윤현묵

Gemini / SQLite, JSONB 지원 기능 도입

즐거운 금요일입니다. 날도 따듯하니 너무 좋네요 :)

1. Jets: Ruby 서버리스 프레임워크

Jets는 서비스를 쉽게 생성하고 배포할 수 있는 루비 서버리스 프레임워크입니다. 여기에는 API를 빌드하고 AWS Lambda에 배포하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다. 또한 Jets는 AWS 서비스와 리소스를 하나로 묶는 함수를 작성하는 데 적합합니다.

https://docs.rubyonjets.com/

2. SQLite, JSONB 지원 기능 도입

SQLite는 기존의 JSON 처리 방식을 개선하여 JSON 함수들을 재작성했습니다. 이로 인해 기능은 그대로 유지하면서도 성능이 최대 3배까지 향상되었습니다. 새로운 구현은 JSON 데이터를 내부 바이너리 형태의 ‘JSONB’로 저장하고 처리하여, 데이터베이스 크기도 줄이고 1단계와 3단계의 오버헤드를 제거했습니다. 이 변경은 텍스트 JSON과 JSONB 둘 다를 입력으로 받아들이는 유연성을 제공합니다.

https://news.hada.io/topic?id=12213

3. Gemini: 다양한 애플리케이션과 복잡한 추론 작업을 위한 혁신적인 멀티모달 모델 제품군

이 논문에서는 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트 이해 전반에 걸쳐 뛰어난 성능을 발휘하는 멀티모달 모델 제품군인 Gemini를 소개합니다. Gemini 제품군에는 울트라, 프로, 나노 사이즈가 포함되어 있으며, 이들은 다양한 애플리케이션과 복잡한 추론 작업에 적합합니다. Gemini Ultra는 특히 뛰어난 성능을 보여주며, 32개 벤치마크 중 30개에서 최신 기술을 능가하고, MMLU 벤치마크에서 인간 전문가 수준의 성능을 달성했습니다. 이 모델은 크로스 모달 추론과 언어 이해에 새로운 기능을 제공하며, 이를 책임감 있게 사용자에게 배포하는 방법에 대해서도 논의합니다.

Gemini - Google DeepMind

4. ExploreLLM: 대화형 탐색과 계획 지원을 위한 혁신적인 챗봇 도구

오늘날의 대규모 언어 모델(LLM) 기반 챗봇은 주로 텍스트 기반으로 운영되며, 특히 탐색적이거나 감각적인 작업에서 대화형 인지 부하가 큽니다. 이를 해결하기 위해 ExploreLLM이 개발되었습니다. 이 새로운 도구는 사용자가 생각을 구조화하고, 다양한 옵션을 탐색하며, 개인화된 응답을 생성할 수 있도록 지원합니다. 사용자 연구 결과, ExploreLLM은 작업을 위한 유용한 구조를 제공하고 계획 수립을 돕는 것으로 나타났습니다. ExploreLLM은 챗봇을 넘어 자연어와 그래픽 사용자 인터페이스의 긴밀한 통합을 통해 복잡한 작업을 지원하며, LLM과의 상호작용을 개선합니다.

Paper page - Beyond ChatBots: ExploreLLM for Structured Thoughts and Personalized Model Responses

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2024년을 위한 6가지 API 트렌드 및 실무 / NGINX 튜닝 팁: HTTPS/TLS – TTFB/지연시간 Turbocharge

금요일입니다!! 오늘만 버티면 드디어 주말이군요!!

다들 힘내시고 즐거운 하루 보내세요 :-)

1. GNoME: 인공지능을 통한 신소재 발견!

인공지능 도구인 GNoME이 220만 개의 새로운 결정체, 그중 38만 개는 안정적인 물질을 발견하는 데 성공했습니다. 이 발견은 특히 무기 결정에 의존하는 분야에서 중요하며, 안정적인 결정이 필요합니다. GNoME는 그래프 뉴럴 네트워크(GNN)를 사용하여 물질의 안정성을 예측하고, 물질 발견의 속도와 효율성을 향상시켰습니다. 이 중 38만 개의 물질은 실험적 합성을 위한 유망한 후보로, 초전도체와 차세대 배터리와 같은 미래 기술 개발에 중요합니다. GNoME는 AI를 사용한 대규모 신소재 발견 및 개발의 가능성을 보여주며 GNoME의 예측 결과를 공개하고, 안정적으로 예측된 38만 개의 물질을 Materials Project에 제공할 예정입니다. 이러한 리소스는 무기 결정 연구를 촉진하고, 실험을 위한 가이드로서 머신 러닝 도구의 잠재력을 열어줄 것으로 기대됩니다.

