구글, 언론사 데이터 무단 학습으로 프랑스서 3600억 벌금
AI타임스
[240325] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”
모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI/SW 커뮤니티입니다.
🗞️ SW/AI 한줄 뉴스
1. 구글, 언론사 데이터 AI 훈련 데이터로 무단 활용
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=158162
2. 최초의 '공정 학습' 인증 LLM의 등장이라..
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=158164
3. 'AI 추천'으로 거래액 껑충 뛴 기업이 있다?
https://n.news.naver.com/mnews/article/243/0000057662
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🤵♂️ 빠르다 빨라 AI 세상
1. Mora: 소라를 위협하는 멀티 에이전트 프레임워크를 통한 비디오 생성 기능의 새로운 접근
2024년 2월 OpenAI에 의해 출시된 후, 소라의 성능이나 다양한 비디오 생성 작업을 지원하는 능력을 능가하는 모델은 아직 없습니다. 대부분의 비디오 생성 모델이 비공개인 상황에서, 이 논문은 여러 고급 시각 AI 에이전트를 통합한 새로운 멀티 에이전트 프레임워크인 Mora를 제안합니다. Mora는 텍스트-비디오 생성, 텍스트 조건부 이미지-비디오 생성 등 다양한 작업에서 소라의 비디오 생성 기능을 성공적으로 모방할 수 있습니다. 실험 결과 Mora는 다양한 작업에서 소라에 근접한 성능을 보였으나, 소라와의 성능 격차는 여전히 존재합니다. 이 프로젝트는 협업형 AI 에이전트를 통한 비디오 제작의 미래 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대됩니다.
https://huggingface.co/papers/2403.13248
2. 진화 알고리즘을 통한 모델 병합: 도메인 간 성능 향상과 기초 모델 개발의 새로운 접근 방식
이 연구는 진화 알고리즘을 활용하여 기초 모델 생성을 자동화하는 새로운 접근 방식을 소개합니다. 이 방법은 인간의 직관과 도메인 지식에 의존하지 않고 다양한 오픈 소스 모델을 효과적으로 결합하는 방법을 자동으로 찾아내, 대규모 언어 모델(LLM) 개발에서 비용 효율적이면서도 높은 성능을 달성하는 모델 병합을 가능하게 합니다. 이 접근 방식을 통해, 예를 들어 수학 추론 능력을 갖춘 일본어 LLM과 같은 도메인 간 병합이 용이해지며, 일본 수학 LLM은 특정 학습 없이도 일본어 LLM 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 또한, 문화 인식 일본어 비디오 언어 모델(VLM) 생성을 통해 일본 문화에 특화된 콘텐츠 설명에서 기존 모델을 초과하는 성능을 달성했습니다. 이러한 접근 방식은 기초 모델 개발에 대한 새로운 패러다임을 제시하며, 오픈 소스 커뮤니티에 기여함으로써 추가 연구와 개발을 위한 기반을 마련합니다.
https://huggingface.co/papers/2403.13187
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🦸♂️ 오늘의 SW 스피드웨건
1. Redis, 라이선스를 BSD 에서 듀얼 라이선스로 변경
Redis는 이제 Redis 7.4부터 Redis Source Available License(RSALv2)와 Server Side Public License(SSPLv1)로 이중 라이센스될 것입니다. 이는 Redis가 더 이상 BSD 라이센스 하에 배포되지 않음을 의미합니다. 이 새로운 라이센스 정책은 Redis의 지속 가능한 발전을 지원하고, 클라우드 서비스 제공업체가 무료로 Redis 소스 코드를 사용하는 것을 제한하며, 개발자 커뮤니티에는 계속해서 자유로운 사용을 허용할 것입니다. Redis는 앞으로도 파트너 생태계와 기업 고객에 대한 지원을 계속할 예정입니다.
https://news.hada.io/topic?id=13942
2. PostgreSQL 인덱스 유형
이 글에서는 PostgreSQL의 여러 인덱스 유형 중 B+Tree, Hash, GIN 인덱스를 분석합니다. B+Tree 인덱스는 기본 옵션으로 범위 검색이나 정렬에 적합하며, Hash 인덱스는 동등성 검사에 유용합니다. GIN 인덱스는 JSON 컬럼과 같은 복합 구조의 인덱싱에 적합합니다. 각 인덱스 유형의 선택은 특정 쿼리와 데이터의 특성에 따라 달라집니다.
https://vladmihalcea.com/postgresql-index-types/
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2024년 3월 25일 오전 1:07
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< 🔔 내가 만나본 빠르게 성장하는 주니어 개발자들의 특징 >
본론에 앞서 이 글은 그동안 제가 만나본 성장이 빠르다고 느낀 주니어 개발자분들의 태도와 습관을 정리해보는 글입니다.
기술이나 학습등을 거론하며 '이런것만 배우면 당신도 빠르게 성장할 수 있습니다!' 류의 글은 아니고 그분들의 이런 태도와 습관이 성장에 영향이 있지 않았을까 정도의 글이라고 생각해주시면 되겠습니다.
✅️ 질문을 잘한다.
빠르게 성장하신 분들의 질문엔 2가지 공통점이 있었다.
1. 질문의 타이밍
대부분의 신입사원이나 주니어 개발자분들은 선배 개발자에게 질문을 하기 부담스러워 한다. 그래서 혼자 몇일을 끙끙거리다가 힘겹게 질문하거나 선배 개발자가 먼저 말을 걸어서 답을 얻는 모습을 많이 본다.
만약 알고싶던 내용이 선배 개발자가 바로 대답해줄 수 있는 것이었다면 오래 끙끙거린만큼 시간을 허비해버린것과 같다.
질문을 잘하는 분들의 경우 자신들의 고민이 자신이 풀수 없는 수준이라는걸 알게 되면 선배 개발자들에게 바로 질문함으로써 그만큼 시간을 아끼고 다음 스텝으로 나아간다.
2. 질문의 깊이
질문할 때 '이게 뭐에요?' 나 'A 부터 Z 까지 알려주세요' 등의 질문을 하지 않는다.
자신이 충분히 찾아보고 자신의 선에서 최대한 알아본 뒤에 풀리지 않는 부분을 질문한다. 그렇기에 질문의 깊이가 깊다.
이런 질문을 받았을 때 바로 답을 주는 경우도 있지만 대부분 이런 깊이 있는 질문은 정확한 확인을 위해 다시 한번 관련 내용을 찾아보게 만든다.
이로 인해 질문 받는 사람도 알고 있던 내용을 복습하거나 놓쳤던 부분을 공부하게 되고 이를 통해 같이 성장하는 느낌을 받는다. 그래서 나는 이런식으로 질문 하는 분들이 좋고 나도 다른 사람들한테 이렇게 질문을 하기 위해 노력한다.
✅️ 가만히 있지 않는다.
간혹 내 업무가 많이 밀리고 바쁘다보면 주니어 분들을 신경쓰지 못해 그분들의 업무에 공백이 생길때가 있다. 업무를 잘하시는 주니어 분들은 이런 공백도 허투루 지나가지 않고 아래와 같은 행동들을 한다.
1. 업무 혹은 과제를 달라고 요청한다.
2. 팀에서 진행하는 프로젝트에 이슈가 없는지 찾아본다. 혹은 발견된 이슈의 원인을 파악해보려고 한다.
3. 팀에서 진행하는 프로젝트 코드를 분석한다.
4. 팀에서 사용하는 오픈소스나 프레임워크, 라이브러리 코드를 분석한다.
5. 프... 더 보기
