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한원진님의 아티클

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모두를 위한 SW/AI 뉴스가 찾아왔어요~

모두의연구소에서 발행하는 SW/AI뉴스

모두의연구소는 국내 최대 2만 여명의 개발자들이 모인 커뮤니티입니다.


📍 사람을 위한 Python 데이터 검증 validators
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Python은 다양한 데이터 검증 도구들이 있지만, 모두 스키마나 폼을 정의해야 하는 것처럼 보입니다. 간단한 값을 검증하는 데 폼이나 스키마를 정의할 필요가 없는 간단한 검증 라이브러리를 만들고 싶었습니다.
https://python-validators.github.io/validators/
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📍Python으로
웹 스크래핑하기
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이 튜토리얼에서는 BeautifulSoup과 같은 라이브러리를 사용하여 견고한 웹 크롤러를 구축하는 방법을 배우고, 실제 스크래핑 과제를 극복하는 기술과 대규모 스크래핑을 위한 최선의 방법을 배우게 됩니다. 복잡한 사이트를 스크래핑하는 기술을 습득하고, 속도 제한, 차단, 자바스크립트 페이지와 같은 문제를 처리하는 방법을 배우게 됩니다.
https://proxiesapi.com/articles/web-scraping-in-python-the-complete-guide
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📍생성
AI, 안전한 사용 위한 보안 문제 논의
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생성 AI가 안전하게 사용될 수 있도록 보안 문제에 대한 논문이 나와서 고유합니다. 생성AI에서의 보안은 유해한 콘텐츠를 생성하도록 GenAI 모델이 속일 수 있는 가능성, 데이터 유출 위험, 악의적인 행위자에 의해 GenAI 모델이 악용될 가능성 등이 있으며 위험 요소를 줄이기 위해 연구원들은 GenAI의 입력과 출력을 모니터링 및 변환할 수 있는 AI 방화벽 개발과 같은 여러 잠재적인 해결책을 모색하고 있습니다.
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다른 잠재적 해결책으로는 GenAI 모델의 보안 취약점 탐지 및 회피 능력 향상, 개인정보를 침해하지 않으면서도 기밀 데이터를 활용하여 GenAI 모델을 훈련시키는 새로운 방법 개발 등이 있습니다. 생성AI 보안 관련 내용이 궁금하다면 해당 논문을 읽어보세요!
https://arxiv.org/pdf/2402.12617.pdf
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📍FinTral
: 금융 전문가를 위한 필수 도구
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FinTral은 금융 분야를 위해 특별히 설계된 대규모 언어 모델 (LLM) 제품군입니다. Mistral-7b 모델을 기반으로 하며 텍스트, 숫자, 표, 이미지 등 다양한 금융 데이터 세트를 통해 미세 조정됩니다. FinTral은 감정 분석, 명명된 개체 인식, 텍스트 요약, 주가 예측 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 다양한 금융 벤치마크에서 다른 LLM보다 성능이 우수한 것으로 나타났습니다.
https://huggingface.co/papers/2402.10986
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국내
최초 Flutter 도서 ‘생존코딩’
오준석 저자의 올해 마지막 직강! 이번주 모집이 곧 마감되요~!

지금 서두르세요!

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[서울AI허브] AI·SW 창업/취업 박람회 소식 알려드려요!!!

  1. 30여개의 AI,SW 인재채용희망기업이 방문하여 기업상담부스 운영
    -누구나 (이력서/포트폴리오를 지참한다면) 기업부스에서 상담 가능
    -모두 무료 참여 가능해요!

    AI , Web, UX 관련 스타트업 등 약 30개사의 채용 희망 기업 참여!

    📍신청 기한 : ~ 2월 22일 (목) 18:00 까지

    📍문의: 모두의연구소 오름Biz팀
    (010-7743-5349 /group_edu@modulabs.co.kr)

    📍신청 폼: https://forms.gle/svqrMQxDxsXTN1Z46

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모두를 위한 SW/AI 뉴스가 찾아왔어요~

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1. Dart 3.3의 새로운 기능
Dart 3.3 버전이 출시되어 성능 및 크로스플랫폼 개발에서 게임 체인저가 되었습니다. 확장 타입을 통한 성능 최적화와 네이티브 코드와의 상호 작용 혁신, 개선된 JavaScript 상호 운용 모델로 타입 안전성과 개발자 친화적인 웹 플랫폼 활용이 가능해졌습니다. 또한, WebAssembly 지원의 길을 열었으며, 구글 AI를 Dart 앱에 통합할 수 있게 되었습니다. Dart 3.3에서 이 모든 기능을 확인할 수 있습니다.
https://medium.com/dartlang/dart-3-3-325bf2bf6c13

2. SQL문 대문자 쓰는 이유와 논쟁
개발자들 사이에서 SQL을 작성할 때 대문자와 소문자 사용에 대한 논쟁이 자주 발생합니다. 프로젝트 참여 시 혼합된 코드베이스를 발견하고, 코드 리뷰에서 대문자 사용이 좋은 관행이라는 피드백을 받았습니다. 이전에는 대부분 소문자 SQL을 사용했지만, 대학에서는 대문자로 된 SQL 코드 예시를 많이 보았습니다. 이에 대한 궁금증으로 연구를 시작했고, 결국 모든 것이 역사적인 이유로 귀결되었다는 것을 알게 되었습니다.
https://wirekat.com/why-uppercase-sql-is-so-common-and-why-it-doesnt-make-sense/

3. 상상 속 세상을 현실로! OpenAI '소라'가 선사하는 텍스트-투-비디오
OpenAI가 text-to-video 모델인 Sora를 공개했습니다. 이 모델은 아직 정식 출시되지는 않았지만 1분 길이의 비디오를 텍스트로 생성할 수 있습니다. Sora는 도쿄 거리를 걷는 여성, 눈 덮인 초원을 걷는 매머드, 산길을 달리는 자동차와 같은 현실성 있는 비디오 뿐만 아니라 현실에 기반하지 않은 장면, 예를 들어 춤추는 만화 캥거루와 같은 비디오를 생성할 수도 있습니다. OpenAI는 Sora를 제한된 수의 사용자에게 피드백을 위해 제공하고 있으며, 향후 더 널리 출시할 계획이라고 하며 현재 Sam Altman이 X에서 생성해주고 있다고 하네요!
https://openai.com/sora