https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/

2. SDXL Turbo: ADD 활용해서 속도에서 향상된 텍스트-이미지 변환 기술

새로 출시된 SDXL Turbo는 적대적 디퓨젼 증류(ADD) 기법을 기반으로 하는 텍스트-이미지 변환 모델입니다. 이 기법을 통해 모델은 높은 샘플링 충실도를 유지하며 실시간으로 이미지를 생성합니다. SDXL Turbo에서 사용된 적대적 확산 증류(ADD)는 디퓨젼 모델 기술의 새로운 발전으로, 텍스트-이미지 변환 모델의 성능을 향상시키는 기법입니다. ADD는 다른 증류 방식에서 발생하는 아티팩트와 흐릿함을 방지하며, 단일 단계 이미지 출력과 같은 고급 기능을 제공합니다. 이 기법은 GAN(생성적 적대 신경망)과 유사한 이점을 가져오며, 특히 이미지 품질과 추론 속도 측면에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.SDXL Turbo는 기존 모델 대비 이미지 품질 저하 없이 연산 요구를 줄이면서 빠른 추론 속도를 제공합니다.

https://stability.ai/news/stability-ai-sdxl-turbo

3. 2024년을 위한 6가지 API 트렌드 및 실무

2024년을 대비한 API 관리 전략의 중요성이 커지고 있습니다. 주요 트렌드로는 다양한 출처의 API 사용, 여러 API 표준과 형식, API 기술의 분리, 기술 확산, API 게이트웨이의 진화, 그리고 고급 API 보안이 있습니다. 이러한 트렌드는 디지털 변환과 앱, 데이터의 증가에 따라 더욱 중요해지고 있습니다.

https://news.hada.io/topic?id=12096

4. NGINX 튜닝 팁: HTTPS/TLS – TTFB/지연시간 Turbocharge

이 글에서는 Nginx의 성능을 최적화하는 방법 중 하나인 TLS (Transport Layer Security, 전송 계층 보안) 프로토콜(특히 TLS 1.2 및 TLS 1.3)을 지원하도록 Nginx를 조정하는 방법을 탐구합니다. 우리는 Nginx의 TLS 설정을 최적화함으로써 TTFB (Time To First Byte, 첫 번째 바이트까지의 시간) 지연을 줄이고 웹사이트 속도를 향상시켜 사용자 경험을 개선할 수 있다는 것을 알아볼 것입니다

https://haydenjames.io/nginx-tuning-tips-tls-ssl-https-ttfb-latency/

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S3 Express : low latency storage / 알아서 작동하는 컴퓨터 프레임워크

안녕하세요~ 날씨가 매우 춥습니다...독감 조심하세요 :)

1. 알아서 작동하는 컴퓨터 프레임워크

OthersideAI에서 자동으로 작동하는 컴퓨터 프레임워크를 발표했습니다. 이 프레임워크의 경우 GPT-4v를 탑재했으며 다양한 멀티모달도 수행합니다. 데모에서 메모장을 키고 self-Operating Computer를 실행하고 구글독스를 열고 오픈소스 소프트웨어에 대한 시를 작성해줘라고 이야기합니다. 그러면 컴퓨터가 알아서 크롬을 키고 구글 독스를 들어간 다음 새 파일을 누릅니다. 그리고 구글 독스에 시 한편을 작성합니다. 현재 해당 프레임워크는 아직 macOS에서만 작동하는데 추후에 더 많은 지원이 있을거라 예상합니다.

https://github.com/OthersideAI/self-operating-computer/tree/main

2. 국가정보기관들끼리 만든 안전한 AI개발 가이드

영국 국가사이버안보센터, 미국 사이버안보 및 인프라보호청을 필두로 약 23개국의 정보기관이 참여한 안전한 인공지능 시스템 개발 가이드가 나왔습니다. 이번 가이드에는 우리나라 정보기관인 국가정보원도 참여했으며 이번 가이드의 취지는 AI를 제공하는 업체들의 엔지니어들이 안전한게 AI를 개발하는데 도움을 주는 실용적인 조언이 담겨있습니다. 이번 가이드는 보안에 대한 책임과 투명성을 보장해야 한다고 주장하며 보안내재화 최우선적으로 고려해야 한다고 합니다. 실제 AI스타트업들이 AI를 만들때 참고하면 좋을것 같습니다!

