"AI로 자폐 조기진단, 어르신 건강 관리"...올해 AI 확산에 7100억원 투입
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🗞️ SW/AI 한줄 뉴스
1. AI로 자폐 조기진단, 건강 관리 등 국민 체감하는 실생활에 AI 확대 방점
https://n.news.naver.com/mnews/article/016/0002290460
2. 정부, 'AI 일상화'에 7000억 투입.
https://n.news.naver.com/mnews/article/119/0002817180
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🤵♂️ 빠르다 빨라 AI 세상
1. LLM2LLM: 데이터 부족 상황에서 성능 향상을 위한 학생-교사 학습 전략
LLM2LLM은 데이터가 부족한 상황에서 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 새로운 전략입니다. 이 방법은 초기 시드 데이터로부터 학생 LLM을 미세 조정하고, 모델이 틀린 데이터 포인트를 평가하여 추출한 뒤, 교사 LLM을 사용해 이 잘못된 데이터 포인트를 기반으로 합성 데이터를 생성하여 학습 데이터에 다시 추가합니다. 이 과정을 통해, LLM은 더 어려운 예제에 집중하며, 이는 전반적인 모델 성능의 상당한 향상을 이끕니다. 연구 결과에 따르면, LLM2LLM은 GSM8K, CaseHOLD, SNIPS, TREC, SST-2 데이터 세트에서 기존 미세 조정 방식과 데이터 증강 기준선을 능가하는 성능을 보였습니다. 이 방식은 노동 집약적인 데이터 큐레이션에 대한 의존도를 줄이며, 데이터 제약이 있는 도메인과 작업에 적합한 확장성과 성능이 뛰어난 LLM 솔루션의 개발을 가능하게 합니다.
https://arxiv.org/abs/2403.15042
2. Adaptive-RAG ****: 검색 증강 LLM을 위한 동적 전략 선택
이 연구는 외부 지식 베이스를 대규모 언어 모델(LLM)에 통합하는 검색 증강 방식이 질문-응답(QA) 등 여러 작업에서 응답 정확도를 향상시키는 유망한 접근 방식으로 부각됨에 따라, 쿼리의 복잡성에 따라 최적의 전략을 동적으로 선택하는 새로운 적응형 QA 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 단순한 쿼리부터 복잡한 다단계 쿼리까지 다양한 복잡도를 효과적으로 처리할 수 있는 방식을 도입함으로써, 불필요한 계산 오버헤드를 줄이고 정확성을 높입니다. 쿼리의 복잡성 수준을 예측하기 위해, 자동 수집된 레이블을 활용하여 훈련된 더 작은 언어 모델(LM) 분류기를 사용합니다. 이 접근 방식은 반복 및 단일 단계 검색 증강 LLM과 검색 없음 방법 사이에서 원활하게 적응할 수 있으며, 오픈 도메인 QA 데이터 세트를 통한 검증에서 우리 모델이 관련 기준 및 적응형 검색 접근 방식에 비해 QA 시스템의 효율성과 정확성을 향상시키는 것을 확인했습니다.
https://arxiv.org/abs/2403.14403
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🦸♂️ 오늘의 SW 스피드웨건
1. Airbnb JavaScript 스타일 가이드
이 가이드는 Babel을 사용하고, babel-preset-airbnb 또는 동등한 것을 사용할 것을 가정합니다. 또한, airbnb-browser-shims 또는 동등한 것을 사용하여 앱에 shims/polyfills을 설치하는 것을 요구합니다. 여기에는 다양한 프로그래밍 언어 및 기술에 대한 스타일 가이드가 포함되어 있으며, JavaScript의 여러 측면을 다루는 세부 항목들이 포함되어 있습니다. 예를 들어, 타입, 함수, 클래스, 변수, 제어문 등의 사용 방법과 네이밍 컨벤션, 주석 처리, 공백 사용법 등 코드를 작성할 때 고려해야 할 사항들이 자세히 설명되어 있습니다. 이 가이드는 다른 언어로도 제공되며, JavaScript에 대해 더 알고 싶은 사람들을 위한 자료 및 커뮤니티 정보도 포함하고 있습니다.
https://github.com/airbnb/javascript
2. Node v21.7.2 변경점
최근 변경 사항에는 두 가지 중요한 취약점이 포함되어 있습니다. 첫 번째는 HTTP/2 서버의 충돌을 유발할 수 있는 높은 위험 등급의 CVE-2024-27983, 두 번째는 중간 위험 등급의 HTTP 요청 밀반입을 가능하게 하는 CVE-2024-27982입니다. 또한, llhttp와 undici의 새로운 버전이 각각 9.2.1과 6.11.1로 업데이트되었습니다.
https://nodejs.org/en/blog/release/v21.7.2
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2024년 4월 5일 오전 1:24
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나는 가끔 조합형 한글의 아름다움에 대해 생각한다.
그 아름다움은 단순히 예쁜 글꼴이나 정갈한 종이 위의 자소 배열에서 끝나지 않는다. 진짜 매력은, 정밀한 정보 구조와 이산 수학적 규칙성 속에 숨어 있다.
AI(LLM) 애플리케이션의 발전 속도가 AI 지능(능력)의 발전 속도를 따라가지 못하고 있는 상태가 되었다. 즉, 이제 AI가 부족한 것이 문제가 아니라, AI의 능력을 100% 활용하지 못하고 있는 것이 문제인 상태가 되었다는 이야기.
