개발자가 LLM 원리부터 배워야 하는 이유
개발자들이 AI 활용 능력을 어느 수준까지 갖추어야 할까요?
AI 시장이 연평균 36.8%의 놀라운 속도로 성장하고 있습니다. 이러한 추세에 발맞춰 항해 플러스는 AI 활용 능력을 갖춘 개발자들에게 더 큰 기회가 열릴 것으로 전망하고 <AI 코스>를 야심 차게 론칭했습니다. 개발자가 실무에서 효과적으로 AI를 활용하려면, 어떤 지식을 어느 정도 깊이로 학습해야 할까요? 이에 대한 답을 얻고자 <AI 코스> 커리큘럼 설계를 담당한, 포스텍 인공지능대학원 박사 과정을 밟고 있는 조승혁 코치에게 물어봤습니다.
<조승혁 코치 약력>
현) 포스텍 인공지능 대학원 박사 과정
전) 네이버 클로바 스팸 필터링 모델, 한국어 LLM 개발
전) LG AI 연구원 비유클리드 데이터 처리 Transformer 개발
인공지능 학회 NeurlPS 1저자 논문 2편
AISTATS 공동 1저자 논문 1편
Chapter 1.
개발자에게 AI 역량이 필수인 시대, 꼭 석박사가 필요하진 않다
약력을 보니, 오랜 시간 AI 곁에서 일하셨어요.
네. 지금은 포스텍 대학원에서 AI와 관련된 연구를 하고 있지만, 박사 과정 밟기 전에 LG AI 연구원에서 연구했었고, 석사 전에도 네이버에서 LLM 관련 업무를 맡아서 진행했어요.
석사 과정 중에는 뉴립스*에 두 편의 논문을 게재했어요. 두 논문 모두 생성 모델에 관련 연구였으며, 주된 내용은 데이터 계층적 구조를 효과적으로 포착할 수 있는 생성형 모델을 개발하는 것이었죠. 한마디로 수학 이론을 인공지능 모델에 실제로 적용하는 연구였어요.
*뉴립스(NeurIPS)는 'Neural Information Processing Systems'의 약자로, 인공지능 및 기계학습 분야의 주요 학술 컨퍼런스
AI 연구자인데, 커리큘럼 설계를 맡게 된 계기가 궁금해요.
전부터 AI 학습 커리큘럼을 짜는 일을 해왔어요. 대학생 때 동아리를 하면서 스스로 교육 커리큘럼을 짜보기도 하고, 대학원에서 조교로 일하면서도 교육 자료도 만들어 봤죠. 커리큘럼을 설계하고, 학습 자료를 만드는 게 익숙한 일이기에, 항해 플러스에서 <AI 코스> 커리큘럼 설계 제안이 들어왔을 때도 자연스럽게 받아들였어요.
일반 개발자들이 AI 역량을 키워야 하는 이유가 무엇이라고 생각하시나요.
LLM은 텍스트로 해결할 수 있는 문제에 있어 폭발적인 성능을 보여주고 있어요. 앞으로 대부분 도메인에서 폭넓게 활용될 수 있을 걸로 예상되죠. 그렇기 때문에, AI 역량을 갖춘 개발자들의 가치는 시간이 지날수록 더욱 높아질 거예요. AI 기술을 이해하고 적용할 수 있는 개발자들이 점점 더 중요한 역할을 담당하게 될 겁니다.
AI 관련 업무를 하기 위해서는 반드시 석박사 학위가 필요하다는 인식이 있는데요.
컴퓨터공학의 큰 장점은 다른 분야에 비해 학벌의 영향력이 상대적으로 적다는 점이에요. 자연과학 계열과 같은 분야는 석박사 과정까지 이수해야 전문성을 갖출 수 있도록 커리큘럼이 구성되어 있습니다. 반면 컴퓨터 공학은 개인의 실력과 능력을 더 중요시하죠.
그렇기 때문에 일반 개발자들이 AI 활용 능력을 배우기 위해 석박사까지 할 필요는 없습니다. AI 관련 지식을 습득하고 실무에 필요한 역량을 키우기 위한 자료들은 항해 플러스<AI 코스> 같은 교육 프로그램을 수강하는 것을 통해 또는 온라인 학습으로 충분히 익힐 수 있어요. 학위 그 자체보다 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 실무 능력이 더 중요해요.
개발자가 실무에서 효과적으로 AI를 활용하기 위해서는 LLM을 어느 수준까지 이해하고 학습해야 할까요.
LLM 기술은 아직 발전 중이에요. 즉, 지속적인 개선과 수정이 필요하죠. GPT-5가 나오면 LLM의 겉모습은 또 달라질 거예요.
