늬들이 인공 신경망 맛을 알아?

 

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한빛출판네트워크  7월 넷째 주 Dev

    •  # 이슈 픽 #Best 챗GPT가 여는 ‘생성 AI 시대’. 이제 시작일까, 끝일까? 앞으로의 전망은?
    •  # 추천 픽 #꾸욱꾹이 늬들이 인공 신경망 맛을 알아?
    •  # 맛IT는 녀석들 #줍줍 무료 상업용 LLM 내놓은 메타…경쟁자 MS 애저와 손잡은 속내는?
       # 데브잇냥 독자탐구생활 <챗GPT로 대화하는 기술> by Pega_ 님
       # 데브잇냥 지식in 앤드류 응 “AI 두려워말라” 긍정적 소신…”모두의 개인 비서 온다”

이슈 픽 #Best

🤔챗GPT가 여는 ‘생성 AI 시대’. 이제 시작일까, 끝일까? 앞으로의 전망은?

GPT-4의 성능이 3개월 전보다 저하되었다는 기사가 심심치 않게 보여. 연구진은 LLM(대규모 언어 모델) 서비스의 결과물은 비교적 짧은 시간 내에 크게 달라질 수 있다고 했는데… 생성 AI 시대는 이제 시작인 걸까 아님 반짝하고 마는 걸까? 전문가들의 전문가 박해선 님은 어떻게 생각할까?

박해선: “챗GPT를 비롯해 LLM의 능력은 기대했던 것보다 빠르게 진보하고 있어요. 놀라운 것은 단순히 사람을 흉내 낸 텍스트를 생성하는 것을 넘어 텍스트를 이해하고 잘 처리한다는 점이죠. 돌이켜보면 컴퓨터는 오래전부터 텍스트를 중심으로 움직이고 있었어요. 프로그램, 명령, 문서, 계산 등 컴퓨터가 처리하는 많은 데이터는 텍스트로 돼 있죠. 그리고 이제 컴퓨터 없이 아무 일도 할 수가 없고요. 이런 상황에서 텍스트 처리가 뛰어난 LLM이 등장했다는 사실은 우리의 컴퓨터 활용 방식을 근본적으로 바꿀 수 있기 때문에 충격입니다.

오래전부터 마이크로소프트가 챗봇 기술을 연구했던 것도 그 때문이 아닌가 하는 생각도 들더군요. 최근에 윈도우즈 11 운영체제에 대규모 언어 모델을 탑재할 것이라고 발표했는데, 텍스트 처리에 뛰어난 언어 모델과 운영체제의 만남은 또 다른 세상을 열게 될 겁니다. 물론 지금의 기술이 끝이라 생각하진 않아요. 역사를 돌이켜 보면 시간이 지날수록 더 놀랍고 큰 변화가 등장해왔거든요. SF 영화처럼 온 세상을 확 바꿀 수는 없어도 이런 기술을 관심 있게 지켜보는 사람들의 입을 다물지 못하게 할 것들이 등장하리라 생각해요.”

챗GPT가 여는 ‘생성 AI 시대’. 이제 시작일까, 끝일까? 앞으로의 전망은?


추천 픽 #꾸욱꾹이

🦀늬들이 인공 신경망 맛을 알아? 모르면 아~👅

챗GPT와 생성 AI가 혁신적인 열풍을 불러왔지만, 나와 직접적인 연관이 없으면 글쿤… 하고 넘기게 되잖아. 일부에선 인공지능을 잘 모른다는 점을 이용해서 경제적 이득을 취하고자 허황된 정보를 주입하고 불안감을 조성하기도 하지. 이에 현혹되지 않으려면 인공지능 리터러시를 기르는 것이 좋아. 어떻게 기르냐고 ㅇ0ㅇ?

인공지능의 원리부터 제대로 알아두면 이런저런 의견에 휩쓸리지 않을 거야. 인공지능을 만드는 데 사용하는 가장 중요하고 기본적인 인공 신경망의 작동 원리를 살짝 알아볼까? 인공 신경망 알고리즘을 대표하는 용어가 바로 딥러닝이거든? 인공 신경망과 딥러닝을 같은 의미로 생각해도 돼. 인공지능에게 딥러닝 알고리즘을 학습시킬 때 경사 하강법을 쓰고, 경사 하강법은 2x□=10이라는 식에서 □에 들어갈 값을 UP&DOWN 게임 하듯이 찍어서 점차적으로 맞히는 방법이야. 짱 쉽지? 그럼, 피드 포워드 신경망이랑 순환 신경망도 먹어 볼래? 아~ 해봐.