4. Gemini 1.5: 100만 토큰 처리 능력으로 새로운 AI 가능성 열다
Google의 AI 모델인 Gemini 1.5를 발표했습니다. Gemini 1.5는 MoE 아키텍쳐를 사용해 성능과 장기 맥락 이해에서 큰 발전을 이루었습니다. 이 모델은 100만 토큰까지 정보를 처리할 수 있으며 이는 다른 대규모 언어 모델보다 많습니다. 100만 토큰이 처리할 수 있는 양은 1시간짜리 비디오, 11시간짜리 오디오, 30만줄이 넘는 코드까지 전부 커버가 가능합니다. 이러한 압도적인 토큰처리량으로 Gemini 1.5는 복잡한 정보를 추론하고 코드 문제를 해결하는 것과 같은 완전히 새로운 기능을 사용할 수 있습니다. Gemini 1.5는 아직 개발 중이지만 개발자와 기업 고객을 위한 제한된 미리보기가 제공되고 있으며 GPT-4와는 차원이 다른 스케일업을 자랑한다고 볼 수 있습니다.
https://blog.google/intl/ko-kr/products/explore-get-answers/google-gemini-next-generation-model-february-2024-kr/

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1. Java 개발 키트 가이드
JDK는 자바 프로그래밍의 핵심 도구로, 개발자가 다양한 애플리케이션을 만들 수 있게 해줍니다. 이 에세이에서는 JDK의 주요 구성 요소인 JRE, 컴파일러(javac), 문서 생성기(javadoc)를 탐구하고, 다양한 운영 체제에서의 설치 및 설정 과정을 다룹니다.
https://makemychance.com/java-development-kit/

2. Next.js starter 템플릿
TypeScript, Tailwind CSS, Next-auth, Eslint, 테스팅 도구 등 다양한 기능을 갖춘 Next.js 스타터 템플릿으로, 프로젝트를 효율적이고 스타일리시하게 시작할 수 있습니다. Next.js 14 (App router), React 18, Typescript, TailwindCSS - 클래스 정렬, 병합 및 리팅 등등으로 구성되어 있으며, 이 외에도 다양한 기능을 포함하고 있습니다.
https://github.com/Skolaczk/next-starter

3. ChatGPT, 이제 대화 맥락을 기억하며 더욱 똑똑하게
OpenAI의 블로그에 따르면, ChatGPT는 이전 대화에서 배운 것을 기억할 수 있게 되었다고 합니다. 우리는 ChatGPT에게 이전에 논의한 주제에 대한 질문을 하거나, 이전에 제공한 정보를 기반으로 새로운 질문을 할 수 있게 되었습니다.. 메모리는 또한 ChatGPT가 더 관련성 있는 응답을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 이 기능은 on/off 기능이 있어 우리가 ChatGPT에게 특정 정보를 기억하도록 요청하거나, 특정 정보를 잊어버리도록 요청할 수 있습니다. 메모리 기능이 업데이트되면서 ChatGPT의 기능이 더욱 향상되었다고 볼 수 있다고 생각합니다. 그러나 메모리에는 프라이버시와 안전에 대한 고려 사항도 있으니 사용할 때 주의할 필요는 있을 것 같습니다.
https://openai.com/blog/memory-and-new-controls-for-chatgpt

4. 50% 이상 자원 부족 언어 지원: Aya, 언어 장벽을 허물다
최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 주로 데이터가 풍부한 소수의 언어에 집중되어 왔습니다. 이러한 불균형을 해소하고 더 많은 사람들에게 LLM 사용을 확대하기 위해서는 다양한 언어에 대한 연구가 필요합니다. 그래서 Cohere는 50% 이상이 자원이 부족한 것으로 간주되는 101개 언어를 지원하는 대규모 다국어 생성 언어 모델 Aya를 만들었습니다. Aya는 기존 모델인 mT0 및 BLOOMZ보다 대부분의 작업에서 우수한 성능을 보여주면서도 두 배 이상 많은 언어를 지원합니다. 또한 이번 연구에서는 99개 언어에 대한 다국어 평가를 수행하기 위해 판별 및 생성작업, 인적 평가, 시뮬레이션 승률과 같은 새로운 평가 기준을 도입했습니다. 또한 Aya 모델을 위해서 데이터 가지치기, 모델의 독성, 편향성, 안정성에 대한 조사를 진행했기에 안전한 AI모델로 만들어졌다고 합니다. Aya 모델이 LLM 연구의 접근성을 넓히고 더 많은 언어 사용자에게 제공하는 데 기여할 것이라고 생각합니다.
https://huggingface.co/papers/2402.07827

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1. Mojo vs. Rust: 속도 비교
Mojo는 MLIR이라는 최신 컴파일러 기술 위에 구축되었으며, 이는 Rust가 변환 대상으로 하는 LLVM의 발전된 형태입니다. 따라서 Mojo는 더 빠른 성능을 낼 수 있습니다. 성능은 대부분 개발자의 기술력과 최적화를 위해 얼마나 많은 노력을 기울일 의향이 있는지에 따라 달라집니다. Mojo 언어의 목적은 Python 개발자들이 현재 있는 위치에서 시작하여, 어떠한 하드웨어의 성능 한계까지도 코드를 최적화할 수 있는 새로운 방법을 배울 수 있도록 돕는 것입니다.
https://www.modular.com/blog/mojo-vs-rust-is-mojo-faster-than-rust

2. Ruby 3.3 출시
루비 3.3 버전이 출시되어 루비 커뮤니티에 새로운 활력을 불어넣었으며, Prism Parser라는 새롭고 개선된 신뢰성과 성능을 제공하는 파서를 도입하고, Shopify에 의해 개발된 Just-In-Time 컴파일러인 YJIT가 주요 성능 개선을 포함하여 더 빠른 애플리케이션 시작 시간과 적은 메모리 사용을 제공합니다. 또한, 메소드 내의 splat 및 선택적 파라미터 지원 개선, 핵심 메소드 호출 시 비용이 많이 드는 함수 호출 대신 코드를 직접 삽입하여 성능을 향상시키고, Rails의 #blank? 및 #present 메소드를 인라인으로 처리하여 Ruby 3.2 대비 빠른 컴파일을 실현했습니다.
https://blog.saeloun.com/2024/02/12/what-is-new-in-ruby-3-3/

