파운데이션 모델(Foundation Model)의 복잡한 세계를 탐구하는 새로운 온라인 교재 ‘Foundation Model Engineering’이 한국어와 영어로 동시 공개되었습니다. 이 교재는 모델 구조 설계부터 학습(training), 추론(inference), 검색 증강 생성(RAG), 에이전트(agent) 구현, 그리고 성능 평가에 이르기까지 파운데이션 모델 개발의 전 과정을 아우릅니다. 특히, 가입 없이 누구나 모든 내용을 무료로 열람할 수 있어 접근성이 높습니다.
이 교재의 가장 큰 특징은 단순히 기술의 정의를 나열하는 것을 넘어, 각 기법이 해결하려는 병목 현상과 메모리, 지연 시간(latency) 등 성능 지표에서의 트레이드오프(trade-off)를 심도 있게 다룬다는 점입니다. 예를 들어, 추론 섹션에서는 KV 캐시 메모리 계산이나 연속 배칭(continuous batching) 시뮬레이션과 같이 실제 엔지니어링에서 중요한 개념들을 수식과 PyTorch 예제로 상세히 설명합니다. 일부 주제는 값을 직접 바꿔보며 이해할 수 있는 시각화 자료까지 제공하여 학습 효과를 극대화합니다. 또한, AI의 도움을 받아 작성 및 번역되었으며, 독자들의 피드백을 통해 지속적으로 내용을 보강하고 있습니다.
이 온라인 교재는 빠르게 변화하는 AI 기술 환경 속에서 파운데이션 모델을 깊이 이해하고 실제 시스템에 적용하려는 개발자 및 연구자들에게 귀중한 자료가 될 것입니다. 특히, 이론적 지식과 실용적 엔지니어링 관점을 동시에 제공함으로써, AI 모델을 효율적으로 구축하고 운영하는 데 필요한 핵심 역량을 강화하는 데 기여할 것으로 보입니다. 한국어와 영어 동시 지원은 국내외 AI 커뮤니티 모두에게 폭넓은 학습 기회를 제공한다는 점에서 의미가 큽니다.