(Dev + IT + )

  3월 둘째 주 Dev

• •  # 이슈 픽 #Best 개발자가 보는 한글 번역기 비교
  •  # 추천 픽 #꾸욱꾹이 GPT부터 BERT까지 트랜스포머 유니버스를 살펴보았어요
  •  # 맛IT는 녀석들 #줍줍 [정보] ChatGPT, 그 이후
     # 데브잇냥 독자탐구생활 “MSA를 둘러싼 현장의 목소리로 만나는 실체?”
     # 데브잇냥 지식in 챗GPT도 울고 갈(?) 노션 AI 정식 버전 사용법, 이용 후기

이슈 픽 #Best‍

 개발자가 보는 한글 번역기 비교 (Google translate, Papago, DeepL, ChatGPT)

챗GPT 공개 이후로 정말 다양한 활용 사례들이 쏟아지고 있어. 여기도 챗, 저기도 GPT. 너무 이슈화되니까 누군가는 인공지능에게 일자리를 상실할 수도 있겠다는 막연한 두려움에 왠지 모를 우울감을 경험하는 이들도 있지 않을까.

이제는 기계가 하는 번역의 성능도 그 품질의 수준이 많이 올라왔어. (진정한 세계화가 머지않았?!) 무엇보다 기계 번역은 엄청나게 방대한 텍스트를 순식간에 처리해 버리는 데, 그 생산성과 효율성을 생각해보면 무시무시할 정도야. 개발자들도 해외 기술 문서를 많이 찾아보고 참고할 텐데, 그런 관점에서 현재 많이 사용하는 기계 번역기들의 성능을 간단히 비교한 글이 있어.

그냥 이런 생각을 해 봤어. 인공지능이 우리의 일을 빠르게 대처할 거란 걱정보다 누가 먼저 어떻게 잘 쓰는지가 중요한 게 아닐까? 우리의 생산성을 효율적으로 높여줄 하나의 ‘장치’로 말야!

쓸데없는 말이 길었다면 미안해. 3줄로 요약할게.

1. DeepL, 구글번역, 파파고, 챗GPT 번역기 비교함
2. 번역 자체는 챗GPT 압승, 나머지 번역기 중엔 미세하게 DeepL의 판정승
3. 챗GPT는 느리기도 하고 서버도 종종 터지므로 DeepL과 병행해서 사용하면 좋을 것.

더 자세한 내용은 링크에서 확인해 보긔. 끗.

추천 픽 #꾸욱꾹이

 GPT부터 BERT까지 트랜스포머 유니버스를 살펴보았어요

요즘 자주 언급되는 ‘챗GPT’에서 GPT는 ‘Generative Pretrained Transformer’를 축약한 용어야. 이름에서 알 수 있듯이 트랜스포머 기반 생성 모델의 한 종류라고 할 수 있는데. 챗GPT는 GPT 3.5를 기반으로 만들어졌데. 이처럼 현재의 인공지능과 머신러닝 기술의 발전에는 다양한 트랜스포머 모델의 발전을 빼놓을 수 없다고 해.

요즘 인싸 GPT를 포함해서 트랜스포머 유니버스, 그러니까 이쯤에서 트랜스포머의 가계도를 살펴보는 것도 의미가 있을 것 같아. 간단하게 소개까지 곁들였으니 GPT 말고도 어떤 다양한 모델들이 있는지 확인할 수 있을 거야. 이제 나도 트랜스포머 좀 아는 냥이냥!