3. LLM 성능 향상을 위한 새로운 방법: 여러 번의 샘플링과 투표
"More Agents Is All You Need" 논문이 Tencent에서 나왔습니다. 이 논문에 따르면 LLM을 여러 번 샘플링을 하면 다양한 LLM, 작업, 방법과 함께 사용할 수 있어서 자연어 생성, 번역, 질문 답변 등 다양한 작업에 활용될 수 있으며, 앙상블 학습, 배치 정규화, 드롭아웃 등 다양한 방법과 함께 사용할 수 있습니다. 그렇기에 일반적인 LLM보다 이 방법론이 일반적으로 성능이 향상되는 것으로 나타났습니다. 논문에서 제시한 실험에서 LLM을 여러 번 샘플링하고 투표하는 방법은 단일 LLM을 사용하는 것보다 더 높은 정확도를 보여주었습니다. 마지막으로, 이 방법은 LLM이 복잡한 작업을 수행할 때 발생하는 불확실성을 완화하는 데 도움이 됩니다. LLM은 많은 양의 데이터를 학습하지만, 여전히 예측이 불확실할 수 있는데 여러 개의 LLM을 샘플링하고 투표하면, 각 LLM의 불확실성을 상쇄하여 보다 정확한 예측을 할 수 있습니다. 하지만 몇 가지 한계도 존재합니다. 첫째, LLM을 여러 번 샘플링하고 투표하는 것은 계산적으로 비용이 많이 들 수 있습니다. 둘째, LLM의 성능이 향상될지 확실하지 않습니다. LLM의 품질과 작업의 복잡성에 따라 성능이 향상되지 않을 수도 있습니다. 따라서 LLM을 여러 번 샘플링하고 투표하는 방법은 다양한 장점을 가지고 있지만, 계산 비용과 성능 향상 여부는 고려해야 할 중요한 요소입니다.
https://huggingface.co/papers/2402.05120

4. WEBLINX 벤치마크 기반 사용자 지시 대화형 웹 내비게이션 기술 개발: 소형 디코더 모델 vs. 멀티모달 모델
본 연구에서는 웹 브라우저를 제어하여 사용자 지시에 따라 작업을 수행하는 대화형 웹 내비게이션 기술을 개발했습니다. 2300개의 전문가 데모로 구성된 10만 건의 상호작용 데이터를 포함하는 WEBLINX 벤치마크를 구축하고, 검색 기반 모델을 통해 웹 페이지를 효율적으로 처리했습니다. 다양한 모델을 평가한 결과, 미세 조정된 소형 디코더 모델이 최고의 성능을 보였지만, 새로운 웹사이트에 대한 일반화 성능은 아직 부족했습니다. 이는 새로운 환경에 적응할 수 있는 대규모 멀티모달 모델 개발의 필요성을 강조합니다.
https://huggingface.co/papers/2402.05930


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우리 오늘의 트렌드를 읽으며 함께 성장해요~

1. GDB의 Python API를 사용하여 데이터를 캐시하는 방법
이 글은 GNU Debugger(GDB)의 Python API를 사용해 다양한 객체 유형에 대한 정보를 캐시하는 방법을 설명합니다. 일부 객체 유형은 데이터 캐싱을 위한 특별한 지원을 제공하지만, 다른 객체 유형의 경우 캐시된 데이터를 관리하기 위해 추가 작업이 필요합니다. 이는 시간에 민감한 정보를 기록하거나 계산 비용이 높은 정보를 한 번만 계산해 성능을 향상시키는 데 유용합니다.
https://developers.redhat.com/articles/2024/02/05/how-cache-data-using-gdbs-python-api

2. Apple이 수십억 개의 데이터베이스를 저장하기 위해 iCloud를 구축한 방법
애플은 자사의 iCloud와 CloudKit 서비스를 위해 FoundationDB와 Cassandra를 사용하며, 극단적인 멀티-테넌트 아키텍처에서 수십억 개의 데이터베이스를 저장합니다. 이 글에서는 애플의 인프라 구축에 대해 다룹니다.
https://news.hada.io/topic?id=13204

3. BooTSTAP Boosting Tracking-Any-Point
구글 딥마인드와 옥스포드 VGG에서 비디오에서 물체를 추적하는 Traking any point 계열의 새 연구 논문을 발표했습니다. 두 기관은 물체 표면에 해당하는 지점에 대해 임의 추적하는 물리적으로 이해도가 높은 모델을 만드는 연구를 진행해왔었는데요, 기존 연구에 이어 이번 연구에서는 기존 구조의 변경을 최소화하며 성능의 개선을 이루어냈습니다. 이는 라벨이 없는 대규모 데이터에 대해 Bootstraping과, self-supervisedstudent-teacher 부트스트래핑을 사용하는 방법이며, 기존 연구의 문제점이었던 tracking point의 순간이동이 없는, 안정적인 트래킹을 수행하며 SOTA를 기록했습니다. 해당 태스크는 로보틱스, 이미지의 3D 재구성 등에 활용될 수 있습니다.
https://arxiv.org/abs/2402.00847

4. StepCoder: Improve Code Generation with Reinforcement Learning from Compiler Feedback
LLM의 발전에 발맞춰 큰 발전을 이룬 코드 생성 분야에서는 생성된 코드 품질을 향상하기 위해, 컴파일러 피드백을 사용하는 강화학습 연구가 활발히 진행되어왔습니다. 하지만 요구사항이 복잡해질수록 생성하는 코드가 길어져 LLM이 최적의 코드를 만들 수 없는 문제가 생깁니다. 또한, 분기에서 사용되지 않는 코드를 LLM이 학습하는 것 또한 효과적이지 않습니다. 이에 스웨덴 왕립 공과대학교와 중국 화중과학기술대학, 푸단대학에서는, 기존의 긴 시퀀스 코드 생성 작업을, 전체 코드 완성을 위한 하위 작업으로 분할하여 세분화된 최적화를 수행할 수 있는 StepCoder를 제안했습니다. 또한, 단위 테스트의 정확성을 보장하기 위해, 연구자들은 단위 내 코드 수행과 관련 없는 코드, 구문 오류, api 오용 혹은 누락된 라이브러리 종속성을 수동으로 제거하여, 7500여개의 강화학습용 데이터셋 APPS+을 구축하였습니다.
https://huggingface.co/papers/2402.01391

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우리 오늘의 트렌드를 읽으며 함께 성장해요~

1. Python을 사용한 Google 트렌드 API
구글 트렌드는 인터넷 사용자들의 검색 패턴을 이해하는 데 유용한 도구입니다. 이 글은 파이썬을 사용하여 구글 트렌드 데이터를 프로그래밍 방식으로 수집하는 방법을 소개하며, 이를 위해 PyTrends 라이브러리를 사용하지 않는 방법에 초점을 맞춥니다.
https://serpapi.com/blog/scraping-google-trends-with-python-pytrends-alternative/