늬들이 인공 신경망 맛을 알아? 모르면 아~


맛IT는 녀석들 #줍줍

재미난 소식과 알짜 정보들을 물어왔다냥 🐠🐭

  • [뉴스] 무료 상업용 LLM 내놓은 메타…경쟁자 MS 애저와 손잡은 속내는?
    지난 18일, 메타는 LLaMA2를 오픈소스로 공개했어. 라마2는 3가지 버전(파라미터 70억 개, 130억 개, 700억 개)으로 제공되고, 한 번에 처리할 수 있는 프롬프트는 기존 모델의 두 배 길이인 4,096 토큰(영문 약 1만 5000자)이야. 기술력을 무기로 폐쇄·유료 전략을 고수하는 오픈AI나 구글과 다르게 무료 상업용 모델을 공개하여 LLM 시장 주도권을 빼앗겠다는 전략이지. 아무래도 기업 입장에서는 성능이 조금 떨어지더라도 무료인 라마2를 사용해서 서비스를 개발하려고 할 테니까. 여기에 경쟁자였던 MS(마이크로소프트)와 클라우드 관련 협력까지 시작해서 개발 편의성까지 추가할 거래.
  • [뉴스] 인턴이 사고쳤다..! 컴투스 ‘미니게임천국’ 10년 만에 부활
    와,,, 미니게임천국 기억나? 예전에 폴더폰 썼을 때 진짜 재밌게 했었는데 세상에나 10년 만에 부활한다는 소식이야. 2021년도 컴투스 인턴십에서 미니게임천국의 모드를 되살려 보는 과제가 있었는데, 이때 출품된 작업물의 사내 직원 테스트에서 좋은 반응이 나와서 정식 출시를 하게 됐다네? 옛날에는 5번이 뚫리도록 연타하는 맛이 있었는데, 지금은 스마트폰이라 손맛은 쬐끔 아쉬울 것 같기도 해. 그치만 햅틱 기능을 활용해서 색다른 손맛을 줄거라고 하니 출시되면 깔아볼까?
  • [정보] 원하는 프로젝트에 참여 하고 싶을때
    가끔 내 커리어에 도움이 될 것 같은 프로젝트가 있지. 일이지만 꼭 참여하고 싶다는 생각이 들 정도로 말이야. 프로젝트 리더가 알아서 같이 하자고 하면 참 좋으련만 원래 이런 건 내 뜻대로 안된단 말이지. 너무너무 참여하고 싶으면 어떡해야 할까? 어떡하기는 내가 먼저 함께 하고 싶다고 용기 내서 말해야지. 항상 일은 가장 적합한 사람에게 맡기게 되어있으니까 내가 충분히 준비되었다는 것을 보여주고 기회를 잡아봐.
  • [정보] 좋은 PM은 ‘퍼즐’이 아닌 ‘미스터리’를 해결합니다.
    PM(프로덕트 매니저)이 데이터를 분석하는 경우는 두 가지야. ①고객을 더 잘 이해하기 위해 ②새로운 수익원을 창출하기 위해. ①은 퍼즐에 비유할 수 있고, 이는 데이터 수집을 통해 단순하게 답을 얻을 수 있어. ②는 미스터리에 비유할 수 있는데, 수집된 데이터를 분석하며 답을 찾아가는 어려운 과정이지. 소프트웨어 프로덕트를 만드는 과정은 ②에 가까운데 사용자와 시장의 변화를 감지하고, 이해하고, 측정하고, 평가하고, 통제하며 나만의 프로덕트 레시피를 만드는 것이 무엇보다 중요해.
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    여기어때 검색 팀에서 6개월에 걸쳐 검색 고도화 프로젝트를 진행했지만, 예측하지 못한 플로우에 당황한 사용자의 이탈률이 높아졌대. 결국 4일 만에 서비스를 중단했는데, 실패 원인으로 ①서비스 사용자의 특성을 뾰족하게 고려하지 못한 점과 ②사용자의 맥락을 파악하지 못하고 Task에 충실한 사용성 테스트(Usability Test)를 진행한 점을 꼽았어. 실패했지만 얻은 게 훨씬 많았던 프로젝트 후기를 들어볼래?
  • [경험담] 주니어의 스터디 드리븐 성장기
    경력 3년 차, 영화 전공 문과 출신의 무신사 SRE 엔지니어가 무려 30개 이상 스터디를 진행했대. 진짜 헉 소리 난다. 스터디에 참여하는 건 쉽지만 여는 건 어렵잖아? 하지만 맘만 먹으면 생각보다 어렵지 않고, 모집 공고를 상세하게 쓸수록 적합한 사람들이 신청한대. 유대감 형성엔 오프라인을 추천하고, 매일 보는 사이라 그런지 사내 스터디가 준비성이 좋고 참여율도 높은 편이래. 스터디 덕에 공부하는 시간을 가졌고, 특정 분야의 기술 이해도가 높아져서 삽질하는 시간이 줄었다고 해. 생각 외로 조직 문화를 주제로 한 스터디도 아주 좋았다네! 여름휴가 끝나고 스터디를 열어보는 건 어때?


데브잇냥 독자탐구생활

한빛냥이 선택한 독자의 소리🐟



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한빛
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