새해 인사드린 것이 엊그제 같은데, 벌써 2월이 시작되고 17호 뉴스레터로 인사드리게 되었습니다!
이번 뉴스레터는 저도 생성형 AI를 활용해서 작성해 보았어요😎 좋은 아티클을 모으고, 어떻게 하면 보기 좋게 정리&요약할 수 있을지 고민하는 것에 많은 시간을 쏟았었는데요. 모두의 타임라인을 뜨겁게 달궜던 HOT한 생성형 AI의 편리함을 직접 느낄 수 있었습니다👍 본격적으로 구글과 마이크로소프트까지 가세한 생성형 AI 챗봇 시장! 경쟁이 어떻게 전개될지 기대가 됩니다. 앞으로도 재밌고 유익한 소식들로 찾아뵐게요!🙇
날씨도 점점 따듯해지고, 실내 마스크 해제도 시행되면서 점점 코로나 이전으로 돌아가고 있는 것 같습니다. 하지만 방심은 금물! 모두 건강한 2월 한 달 보내시기 바라요🙏
데이터 사이언티스트는 갓 졸업한 학생들에게 매우 바람직한 직업이지만 경쟁에서 눈에 띄기는 어려울 수 있습니다. Kaggle 대회는 자신을 차별화하는 좋은 방법이었으나 이제는 표준이 되었고, 실제로 눈에 띄려면 지원자는 데이터 중심 AI(Data-Centric AI) 기술을 입증하는 것에 집중해야 합니다. 이 아티클에서는 데이터 라벨링에 대한 지식 습득, 포트폴리오 프로젝트 구축, 데이터 중심 교육 패러다임에 대한 학습, 주제에 대한 콘텐츠 작성 및 기존 프로젝트에서 수행된 데이터 준비 작업에 대한 강조가 포함되어 있는데요. 데이터 중심 AI는 성장하는 분야이며, 이에 대한 지식을 갖추면 그 지원자가 눈에 띄고 꿈의 직업을 찾는 데 도움이 될 것입니다. 원글을 통해 필요한 아이디어를 얻어보세요!
Cookiecutter MLOps는 모든 ML 플랫폼이 가져야 하는 MLOps 원칙에 대한 Shreya Shankar의 생각을 자극하는 트윗에서 제시된, 프로덕션 중심 ML 프로젝트 템플릿입니다. 이 아티클에서는 초급, 중급 및 고급 수준으로 나누어진 9가지 권장 사항이 포함되어 있는데요! 이 템플릿은 사전 커밋 후크 사용, 훈련된 각 모델에 Git 해시 첨부, 단일 리포지토리 사용, 데이터 버전 관리 및 데이터 품질 SLA 설정을 포함하는 처음 5가지 초보자 원칙의 구현을 제안합니다. 또한 IMDB 영화 리뷰 데이터 세트를 사용하는 감정 분석 프로젝트의 종단 간 예를 제공하고, MLOps를 시작하여 ML 프로젝트가 프로덕션 준비가 되었는지 확인하는 좋은 방법까지 보여줍니다. 원글을 통해 자세한 내용을 확인해 보세요!
생성형 AI 플랫폼은 누가 소유하게 될까요?
생성형 AI는 소프트웨어 산업과 그 이상에 막대한 영향을 미치고 있습니다. A16z는 시장의 역학 관계를 파악하고 생성형 AI 비즈니스 모델에 대한 더 광범위한 질문에 답하기 시작합니다. 생성형 AI는 빠르게 성장하는 기술 스택으로 애플리케이션 출시 후, 1년도 채 안 되어 연간 매출 1억 달러에 도달했는데요. 인프라 공급업체는 지금까지 이 시장에서 가장 큰 승자일 가능성이 높고 스택을 통해 흐르는 수익을 얻었습니다. 애플리케이션 회사는 매출이 빠르게 증가하고 있지만 유지, 제품 차별화 및 총 마진 문제로 어려움을 겪는 경우가 많은 반면, 모델 공급자는 이 시장의 존재 자체에 책임이 있지만 아직 대규모 상업적 규모를 달성하지는 못했고요. Amazon Web Services, Google Cloud Platform 및 Microsoft Azure와 같은 클라우드 공급자는 Nvidia와 같은 하드웨어 제조업체의 최대 고객이며 생성형 AI 붐의 보상을 받고 있습니다. 흥미로운 점은 많은 모델 제공업체가 공익 기업으로 조직하거나 상한이 있는 이익 공유를 발행하거나 공익을 그들의 사명에 명시적으로 통합했다는 것일 텐데요. 원글을 통해 더 자세한 내용을 읽어보시면 좋을 것 같습니다.👩💻
Superb AI의 테크 블로그! 이번 글은 Superb AI가 NestJS Interceptor를 어떻게 쓰고 있는지에 대한 사용 사례와 겪었던 이슈에 대해 공유하려고 합니다. NestJS를 도입을 결정하고 나서, Logger를 구현할 때, 어떻게 하면 코드 중복을 최소화하고 유지보수가 쉽도록 할 수 있을지에 대해 고민했던 경험을 공유합니다! 😆링크에서 확인해 주세요!
그 외 흥미로운 이야기들
Google, 곧 출시될 챗봇 검색 엔진을 발표
Microsoft 대 Google Saga는 지금 무시무시하게 뜨거워지고 있습니다. ChatGPT 기반 Bing 발표 직후, Google의 'code red'는 자체 검색 엔진을 구동할 수 있는 챗봇의 이름을 Code Bard로 바뀌었다고 합니다.
1월 31일, 기존 번역기에 대비해 더 사람처럼 들리고, 정확히 문맥을 파악해 주는 DeepL 번역기가 한국어를 지원하기 시작했습니다. 독일 <-> 영어에서는 경쟁사 구글, 아마존, Bing 번역기 보다 6배, 영어 <-> 중국어에서는 5배, 영어 <-> 일본어에서는 6배 더 정확하다고 하는데요! 링크를 통해 확인해 보세요!
챗봇 기술을 사용하여 Telegram을 해적 테마 교육 도구로 바꾸는 멋진 작업을 만들어냈다고 합니다! 선택한 주제를 입력하면 몇 분 후에 챕터 목록이 표시되고 이를 통해 작업할 수 있고, 각 챕터가 끝난 후 퀴즈 질문을 제공하여 섹션 간에 앞뒤로 이동할 수 있으며, 출력을 웹 페이지에 저장까지 할 수 있다고 하는데요! 챗봇을 통한 스터디! 어떠세요?
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