2. 2023년 리액트 네이티브 현황
'React Native' 생태계의 동향과 새로운 이니셔티브를 조명하는 'State of React Native' 설문조사의 두 번째 판이 발표되었습니다. 이 설문은 매년 'React Native' 개발자들의 의견을 종합하여 특정 솔루션의 인기와 유용성을 연도별로 분석합니다. 일부 동향은 예상된 것이었지만, 다른 일부는 놀라운 결과를 보여주었습니다. 스타일링이나 디버깅 같은 부분에서 기여자들의 관심이 더욱 증가하고 있습니다. 첫 번째 설문조사에 이어 이번 설문조사도 많은 참여와 반응을 이끌어내며, 'React Native' 관련 결정을 내릴 때 유용한 데이터를 제공합니다.
https://results.stateofreactnative.com/

3. MobileDiffusion: 모바일 디바이스를 위한 초고속 텍스트-이미지 생성 모델
MobileDiffusion은 모바일 디바이스에서 1초 미만에 텍스트 기반 이미지를 생성하는 새로운 모델입니다. 이 효율적인 잠재 디퓨전 모델은 DiffusionGAN을 사용하여 빠른 추론을 가능하게 하며, 0.5초 내에 고품질 이미지를 생성합니다. 520만 개의 파라미터를 갖춘 MobileDiffusion은 모바일 디바이스에 적합한 솔루션으로, 모바일 환경에서의 텍스트-이미지 생성의 새로운 가능성을 열어줍니다.
https://blog.research.google/2024/01/mobilediffusion-rapid-text-to-image.html

4. BlockFusion: 3D 씬 생성을 위한 혁신적인 디퓨전 기반 모델
BlockFusion은 3D 씬을 단위 블록 형태로 생성하고 확장하는 혁신적인 디퓨전 기반 모델입니다. 이 모델은 무작위로 잘라낸 3D 블록 데이터를 사용해 학습하고, 각 블록을 하이브리드 신경 필드로 변환하여 고품질의 3D 씬을 생성합니다. 씬을 확장하기 위해 새 블록을 추가하고, 2D 레이아웃 컨디셔닝을 통해 씬 요소의 배치와 배열을 제어합니다. 실험 결과, BlockFusion은 다양하고 기하학적으로 일관된 대형 3D 씬을 효과적으로 생성할 수 있음을 입증합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.17053

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모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스” 배달 왔어요!

  1. Rust 에서 TCP Servers

TCP는 널리 사용되는 네트워크 프로토콜입니다. HTTP, SSH 및 여러분이 잘 알고 있는 많은 다른 프로토콜의 기반 프로토콜입니다. 이 개념에서는 Rust의 std::net 모듈을 사용하여 TCP 서버를 작성하는 방법을 배웁니다.

https://app.codecrafters.io/concepts/rust-tcp-server

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  1. TVisual Studio의 1년 동안의 C++ 개선 사항

2023년에 Visual Studio는 C++ 개발자를 위해 IDE, 툴체인, vcpkg 패키지 매니저에서 성능과 기능 면에서 많은 발전을 이루었습니다. 특히 ARM64 지원, 언리얼 엔진 개발, 코드 안전성, 크로스 플랫폼 개발 등에 중점을 두었습니다. 이러한 기능들에 대한 여러분의 의견과 피드백을 기다리고 있습니다.

https://devblogs.microsoft.com/.../a-year-of-cpp.../

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  1. Mobile-Agent: 시각적 인식 기반 멀티모달 모바일 디바이스 에이전트

Mobile-Agent는 시각적 인식을 기반으로 모바일 앱 인터페이스를 자율적으로 탐색하고 작업을 수행하는 멀티모달 모바일 디바이스 에이전트입니다. 비전 중심의 접근 방식으로 다양한 모바일 환경에 적응하며, Mobile-Eval 벤치마크를 통해 그 성능을 입증합니다. Mobile-Agent는 까다로운 다중 앱 작업에서도 높은 정확도와 완료율을 달성하여 모바일 디바이스 운영에 혁신을 가져옵니다.

https://huggingface.co/papers/2401.16158

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4. SliceGPT: 대규모 언어 모델의 효율적인 희소화 방법

SliceGPT는 대규모 언어 모델을 효율적으로 희소화하는 새로운 방법입니다. 이 방법은 가중치 행렬을 작은 행렬로 대체하여 모델의 임베딩 차원을 줄이고, LLAMA2-70B, OPT 66B, Phi-2 모델에서 파라미터를 25%까지 감소시키면서 성능을 거의 유지합니다. SliceGPT는 GPU 사용량을 줄이고 속도를 높여 대규모 언어 모델 사용의 효율성을 증가 시킵니다.

https://huggingface.co/papers/2401.15024

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[모두의연구소에서 만든 오름캠프]
국내 최초 Flutter 도서 ‘생존코딩’ 오준석 저자의 마지막 직강!
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ICHRD 컨버전스 포럼이 모두의연구소에서 열립니다!

2024 에듀테크 트렌드가 궁금하다면? 2월 1일 목요일 모두연에서 만나요!

2024년 에듀테크 트렌드를 탐구하고 인사이트를 발견하는
ICHRD 컨버전스 포럼이 모두의연구소에서 열립니다.

UNLEASH World 2023, ATD2023, Bettershow2024


해외 유명 컨퍼런스에서의 인사이트를 한 번에 만나볼 수 있는 자리에요.

학계 전문가부터 에듀테크 회사 실무자가 한자리에 모이는
2024 ICHRD 컨버전스 포럼에서 에듀테크의 미래를 함께 탐구하고, 토론하고, 연결해보세요!