따라서 개발자들은 LLM을 단순히 활용하는 법을 배우는 것을 넘어 그 원리를 깊게 이해해야 해요. 일시적인 기술을 습득하기보다는 시간이 지나도 퇴색되지 않을 근본적인 원리를 이해하는 것이 중요합니다.
Chapter 2.
GPT-5가 등장해도 흔들리지 않는 역량을 키우는 것이 중요
커리큘럼을 설계할 때 어떤 부분에 가장 중점을 뒀나요.
LLM을 효과적으로 활용하려면 그 깊은 원리를 이해해야 합니다. LLM의 근본적인 원리를 깊이 이해하지 못한 개발자는 단순히 표면적인 트렌드를 따라가는 데 그치기 쉬워요. 반면, 원리를 제대로 알면 LLM을 실제 상황에 쉽게 적용할 수 있어 더 경쟁력 있는 개발자가 될 수 있습니다. 이러한 이유로 이론을 깊이 있게 학습할 수 있도록 커리큘럼을 구성했습니다.
커리큘럼을 설계할 때 가장 신경 쓴 부분은 무엇인가요.
이론을 배우는 1~2주 차. 아무래도 수강생분들은 LLM을 활용해 실제로 프로젝트를 구현하는 것에 더 관심 있을 거예요. 그렇기 때문에 1~2주 차에 진행되는 내용이 실무와 관련 없다고 생각할 수도 있어요. 하지만, LLM 이론을 제대로 알아야 코스 후반부에 진행되는 프로젝트를 제대로 구현할 수 있어요.
지금의 LLM 단계는 아직 완전한 성숙을 이루지 않았어요. GPT-5가 나오면 활용 방법이 또 달라지겠죠. 그렇기 때문에 LLM을 제대로 이해하는 과정이 꼭 필요해요. 시간이 지나면 버려지는 기술을 배우기보다는, 근본 원리를 이해해서 어떤 LLM이 나오더라도 적용할 수 있는 원리를 배워야죠. 그렇기 때문에 이론을 배우는 시간이 가장 핵심적이에요.
커리큘럼을 구체적으로 설명 부탁드려요.
크게 2단계로 나뉘어 있어요.
이론 학습 단계에서는 딥러닝의 기본 개념부터 LLM의 동작 원리, 관련 라이브러리 활용법까지 폭넓게 다뤄요. 이론을 충분히 익힌 후에는 실제 AI 서비스를 개발하는 프로젝트를 수행해요. 이 과정에서 금융, 커머스, 교육 등 다양한 도메인에서 활용 가능한 실용적인 서비스를 구현하는 능력을 기릅니다.
이처럼 이론과 실무를 균형 있게 다룰 수 있도록 구성했어요. 설령 LLM 기술이 큰 변화를 겪더라도, 자연어 처리의 기본 원리를 깊이 있게 학습하기 때문에, 개발자로서 오래 가지고 갈 수 있는 역량을 키울 수 있을 겁니다.
이론 학습 후 만들어 볼 수 있는 AI 프로젝트 예시<AI 코스> 참여를 고민 중인 분들에게 하고 싶은 말씀이 있나요.
우선 여건이 된다면 코스 합류 전 미리 파이썬 기본기를 학습하고 참여하시는 것을 권장해 드립니다. 항해 플러스 <AI 코스>는 이론부터 실무까지 한 번에 경험할 수 있는 유일한 코스라고 생각해요. 물론 정해진 기간에 LLM 이론과 실제 서비스 구현까지 하는 게 쉽지는 않죠. 하지만 당장 따라올 필요는 없습니다. 양질의 자료를 얻어가는 것만으로도 충분히 의미 있으니까요.
그간 제가 쌓아온 AI 연구 시간이 말해주듯 자부심을 가지고 커리큘럼을 구성했어요. 현직에 있는 개발자부터 비전공자까지 아우를 수 있는 교육을 준비했으니, 믿고 따라오셔도 됩니다.
항해99 시니어 인터뷰에는 현업에서 활약하는 실력 있는 개발자들의 생생한 인사이트를 담고 있습니다. 현직자만이 알 수 있는 실무 기술과 업계 트렌드, 그리고 오랜 시간 축적한 성장 노하우 등을 나누고자 합니다. 더 나은 개발자가 되기 위한 인사이트가 궁금하시다면, 앞으로 이어질 시니어 개발자의 이야기에 함께해 주세요.
개발자 이직 준비, 어떻게 시작해야 할지 모르겠나요? 한 단계 더 도약하는 험난한 항해에서 든든한 메이트가 되어드리겠습니다.
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