맛IT는 녀석들 #줍줍

재미난 소식과 알짜 정보들을 물어왔다냥 

• [정보] ChatGPT, 그 이후
  카카오에서 챗GPT에 대해 자세히 정리한 글이 있어서 소개할게. GPT-3의 기술적 이슈부터 비상(飛上)하는 마이크로소프트, 구글의 비상(非常)사태, 다양한 활용 사례에 더해 챗GPT가 가져올 변화와 미래까지 언급하고 있어.이거 하나면 웬만한 챗GPT 관련 요즘 정보는 다 담고 있다고 봐도 되겠는데?
• [정보] ChatGPT는 검색과 웹의 미래를 어떻게 바꿀까?
  챗GPT의 어떤 부분이 사람들을 이렇게 놀라게 하는 걸까? 사람들은 왜 그렇게 흥분할까? 오랫동안 NLP(자연어처리) 연구에 몸담고 있으면서도 챗GPT에 대한 사람들의 뜨거운 반응을 이해하지 못했데. 지식의 저주에 걸렸던 한 연구자가 심도 있게 고민한 챗GPT 현상에 관한 생각, 그리고 검색과 웹 생태계에 미칠 영향에 대해 정리했어.
• [비교] 파이썬과 러스트
  카카오에서 동일한 애플리케이션을 각각 파이썬과 러스트로 개발하고 비교 분석한 내용을 공개했어. 성능부터 학습 비용, 생산성과 개발 경험에 이르기까지. 실무 관점에서 파이썬과 러스트의 차이점을 비교하고 있어! 그간 러스트에 관심 있었다면 특히 많은 궁금증을 해소해 줄 생생한 자료로 추천!
• [정보] 모든 개발자가 시스템 디자인을 배워야 하는 이유
  지금 우리는 인터넷과 연결된 기기들에 의존하는 세상에 살고 있어. 수많은 기기가 클라우드에 연결되고, 휴대폰의 앱과도 바로 연동되지. 이런 기능을 가능하게 해주는 서비스들은 모두 ‘분산 시스템’ 덕분에 존재한다고 해. 그리고 시스템 디자인은 분산 시스템을 디자인하는 기술이라지. 그러니까, 모든 개발자가 시스템 디자인을 배워야 하는 이유가 뭐냐고? 여기서 읽어볼 수 있지.
• [사례] 아키텍트로 가득 찬 팀을 만드는 ‘아키텍처 설계 워크숍’
  “팀원 모두가 아키텍처를 설계할 수 있으면 모두가 하나의 큰 주인의식을 공유하게 됩니다. 이때부터 소프트웨어는 만들고 잊어버리는 시스템이 아니라 ‘우리의 시스템’이 됩니다. 모든 사람이 설계의 의도를 이해하고 설계의 무결성을 유지해야 할 책임감을 가지기 때문에 변경하기도 더 수월해집니다. 재작업 감소, 품질 향상, 더 효율적인 커뮤니케이션 덕분에 개발 속도도 빨라집니다.” 우리가 아키텍처 워크숍을 진행한 바로 그 이유.
• [사례] Modern Frontend Infrastructure Overview
  새로운 기능 나옴? 기존보다 서버 요청이 많아진다? 그러면 성능은 좋아지더라도 서버에 부담이 생기는 거 아님? 이를 확인하기 위해 시작한 프로젝트. 프런트엔드 개발자가 알아두면 좋을 마이크로서비스 아키텍처. 그리고 아키텍처를 구성하는 개념들과 그 요소들이 어떻게 연결되어 있는지 잘 정리한 글을 소개할게.
• [영상] 마이크로서비스 아키텍트로 고객을 설득하는 포인트는?
  마이크로서비스 아키텍처가 세상에 알려진 지 꽤 오랜 시간이 지났는데, 실무 현장에서는 아직 도입과 관련해 의문점을 가진 이들이 많다고 해. 특히 국내에 출간된 마이크로서비스 아키텍처 도서들이 대부분 번역서라서 국내 실정에 적합하지 않은 사례들도 꽤 많은가 봐. 마이크로서비스 아키텍처의 장점과 국내에서 도입한 사례에 대한 썰을 푼 인터뷰 영상이 있어서 가져왔어.

데브잇냥 독자탐구생활

한빛냥이 선택한 독자의 소리 

• “MSA를 둘러싼 현장의 목소리로 만나는 실체?”
  <마이크로서비스 아키텍처 구축 가이드> by nofence 님​그동안 MSA에 관련된 서적이 시중에 적잖이 존재했지만, 국내 실정을 반영하고 실질적인 도움이 될 수 있는 책은 결코 흔하지 않았다. MSA 자체가 워낙 쉽지 않은 탓이기도 하지만 현장에서 들리는 개발과 관련된 이해관계자의 목소리가 오롯이 투영되지 않고 이에 대한 충분한 논의가 포함되지 않았기 때문이기도 하다. 지금부터 소개하는 이 책은 그러한 어려움을 충분히 헤아려 독자에게 MSA로 향하는 여정에 등불이 되어 주는 서적이다.
  
• “PM이 되고 싶은 모든 지망생들과 개발 직군들에게”
  <프로덕트 매니저는 무슨 일을 하고 있을까> by 개굴이모자 님​개발자로서 프로젝트를 진행할 때, 가장 많이 소통하는 사람이 누구일까? 동료 개발자도 맞지만, 일반적으로 PM과의 대화가 가장 많이 이뤄진다고 생각한다. PM은 디자인/기획 등 팀과의 의사소통에서 전달자나 중재하는 역할이기도, 때로는 개발자 입장에서 진행되지 않는 것에 답답함을 느끼게도, 순조롭게 진행됨에 따라 진행 속도를 높여주는 주체로도 보였다. 하지만 정확히 PM이 어떤 사람이고 개발하는 과정에서 어떤 목적으로 역할을 수행하는지 알지 못했다. 프로덕트 매니저의 업무와 그 중요성을 이해하는 계기가 되기 바라며 해당 책을 읽게 되었다.
  

데브잇냥 지식in

데브계 이모저모(주모~~~~~ok옥?) 

• 챗GPT도 울고 갈(?) 노션 AI 정식 버전 사용법, 이용 후기
• 비즈니스 업무에 바로 적용하는 챗GPT 질문 세트 300+ 프롬프트
• 코딩 테스트, 챗GPT 때문에 무용지물로 전락한다?
• GPT-3 기반 서비스, 애플 앱스토어 등록 보류?
• 흔한 개발자의 시간 관리 연대기: 시행착오 거쳐 만든 루틴 대공개
• 예상보다 24배 많은 콘텐츠!! 프론트가 대처하는 방법은?
• 2배를 해내는 풀스택 엔지니어는 환상일 뿐…
• 야놀자 100% 전면 원격근무 철회 “생산성 바닥 수준, 불가피한 선택”
• [만화] 개발자 비추 목록(술코딩? 금요일 배포? 뉴비와 흑역사…)