-2024년 2월 1일 (목요일) 오후 7시 - 9시
-장소: 모두의연구소 강남캠퍼스

-참가신청 : https://forms.gle/5B2ngnRkDhyKCNfG7

[프로그램]

  • Insights from BETTSHOW2024 : 윤성혜(러닝스파크 이사)

  • Insights from ATD2023 : 홍정민(휴넷L&D연구소 대표)

  • Insights from UNLEASH World 2023 : 최환희(네덜란드 폰티스대 교수)

  • Discussion : 정효정(단국대학교 혁신융합대학 교수학습혁신센터장), 박준래(LG전자), 김민섭(웅진씽크빅), 이호준(코드스테이츠), 최덕환(모두의연구소), 이정훈(단국대학교)

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모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

👉모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스” 배달 왔어요!
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📍Next.js App Router 마이그레이션: 좋은 점, 나쁜 점
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Next.js App Router를 사용하여 Flightcontrol 대시보드를 새로 구축했습니다. Overnice와 협력하여 전체 UI를 재디자인 한 후, 구현을 위해 Next.js App Router를 선택했습니다. 이전 버전은 Next.js Pages Router로 만들어졌지만, 새로운 디자인은 Next.js App Router의 기능을 필요로 했습니다.
https://www.flightcontrol.dev/blog/nextjs-app-router-migration-the-good-bad-and-ugly
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📍TypeScript
5.4 Beta
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TypeScript 5.4의 베타 버전이 발표되었습니다. 이번 버전에서는 여러 가지 새로운 기능과 변경 사항들이 소개되었는데요, 특히 주목할 점은 5.5 버전에서 TypeScript 5.0에서 deprecated된 옵션이 hard error로 전환될 예정이라는 점입니다. 또한, lib.d.ts의 변경, 조건부 타입에 대한 제약, 그리고 타입 변수와 기본 타입 간의 교차를 줄이는 등의 중요한 변화가 포함되어 있습니다.
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현재 TypeScript 5.4는 기능 안정화 단계에 접어들었으며, Release Candidate를 거쳐 안정적인 버전이 곧 출시될 예정입니다.
https://devblogs.microsoft.com/typescript/announcing-typescript-5-4-beta/
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📍Text-embedding-3
: ChatGPT의 새로운 임베딩 모델
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오픈AI에서 2개의 새로운 임베딩 모델을 소개했습니다. 기존의 text-embedding-ada-2보다 작고 매우 효율적인 text-embedding-3-small모델과 더 크고 더 강력한 text-embedding-3-large모델입니다. 사용자들은 기존과 비교해, 다중 언어권에서1.5배의 성능 향상을 보여주면서, 가격은 5배가 인하된 small 모델과, 1.8배 성능이 향상된 large 모델을 선택하여 사용할 수 있습니다. 또한, 개발자들은 각 모델의 임베딩 크기를 성능과 비용에 따라 조정을 할 수 있게 되었습니다.
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새로운 small 모델은 기존 대비 1/6의 크기인 임베딩을 사용하면서도 향상된 성능을 내어 비용을 절감할 수 있으며, large 모델은 2배의 임베딩 크기를 사용하여 성능을 극대화할 수 있습니다.
https://openai.com/blog/new-embedding-models-and-api-updates
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📍Diffuse
to Choose : 아마존의 새로운 가상 피팅 기술
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아마존에서 diffusion 모델을 적용한 가상 피팅 모델을 소개했습니다. 기존의 diffusion model은 제품의 디테일을 포착하지 못하는 경우가 많았습니다. 또한, 작년에 아마존에서 발표했던 가상 피팅 인페인팅 기술인 Dream Paint는 개인화 중심 모델의 경우 의상의 디테일 보존에는 강했지만, 실시간 어플리케이션에는 최적화되지 않았습니다.
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DTC는 레퍼런스 이미지의 세밀한 특징을 메인 모델의 잠재 공간에 직접 통합하는 방식으로 의류의 디테일을 보존하여 실시간으로 합성하는 기술을 선보여, 사용자들이 가상 피팅을 더욱 현실적인 상호작용을 체험할 수 있게 되었습니다.
https://huggingface.co/papers/2401.13795
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한원진

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Flutter 앱 개발 한 번 제대로 해보고 싶다면!!

나만의 앱 개발 가능할까? – Flutter는 뭐지? Dart? 이거 던지는 건가?

구글의 앱 개발 크로스 플랫폼 Flutter와 Dart를 아시나요? 저도 잘 몰라서 살짝 알아봤습니다.

Flutter는 뭐지? Dart? 이거 던지는 건가?

1. 고민의 서막(난 문과생, 비전공자)

일상생활 속 이제 모바일 하나만 내 손 안에 있으면 안 되는 것이 없는 세상입니다.
그야말로 전지전능 앱 서비스의 시대입니다.
다양한 앱 서비스를 사용하다가 보면 나만의 앱 서비스 아이디어가 생겨납니다. 이런 서비스는 세상에 없는데
만들면 대박 날 것 같은 느낌적인 느낌입니다.
앱을 만들 수만 있다면 창업의 꿈, 사이드잡의 꿈도 한층 더 가까워질 것 같은데 말이죠.
그러나 비전공, 비개발자에게 아이디어 하나만으론 실제 앱 서비스 탄생이 묘연하기만 합니다.
이럴 경우 딱 2가지 현실적인 방안에 다다르게 됩니다.

첫 번째, 개발자를 전문가 매칭 플랫폼에서 찾는다
둘째, 내가 직접 한번 만들어 본다.

그래서 저는 비용이 많이 드는 첫 번째 방법은 포기했습니다.
아이디어 자체를 직접 반영할 수 있는 둘째 안 선택. 문제는 개발 지식이 전혀 없다는 것에 있는데요.
다행히 유튜브와 앱 개발 정보를 담은 콘텐츠들은 넘쳐납니다. 여기서 또 한 번 문제는 발생합니다.
그래서 무엇부터, 어떻게 시작해야 하지?

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모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

아직도 모두의연구소를 모르시나요?

모두의연구소는 국내 최대 2만 여명의 개발자들의 커뮤니티 입니다.
다양한 AI/SW 교육도 병행하고 있습니다.

👉모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스” 배달 왔어요!


