 이 책을 통해 효과적이고 확장 가능한 AI 솔루션 구축 전략을 배울 수 있다.

그뿐만 아니라 AI 기술을 통해 비즈니스 혁신과 가치 창출을 모색하는 기업 및 조직에게도 유용하다. 또한 챗GPT와 같은 최신 AI 트렌드에 대한 이해를 넓히고자 하는 일반 독자 역시 필요한 지식과 통찰을 얻을 수 있다.

이 책의 구성
1. 시작: 생성형 AI와 클라우드의 만남
생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅의 통합을 소개하는 것으로 시작하여, 전체 내용을 체계적으로 설명한다.

2. 핵심 기술: 대규모 언어 모델의 이해
먼저 모델의 계층 구조를 살펴보고, 자연어 처리(NLP)의 발전 과정과 트랜스포머 모델의 등장을 포함하여 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡한 개념을 깊이 있게 탐구한다.

3. 모델 성능 향상: 미세 조정, RAG, 프롬프트 엔지니어링
이어서 모델의 지식을 보강하고 성능을 개선하기 위한 미세조정(fine-tuning) 및 검색 증강 생성(RAG)과 같은 핵심 기술을 설명한다. 더 나아가, 원하는 결과물을 효과적으로 생성하기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법도 소개한다.

4. 실제 적용: 개발 프레임워크와 전략
실제 애플리케이션 개발 및 배포 단계에서는 확장성, 보안, 안전성 확보의 중요성을 강조하며, 책임 있는 AI 원칙을 준수하는 개발 프레임워크와 전략을 중점적으로 다룬다.

5. 미래 전망: 생성형 AI의 다음 단계
마지막으로 생성형 AI 기술의 미래 발전 방향에 대한 전망을 제시하며 내용을 마무리한다.