"긴 밤 괴롭히던 악몽 안녕"...AI, 인셉션처럼 꿈도 통제 [미래on]
n.news.naver.com
[240411] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”
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🗞️ SW/AI 한줄 뉴스
1. 더 이상 악몽은 끝... 꿈도 통제하는 AI
https://n.news.naver.com/mnews/hotissue/article/421/0007468147?type=series&cid=2000002
2. 단어에 1000개 당 1달러, AI 학습 데이터 시장 점점 커진다
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=158618
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🤵♂️ 빠르다 빨라 AI 세상
1. Direct Nash Optimization: 선호도 피드백을 활용한 반복적 언어 모델 개선
이 논문은 Direct Nash Optimization (DNO)이라는 알고리즘을 제안하고 있습니다. DNO는 언어 모델을 강력한 오라클의 선호도 피드백을 사용해 반복적으로 개선시키는 알고리즘입니다. 기존 RLHF와 달리 대조 학습의 안정성과 일반 선호도 최적화의 이론적 장점을 결합했습니다. 이는 일괄 처리된 온폴리시 알고리즘으로 회귀 기반 목적 함수를 사용하여 구현이 간단하고 효율적입니다. 이론적으로 수렴성과 단조 개선을 보장하며, 7B 파라미터의 언어 모델을 GPT-4 수준으로 끌어올릴 수 있음을 실험적으로 보였습니다. 선호도 쌍 선택, 언어 모델 기반 선호도 주석 사용 등 중요한 설계 결정에 대한 분석도 수행했습니다.
https://huggingface.co/papers/2404.03715
2. SoS: 검색을 통한 문제 해결 학습으로 언어 모델의 성능 극대화
본 논문에서는 언어 모델이 검색을 통해 문제를 풀도록 학습시키는 Stream of Search(SoS) 프레임워크를 제안합니다. 다양한 탐색적 검색 전략으로 생성된 데이터셋을 통해 언어 모델을 처음부터 학습시키면, 최적 경로만 학습한 모델보다 성능이 크게 향상됩니다. 또한 Advantage-Induced Policy Alignment(APA)와 Self-Taught Reasoner(STaR)를 활용해 모델을 점진적으로 개선하면, 이전에 풀리지 않았던 문제의 36%를 해결할 수 있게 됩니다. 본 연구 결과는 언어 모델이 검색을 통해 문제를 해결하는 법을 학습하고, 스스로 개선하여 새로운 검색 전략을 유연하게 활용할 수 있음을 시사합니다.
https://huggingface.co/papers/2404.03683
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🦸♂️ 오늘의 SW 스피드웨건
1. 소규모 EC2 인스턴스에서 월 900만 건 이상의 요청을 처리하도록 Laravel 앱을 확장하는 방
라라벨 애플리케이션을 월 900만 요청 이상 처리하기 위해, 작업과 큐의 활용, 성능 최적화를 위한 코드 최적화, 느린 쿼리 식별 및 해결, 캐시 구현 전략, 그리고 라라벨 옥탄을 통한 성능 향상 등의 전략을 도입하는 것이 중요합니다. 이러한 방법들을 통해 애플리케이션이 고부하 상황에서도 원활하게 작동하도록 확장성을 높일 수 있습니다
https://developerjoy.co/blog/how-to-scale-a-laravel-app-to-handle-9m-requests-per-month-in-a-small-ec2-instance
2. 앵귤러와 위즈 동시 사용
구글의 두 웹 프레임워크, Angular와 Wiz가 각각 고성능 앱과 상호작용이 많은 앱에 초점을 맞춰 왔으나, 이제 두 프레임워크가 서로의 장점을 결합하여 개발자 경험과 성능을 모두 개선하기 위해 협력하고 있습니다. 이 협력을 통해 점차적으로 Wiz 기능을 Angular로 오픈 소스화하고, SSR의 중요성을 강조하며, 웹 성능 향상을 위해 함께 혁신할 계획입니다.
https://blog.angular.io/angular-and-wiz-are-better-together-91e633d8cd5a
다른 생각에서 시작한 AI교육,
모두의연구소 AI학교 아이펠 온라인 8기
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2024년 4월 11일 오전 1:11
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