📍웹 기반 지리공간 데이터 편집기 Placemark, 오픈소스로 전환
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Placemark는 지리공간 데이터를 수입, 생성, 내보내기, 시각화 및 발행할 수 있는 웹 애플리케이션입니다. 다양한 지리공간 데이터 형식과 알고리즘 기반 편집 작업 및 드로잉 기반 작업을 지원합니다. 이것은 초기 오픈 소스 버전으로, 복잡한 웹 애플리케이션으로 특정 환경에서는 작동하지 않을 수 있습니다.
https://news.hada.io/topic?id=13061
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📍SQL
데이터 시각화를 위한 Next.js 대시보드 만들기
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SQL 데이터 시각화를 위한 대시보드 제작에 대한 지속적인 수요와 빠르게 변화하는 웹 앱 개발 기술의 대조를 다루고 있습니다. 저자는 데이터베이스에서 데이터를 시각화하는 웹 앱 개발에 대한 자신의 최신 전문 경험을 공유하기로 결정했습니다.
https://www.hongkiat.com/blog/nextjs-dashboard-sql-visualization/
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이를
통해 매년 달라지는 기술적 접근 방식과 이에 대응하는 개발자들의 노력을 조명합니다.
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📍DeepSeek-Coder 시리즈: 오픈 소스 코드 모델을 통한 소프트웨어 개발의 지능화
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DeepSeek-Coder 시리즈는 대규모 언어 모델의 발전을 활용하여 소프트웨어 개발의 코드 인텔리전스를 개선하는 오픈 소스 코드 모델입니다. 이 모델들은 2조 개의 토큰을 사용하여 처음부터 학습되었으며, 폐쇄형 소스 모델의 한계를 극복하고 연구 및 상업적 사용을 지원합니다.
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DeepSeek-Coder는 고품질 코드 코퍼스에서 사전 학습되었으며, 코드 생성 및 채우기 작업을 통해 뛰어난 성능을 보여주고, 오픈 소스 코드 모델 중 최고의 결과를 달성합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.14196
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📍다중
모드 대규모 언어 모델의 성능과 한계: GPT-4, 제미니 및 오픈 소스 모델 평가
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다중 모드 대규모 언어 모델(MLLM)에 대한 연구에서는 텍스트, 코드, 이미지, 동영상을 다루는 GPT-4, 제미니 등의 모델과 6개 오픈 소스 LLM 및 MLLM의 일반화, 신뢰성, 인과적 추론 능력을 평가합니다. 230개의 사례를 수동으로 평가하여 MLLM의 성능과 대중 기대치 사이의 격차를 파악하고, 12점 척도로 결과를 요약합니다.
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이 연구는 MLLM의 기능과 한계를 이해하고 멀티모달 애플리케이션 개발을 위한 유용한 정보를 제공합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.15071
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모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/ 뉴스”

오늘은 즐거운 금욜!! T.G.I.F!! 불금 계획은 있으신가요?^^

  1. Next.js:재빌드 없이 public 환경 변수 업데이트하기

Next.js 앱에서 환경 변수를 사용할 때, 빌드 시와 실행 시 환경 변수 처리가 다르고, 공개 변수 변경이 반영되지 않는 문제가 있습니다. 이에 대한 해결책으로, PostHog과 Cal.com의 방법을 참고하여 공개 환경 변수를 런타임에 수정할 수 있는 방법을 제시합니다. 이는 다소 특이한 해결책이지만 효과적입니다.
https://phase.dev/blog/nextjs-public-runtime-variables/

2. React 19에 추가되는 새로운 client-side hooks
React 19의 주요 업데이트로, React 팀은 서버 컴포넌트와 Next.js에만 집중하지 않고 새로운 클라이언트 사이드 훅을 도입합니다. 이 훅들은 데이터 페칭과 폼 처리라는 두 가지 주요 고충을 해결하며, use(Promise), use(Context), useFormState, useFormStatus, useOptimistic 등을 포함합니다. 추가적으로 ‘비동기 전환’ 기능도 있습니다. 이들은 현재 React의 Canary와 실험적 채널에서만 사용 가능하며, 최종 버전에서는 API가 변경될 수 있습니다.
https://marmelab.com/blog/2024/01/23/react-19-new-hooks.html

3. 바이노큘러스: 새로운 대규모 언어 모델 생성 텍스트 탐지 방법
‘바이노큘러스‘는 두 대규모 언어 모델(LLM)을 대조하여 기계와 인간이 생성한 텍스트를 구별하는 새로운 탐지 방법입니다. 이 방법은 추가적인 학습 데이터 없이도 뛰어난 정확도를 제공하며, 다양한 최신 LLM에서 효과적으로 기계 텍스트를 식별합니다. 실험 결과, 바이노큘러스는 특히 ChatGPT에서 생성된 텍스트에 대해 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보여주며, LLM 생성 텍스트의 탐지에 효과적인 도구로 입증되었습니다.
https://huggingface.co/papers/2401.12070

4. CMMMU: 중국어 멀티모달 모델 평가를 위한 새로운 벤치마크
CMMMU는 중국어 상황에서 대학 수준의 주제 지식과 추론을 평가하는 새로운 멀티모달 모델(LMM) 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 예술, 비즈니스, 과학 등 다양한 분야에 걸쳐 12,000개의 복합형 문제로 구성되어 있으며, GPT-4V를 포함한 여러 LMM의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. CMMMU는 중국어 맥락에서 LMM의 성능을 체계적으로 평가하고 개선하며, 다양한 언어 및 문화적 맥락에서 인공 지능 기술의 발전을 지원합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.11944

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모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

  1. Next.js:재빌드 없이 public 환경 변수 업데이트하기

Next.js 앱에서 환경 변수를 사용할 때, 빌드 시와 실행 시 환경 변수 처리가 다르고, 공개 변수 변경이 반영되지 않는 문제가 있습니다. 이에 대한 해결책으로, PostHog과 Cal.com의 방법을 참고하여 공개 환경 변수를 런타임에 수정할 수 있는 방법을 제시합니다. 이는 다소 특이한 해결책이지만 효과적입니다.
https://phase.dev/blog/nextjs-public-runtime-variables/

2. React 19에 추가되는 새로운 client-side hooks
React 19의 주요 업데이트로, React 팀은 서버 컴포넌트와 Next.js에만 집중하지 않고 새로운 클라이언트 사이드 훅을 도입합니다. 이 훅들은 데이터 페칭과 폼 처리라는 두 가지 주요 고충을 해결하며, use(Promise), use(Context), useFormState, useFormStatus, useOptimistic 등을 포함합니다. 추가적으로 ‘비동기 전환’ 기능도 있습니다. 이들은 현재 React의 Canary와 실험적 채널에서만 사용 가능하며, 최종 버전에서는 API가 변경될 수 있습니다.
https://marmelab.com/blog/2024/01/23/react-19-new-hooks.html

3. 바이노큘러스: 새로운 대규모 언어 모델 생성 텍스트 탐지 방법
‘바이노큘러스‘는 두 대규모 언어 모델(LLM)을 대조하여 기계와 인간이 생성한 텍스트를 구별하는 새로운 탐지 방법입니다. 이 방법은 추가적인 학습 데이터 없이도 뛰어난 정확도를 제공하며, 다양한 최신 LLM에서 효과적으로 기계 텍스트를 식별합니다. 실험 결과, 바이노큘러스는 특히 ChatGPT에서 생성된 텍스트에 대해 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보여주며, LLM 생성 텍스트의 탐지에 효과적인 도구로 입증되었습니다.
https://huggingface.co/papers/2401.12070

4. CMMMU: 중국어 멀티모달 모델 평가를 위한 새로운 벤치마크
CMMMU는 중국어 상황에서 대학 수준의 주제 지식과 추론을 평가하는 새로운 멀티모달 모델(LMM) 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 예술, 비즈니스, 과학 등 다양한 분야에 걸쳐 12,000개의 복합형 문제로 구성되어 있으며, GPT-4V를 포함한 여러 LMM의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. CMMMU는 중국어 맥락에서 LMM의 성능을 체계적으로 평가하고 개선하며, 다양한 언어 및 문화적 맥락에서 인공 지능 기술의 발전을 지원합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.11944

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모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다.

