[240322] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

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 🎙️ SW/AI 한줄 뉴스
1. 2030년 AI 글로벌 시장 규모 1800조
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=158152
2. AI로 파리 복제까지 하는 과학자들
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=158137

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🤵‍♂️ 빠르다 빨라 AI 세상
1. 검색 증강 사고(RAT): 대규모 언어 모델의 생성 작업 성능 향상 방안
이 연구는 정보 검색을 통해 대규모 언어 모델의 장시간 생성 작업 성능을 향상시키고 환각을 줄이는 방법, 즉 검색 증강 사고(RAT) 방법을 제안합니다. RAT는 제로 샷 체인 오브 쏫(CoT) 생성 이후, 작업 쿼리와 관련된 검색 정보를 바탕으로 현재 및 과거의 사고 단계를 반복적으로 수정합니다. GPT-3.5, GPT-4, CodeLLaMA-7b 모델에 RAT를 적용한 결과, 코드 생성, 수학적 추론, 창의적 글쓰기, 구체화된 작업 계획 등 다양한 장기 생성 과제에서 평균 13.63%, 16.96%, 19.2%, 42.78%의 성능 향상을 보였습니다. 이는 RAT가 대규모 언어 모델의 추론 및 생성 능력을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다.
https://arxiv.org/abs/2403.05313

2. RAFT: 대규모 언어 모델의 지식 통합과 추론 능력 향상을 위한 검색 증강 미세 조정 방법론
이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에 새로운 지식을 추가하는 최적의 방법론으로 검색 증강 미세 조정(RAFT)을 제시합니다. RAFT는 질문과 관련된 문서를 활용하여 모델이 불필요한 정보를 무시하고 도움이 되는 문서에서 정확한 정보를 추출하도록 훈련시킵니다. 이 접근 방식은 모델이 질문에 답변할 때 올바른 순서로 정보를 인용하도록 하며, 연쇄적 사고 스타일 응답을 통해 모델의 추론 능력을 개선합니다. RAFT는 PubMed, HotpotQA, Gorilla 데이터 세트를 포함한 다양한 도메인에서 LLM의 성능을 향상시키며, 사전 학습된 LLM을 도메인 내 RAG로 개선하는 강력한 사후 학습 레시피를 제공합니다.
https://arxiv.org/abs/2403.10131

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🦸‍♂️ 오늘의 SW 스피드웨건
1. AWS, 람다를 위한 새로운 자바스크립트 런타임 도입
아마존이 LLRT라는 새로운 자바스크립트 기반 런타임을 실험적으로 출시했습니다. LLRT는 Lambda 용도로 최적화되어 있으며, 크기가 몇 킬로바이트에 불과하여 AWS Lambda 환경의 부팅 시간을 최소화합니다. 이는 기존 런타임보다 훨씬 작아 빠른 시작 시간을 가능하게 합니다. 단, Node.js 라이브러리나 API에 의존하는 코드는 호환되지 않을 수 있습니다. LLRT는 비표준 자바스크립트 엔진인 QuickJS를 사용하며, 오픈 소스 프로젝트로 기여자를 모집 중입니다.
https://www.i-programmer.info/news/81-web-general/17052-aws-introduces-a-new-javascript-runtime-for-lambda.html

2. PostgreSQL과 분산형 DBMS의 성능 평가
PostgreSQL과 분산 데이터베이스인 CockroachDB, YDB의 TPC-C 벤치마크를 기반으로 한 실증적 성능 비교 연구를 소개합니다. PostgreSQL의 성능 한계와 여러 설정을 통한 최적화 과정을 탐구하며, 이를 통해 신뢰성과 성능 사이의 균형을 찾으려고 시도합니다. 또한, 벤치마크 결과를 공유하여 PostgreSQL이 분산 데이터베이스와 어떻게 경쟁하는지 보여줍니다. TPC-C는 OLTP 시스템의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 중요한 기준으로 사용됩니다.
https://blog.ydb.tech/when-postgres-is-not-enough-performance-evaluation-of-postgresql-vs-distributed-dbmss-23bf39db2d31

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