https://www.ncsc.go.kr:4018/main/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=Notification_main&nttId=98930&menuNo=010000&subMenuNo=010300&thirdMenuNo=#LINK

3. S3 Express : low latency storage

AWS의 새로운 ‘S3 Express One Zone’ 저지연 스토리지 클래스는 인프라 커뮤니티 분야에서 화제가 되고 있습니다. 이 스토리지 클래스는 기존 S3 Standard보다 GiB당 8배 비싸지만, 개별 API 작업 비용은 50% 저렴합니다. 그러나 이 스토리지는 단일 지역에만 존재하여 데이터 복제가 필요하며, 이로 인해 비용이 두 배가 됩니다. 그럼에도 불구하고, 이 새로운 클래스는 낮은 지연 시간과 비용을 조정할 수 있는 유연성을 제공하여 현대 데이터 시스템의 발전에 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.

https://www.warpstream.com/blog/s3-express-is-all-you-need

4. 구글 크롬 긴급 업데이트(2023년 6번째 제로데이 fix)

Google은 올해 여섯 번째 크롬 제로데이 취약점(CVE-2023-6345)을 긴급 보안 업데이트를 통해 해결했습니다. 이 취약점은 Skia 그래픽 라이브러리의 정수 오버플로 문제에서 발생하며, 현재 스파이웨어 공격에 사용되고 있는 것으로 알려졌습니다. Windows, Mac, Linux 사용자를 위한 패치된 버전이 전 세계적으로 배포되고 있습니다.

https://www.bleepingcomputer.com/news/security/google-chrome-emergency-update-fixes-6th-zero-day-exploited-in-2023/

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탈옥 백도어 / 프로그램언어 단순 != 쉬움

안녕하세요~ 어느덧 수요일입니다. 날씨는 점점 추워지네요... 다들 따뜻하게 입으세요~

1.탈옥 백도어: 대규모 언어 모델에서의 새로운 위협과 연구 방향

이 논문은 인간 피드백을 기반으로 한 강화 학습(RLHF)을 사용하여 대규모 언어 모델을 조정하는 과정에서 발생할 수 있는 새로운 위협, 즉 '탈옥 백도어'를 다룹니다. 이 백도어는 특정 트리거 단어를 사용하여 모델이 일반적인 동작에서 벗어나 유해한 응답을 하도록 유도합니다. 이러한 범용 탈옥 백도어는 이전에 연구된 백도어보다 강력하며, 일반적인 백도어 공격 기법으로 설치하기 어렵다는 점이 밝혀졌습니다. 이 연구는 RLHF의 설계에서 중요한 견고성 문제를 제기하고, 이를 통해 향후 연구 방향을 제시합니다. 연구자들은 범용 탈옥 백도어에 대한 포이즌 모델 벤치마크를 공개함으로써 추가 연구를 촉진하고자 합니다.

https://arxiv.org/abs/2311.14455

2.ML-Bench: 대규모 언어 모델의 실제 프로그래밍 적용성 평가를 위한 새로운 벤치마크

대규모 언어 모델(LLM)이 코드 생성 벤치마크에서 인상적인 성능을 보였음에도 불구하고, 실제 프로그래밍 적용과는 여전히 차이가 있습니다. 이는 대부분의 실제 프로그래밍이 기존 라이브러리에 의존하기 때문입니다. 이를 극복하기 위해, 이 연구에서는 오픈 소스 라이브러리를 활용하여 머신 러닝 작업을 수행하는 LLM의 능력을 평가하는 새로운 벤치마크인 ML-Bench를 제안합니다. 이 벤치마크는 14개의 유명 머신러닝 GitHub 리포지토리의 130개 작업과 10044개 샘플로 구성되며, LLM이 제공된 README와 함께 특정 머신 러닝 작업을 수행하기 위한 코드를 생성하는 임무를 맡습니다.

https://huggingface.co/papers/2311.09835

3.서버리스 데이터 시스템의 아키텍처

블로그에서 클라우드 데이터 서비스의 미래가 대규모 및 멀티 테넌트 구조에 있음을 주장하며, S3와 같은 최상위 SaaS 서비스가 간단함, 신뢰성, 확장성, 낮은 가격을 제공하는 구조적 특징을 설명했습니다. 실제 세계의 서버리스 멀티-테넌트 데이터 아키텍처를 조사하여 다양한 시스템이 어떻게 서버리스 멀티-테넌트를 구현하는지 탐색합니다.