  1. WebFlux가 탑재된 고성능 Java 웹사이트

이 튜토리얼에서는 Node.js의 한계를 극복하고자 Java의 함수형 프로그래밍 기초와 Spring WebFlux를 활용하는 방법을 소개합니다. 함수형 Java와 WebFlux를 이용하여 고성능 웹 애플리케이션을 개발하는 방법을 배우고, 함수형 라우터를 예시로 다룰 예정입니다.
https://www.stackbuilders.com/blog/high-performance-Java-websites-with-functional-WebFlux/


2. Node.js에서 환경 변수 처리하기
환경 변수 설정은 비밀 관리와 12-팩터 방법론과 같은 최선의 관행을 따르는 데 중요합니다. 이와 관련하여 환경 관리의 중요성, 환경 구분 방법, NODE_ENV 사용의 위험성, Node.js 설정의 모범 사례 등을 탐구하는 내용을 다루었습니다.
https://blog.platformatic.dev/handling-environment-variables-in-nodejs

3. 초인공지능 에이전트를 위한 언어 모델의 자체 보상 메커니즘 개발 연구
최근 연구에서는 초인공지능 에이전트를 구현하기 위해 언어 모델이 자체적으로 보상 메커니즘을 개발하고, 이를 통해 학습 과정을 개선하는 방법을 탐구합니다. ‘LLM-as-a-Judge’ 프롬프트를 사용하여 반복적 DPO 훈련을 진행한 결과, 언어 모델은 명령어 추종 능력과 자체적인 고품질 보상 제공 능력이 향상되었습니다. 이 방식으로 미세 조정된 LLaMA2 70B 모델은 알파원 2.0 리더보드에서 여러 기존 시스템을 능가하는 성능을 보여주었으며, 이는 언어 모델의 지속적인 개선 가능성을 제시하는 중요한 연구 결과입니다.
https://huggingface.co/papers/2401.10020

4. VMamba: CNN과 ViT의 장점을 결합한 새로운 시각적 상태 공간 모델
VMamba는 CNN과 ViT의 장점을 통합한 새로운 시각적 상태 공간 모델입니다. 이 모델은 글로벌 수용 필드와 선형 복잡성을 유지하면서, 방향에 민감한 문제에 대응하기 위해 크로스 스캔 모듈을 도입합니다. 실험 결과, VMamba는 다양한 시각 인식 작업에서 우수한 성능을 보이며, 특히 고해상도 이미지에서 기존 모델들을 능가하는 성능을 보여줍니다. 이는 VMamba가 시각적 표현 학습을 위한 효과적인 새로운 아키텍처임을 나타냅니다.
https://huggingface.co/papers/2401.10166



『플러터 생존 코딩』 저자 오준석 강사의 조기마감 신화의 인기 과정!

오름캠프 ‘플러터 모바일 앱 개발 과정’ 사전 모집 중

► https://bit.ly/3S29Jpo

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모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다.

  1. 비주얼 C++의 역사

Visual C++, 마이크로소프트의 윈도우용 전문 IDE로 시작하여 다양하고 강력한 도구로 성장했습니다. 버전 1.0부터 모든 버전을 사용한 경험을 바탕으로, 각 버전의 스크린샷과 코멘트를 공유하고자 합니다.
http://www.malsmith.net/blog/visual-c-visual-history/

2. LiteCache로 루비 온 레일즈 애플리케이션의 속도 향상
LiteCache를 사용하여 Rails 앱의 속도를 높이는 방법을 살펴볼 것입니다. 먼저, 러시안 돌(Russian doll) 캐싱의 유용성을 간략히 설명합니다. “러시안 돌 캐싱“은 주 데이터베이스와 캐시 모두에 같은 기술을 사용하는 것처럼 보일 수 있지만, 이 기법은 “가장 빠른 데이터베이스 쿼리는 없는 쿼리“라는 원칙에 따릅니다. 이는 뷰 코드의 일부를 캐시 도우미에 래핑할 때 렌더링된 HTML 프래그먼트가 고유하고 만료 가능한 캐시 키와 함께 캐시 저장소에 저장되며, 캐시 키에 포함된 엔티티나 기본 뷰 템플릿이 변경될 때 만료된다는 것을 의미합니다.
https://blog.appsignal.com/2024/01/17/speed-up-your-ruby-on-rails-application-with-litecache.html

3. Apple의 AIM: 대규모 비전 모델의 새로운 지평
Apple의 AIM은 LLM에서 영감을 받아 개발된 대규모 비전 모델로, 시각적 특징의 성능이 모델 용량과 데이터 양에 따라 확장되는 특성을 가집니다. 2억 개 이미지에 대해 70억 개 매개변수로 사전 훈련된 AIM은 ImageNet-1k에서 높은 정확도를 달성하며, 대규모 비전 모델 훈련 분야에서 새로운 지평을 열 수 있음을 보여줍니다. 이는 대규모 학습을 위한 안정화 전략이 필요하지 않음을 나타내며, AIM은 비전 모델의 발전에 중요한 기여를 합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.08541

4. InstantID: 개인화된 이미지 합성을 위한 혁신적인 디퓨전 모델 솔루션
InstantID는 개인화된 이미지 합성의 문제를 해결하기 위한 디퓨전 모델 기반 솔루션으로, 단일 얼굴 이미지를 사용하여 다양한 스타일의 이미지를 생성합니다. 이 솔루션은 높은 충실도를 유지하며, 강력한 의미론적 조건과 약한 공간적 조건을 결합해 이미지 생성을 유도합니다. InstantID는 뛰어난 성능과 효율성을 제공하며, 신원 보존이 중요한 실제 애플리케이션에 적합하고, 인기 있는 다른 디퓨전 모델과 원활하게 통합되어 사용될 수 있습니다.
https://huggingface.co/papers/2401.07519

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  1. PostgreSQL의 논리적 복제와 CDC(Change Data Capture)

    PostgreSQL 데이터베이스의 논리 복제를 활용하여 데이터를 다른 Postgres 서버나 데이터 분석 및 활용에 적합한 환경으로 이동하는 방법을 소개합니다. PostgreSQL의 복제 메커니즘을 살펴보고, 다양한 복제 유형을 비교한 후, Postgres 인스턴스 간 및 다른 데이터 저장소로 효율적으로 데이터를 복제하는 방법을 안내합니다.
    https://airbyte.com/blog/a-guide-to-logical-replication-and-cdc-in-postgresql


    2. htmx는 또 하나의 자바스크립트 프레임워크일 뿐인가요?
    htmx에 대한 일반적인 비판, 즉 “현대 프론트엔드 프레임워크의 복잡성을 지적하면서 제시하는 해결책이 또 다른 복잡한 프론트엔드 프레임워크라는 것“에 대해 다룹니다. 프로젝트에 제3자 코드를 도입할 때 이해하고 지속적으로 업데이트하는 것이 중요하다는 점을 강조하며, htmx가 주장하는 문제를 얼마나 해결하는지 분석합니다.
    https://htmx.org/essays/is-htmx-another-javascript-framework/


    3. InseRF: 3D 장면 재구성에 혁신적인 객체 삽입 방법 제시
    InseRF는 3D 장면 재구성에 새로운 객체를 삽입하는 혁신적인 방법입니다. 사용자 제공 텍스트 설명과 참조 시점의 2D 바운딩 박스를 사용해 3D 오브젝트 삽입을 달성하며, 이는 2D 편집을 활용하여 3D로 확장하는 방식으로 이루어집니다.
    깊이 추정을 통해 장면에 삽입된 재구성된 오브젝트는 3D 일관성을 유지합니다. 다양한 3D 장면에서의 실험을 통해 InseRF는 기존의 방법보다 효율적인 객체 삽입 방법을 제공하며, 3D 장면 편집에 새로운 접근법을 제시합니다.
    https://huggingface.co/papers/2401.05335


    4. PIXART-δ: 잠재 일관성 모델과 컨트롤넷을 통합한 혁신적인 텍스트-이미지 합성 프레임워크
    PIXART-{\delta}는 잠재 일관성 모델(LCM)과 컨트롤넷을 통합한 새로운 텍스트-이미지 합성 프레임워크입니다. 이 모델은 PIXART-{\alpha}의 고해상도 이미지 생성 기능을 기반으로, 추론 속도를 대폭 향상시켜 빠른 시간 내에 고품질 이미지를 생성합니다. 8비트 추론 기능을 통해 GPU 메모리 제약 내에서도 효과적으로 작동하며, ControlNet-Transformer 아키텍처로 세밀한 이미지 제어가 가능합니다. PIXART-{\delta}는 텍스트-이미지 합성 분야에서 혁신적인 접근법을 제공하며, 최첨단 오픈 소스 이미지 생성 모델로서의 역할을 수행합니다.
    https://huggingface.co/papers/2401.05252----


    『플러터 생존 코딩』 저자 오준석 주강사의 조기 마감된 인기 과정!

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오늘은 목요일, 벌써 내일은 금요일이에요! 조금만 더 홧팅!

모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다.

  1. JDBC 커넥터 및 Java 21 가상 스레드 벤치마크

Java와 데이터베이스 개발자들은 Java 21의 Project Loom을 통해 도입된 가상 스레드의 중요성을 인지해야 합니다. 가상 스레드는 I/O 작업이 완료될 때까지 ‘Park’되며, 이를 통해 개발자들은 동기적 코드를 비동기적 코드로 변경할 필요 없이, 자원 효율적이고 빠른 애플리케이션을 작성할 수 있습니다. 이는 네트워크 코드의 확장성을 높이고, I/O 작업 중 스레드 차단 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
https://mariadb.com/resources/blog/benchmark-jdbc-connectors-and-java-21-virtual-threads/

2. Python에서 올바른 property 사용법
파이썬의 ‘property’는 기존 클래스의 속성을 메서드로 변경할 때 유용합니다. Java와 달리, 파이썬에서는 속성을 나중에 메서드로 변경해도 기존 코드를 수정할 필요가 없습니다. ‘property’를 사용하면 get, set, delete 작업을 수행하는 메서드를 일반 속성처럼 작동시킬 수 있습니다. 그러나 이 기능은 필요할 때만 사용해야 하며, 복잡한 로직이나 데이터베이스 쿼리 같은 작업을 숨기기 위해 남용해서는 안 됩니다. 기본적으로는 간단한 속성으로 시작하고, 필요에 따라 getter/setter 메서드로 전환하는 것이 바람직합니다.
https://www.b-list.org/weblog/2023/dec/21/dont-use-python-property/

3. Mixtral 8x7B: SMoE 기반 혁신적 언어 모델의 성과
Mixtral 8x7B는 SMoE 기반의 언어 모델로, 8개의 전문가로 구성된 각 레이어와 라우터 네트워크를 통한 두 전문가의 선택이 특징입니다. 이 모델은 47억 개의 파라미터 중 추론 중에는 13억 개만 활성화하여 사용합니다. Mixtral 8x7B는 다양한 벤치마크에서 Llama 2 70B 및 GPT-3.5보다 우수하거나 동등한 성능을 보이며, 특히 수학, 코드 생성, 다국어 작업에서 뛰어난 결과를 보입니다. 지침을 따르는 미세 조정된 Mixtral 8x7B - 인스트럭트 모델은 다양한 휴먼 벤치마크에서 뛰어난 성능을 입증합니다.
https://huggingface.co/papers/2401.04088

4. MoE-Mamba: SSM과 MoE의 혁신적인 결합
최근 연구에서는 상태 공간 모델(SSM)과 전문가 혼합(MoE)의 결합을 통해 MoE-Mamba 모델을 개발했습니다. 이 모델은 기존의 Mamba와 Transformer-MoE 모델을 능가하는 성능을 보여주며, 더 적은 훈련 단계로 높은 성능을 달성합니다. MoE-Mamba의 성공은 SSM의 잠재력을 활용하고 Transformer의 성능을 개선하는 새로운 방법론을 제시하며, 순차적 모델링 분야에서의 발전을 이끌고 있습니다.
https://huggingface.co/papers/2401.04081

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