https://news.hada.io/topic?id=12053

4.프로그램언어 단순 != 쉬움

파이썬은 쉽습니다. Go는 간단합니다. 간단함과 쉬움은 다른 개념이지만 종종 혼동됩니다. 예를 들어, 사용하기 쉬운 Python은 내부적으로 복잡하지만, 이로 인해 사용자에게 쉬운 경험을 제공합니다. 반면, Rust는 성능이 뛰어나지만 사용하기 어렵고, Go는 누구나 이해하기 쉬운 단순함을 지향합니다. 이는 프로그래밍 언어의 선택과 사용에 있어 중요한 고려사항이 됩니다.

https://preslav.me/2023/11/27/python-is-easy-golang-is-simple-simple-is-not-easy/

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루시드드리머 / Flutter Co-Founder & Tech Lead 가 구글을 떠나며…

안녕하세요, 날씨가 제법 쌀쌀해졌습니다. 감기들 조심하세요!

1.루시드드리머: 도메인 제약 없는 세밀한 3D 장면 생성을 위한 혁신적인 파이프라인

VR 기기 및 콘텐츠의 확산에 따라 3D 장면 생성 기술의 수요가 증가하고 있습니다. 기존의 3D 생성 모델은 한정된 도메인의 3D 스캔 데이터셋에 의존하며, 이는 실제 세계와 동떨어진 결과를 초래합니다. 이를 해결하기 위해 루시드드리머(LucidDreamer)라는 새로운 장면 생성 파이프라인을 제안합니다. 루시드드리머는 드리밍과 얼라인먼트의 두 단계로 구성되며, 포인트 클라우드를 기반으로 멀티뷰 이미지를 생성하고, 이를 인페인팅하여 3D 공간으로 이동시킵니다. 새로 생성된 3D 장면 부분을 통합하기 위한 정렬 알고리즘을 사용하며, 최종적으로 세밀한 가우시안 스플랫을 생성합니다. 이 방법은 도메인 제약 없이 기존 방식보다 더 세밀한 3D 장면을 생성할 수 있습니다.

https://huggingface.co/papers/2311.13384

2.Diffusion-DPO: 인간 선호도에 최적화된 텍스트-이미지 디퓨전 모델

크리테오는 대규모 언어 모델(LLM)과 비교하여 텍스트-이미지 확산 모델에 대한 새로운 접근 방식인 Diffusion-DPO를 제안합니다. 이는 인간의 비교 데이터에 직접 최적화하여 모델을 사람의 선호도에 맞게 조정하는 방법으로, 인간 피드백을 기반으로 하는 강화 학습(RLHF)의 대안입니다. Diffusion-DPO를 사용하여, 최신 SDXL(Stable Diffusion XL)-1.0 모델을 Pick-a-Pic 데이터 세트의 851만 개 크라우드소싱된 쌍별 선호도로 미세 조정했습니다. 이 접근 방식은 기본 모델보다 더 나은 시각적 매력과 텍스트 정렬을 달성하며, AI 피드백과 사람의 선호도 학습의 비슷한 성능을 보이는 변형을 통해 확산 모델 정렬 방법을 확장합니다.

https://huggingface.co/papers/2311.12908

3.Flutter Co-Founder & Tech Lead 가 구글을 떠나며…

구글에서 18년간 근무한 후 사임한 Hixie은 초기 구글이 '악하지 않기' 원칙을 따랐으나, 시간이 지나면서 구글의 문화가 악화되었다고 말합니다. 초기에는 모든 결정이 사용자의 이익을 위해 내려졌지만, 점차 구글과 결정권자의 이익을 우선시하게 되었고, 투명성이 사라졌다고 합니다. 이러한 변화는 비전이 없는 리더십과 중간 관리자의 부적합함에서 비롯되었다고 지적합니다. 그러나 아직도 구글에는 훌륭한 사람들이 많이 남아있으며, 구글이 다시 올바른 방향으로 나아갈 가능성은 여전히 있다고 덧붙입니다.

https://ln.hixie.ch/?start=1700627373

4.PHP 8.3 릴리즈

PHP 8.3은 PHP 언어의 주요 업데이트입니다.

여기에는 클래스 상수의 명시적 입력, 읽기 전용 프로퍼티의 딥 클로닝, 무작위성 기능 추가 등 많은 새로운 기능이 포함되어 있습니다. 언제나 그렇듯이 성능 개선, 버그 수정 및 일반적인 정리도 포함되어 있습니다.

https://www.php.net/releases/8.3/en.php

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