SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요?

아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요.

 1. 초보 단계 (Basic)
    * SELECT
    * FROM
    * WHERE
    * ORDER BY
    * AGGREGATE
    * GROUP BY
    * LIMIT
 2. 중급 단계 (Intermediate)
    * LEFT JOIN
    * INNER JOIN
    * LIKE
    * IN
    * CASE WHEN
    * HAVING
    * UNION ALL
 3. 고급 단계 (Advanced)
    * SUBQUERY
    * CTE (WITH)
    * STORED PRECEDURE
    * TRIGGER
    * WINDOW FUNCTION
 4. 연습 단계 (Practice)
    * BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)
    * INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)
    * ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)

#데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL을 처음부터 제대로 공부하고 싶지만, 어떻게 공부해야 할지 망설이고 있나요? 아래의 SQL 마인드맵으로 초보 단계부터 고급 단계까지 차근차근 공부해봐요. <ol ><li>초보 단계 (Basic)<ul ><li>SELECT</li><li>FROM</li><li>WHERE</li><li>ORDER BY</li><li>AGGREGATE</li><li>GROUP BY</li><li>LIMIT</li></ul></li><li>중급 단계 (Intermediate)<ul ><li>LEFT JOIN</li><li>INNER JOIN</li><li>LIKE</li><li>IN</li><li>CASE WHEN</li><li>HAVING</li><li>UNION ALL</li></ul></li><li>고급 단계 (Advanced)<ul ><li>SUBQUERY</li><li>CTE (WITH)</li><li>STORED PRECEDURE</li><li>TRIGGER</li><li>WINDOW FUNCTION</li></ul></li><li>연습 단계 (Practice)<ul ><li>BASIC SQL PROJECT (SQL 기초 프로젝트)</li><li>INTERMEDIATE SQL PROJECT(SQL 중급 프로젝트)</li><li>ADVANCED SQL PROJECT(SQL 고급 프로젝트)</li></ul></li></ol> #데이터리차드 #SQL #로드맵

SQL 학습 로드맵

A collection of (mostly) technical things every software developer should know about - mtdvio/every-programmer-should-know

GitHub - mtdvio/every-programmer-should-know: A collection of (mostly) technical things every software developer should know about

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가 알아야하는 지식 모음
https://github.com/mtdvio/every-programmer-should-know
JS 프로젝트 50일동안 50개만들기
https://github.com/bradtraversy/50projects50days

모오던 웹개발
https://github.com/dexteryy/spellbook-of-modern-webdev

30초면 배울 수 있는 코드 스니핏들
https://github.com/Chalarangelo/30-seconds-of-code

개발 면접 핸드북
https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

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데보션 (DEVOCEAN) 기술 블로그 , 개발자 커뮤니티이자 내/외부 소통과 성장 플랫폼  

LLM 성능, 어떻게 평가하는 것일까? (feat. lm-eval-harness)

GPT 버전업이나 새로운 LLM이 나올 때, 성능평가표도 함께 나오는데요.
많은 전문가분들이 첨언해주셔서 그대로만 이해했는데,
어떻게 평가할 수 있는지에 대해 아래 굉장히 쉽게 자세하게 나오네요!

AI에 관심있는 분들은 꼭 읽어보세요! 🤓

https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=166716&boardType=techBlog&searchData=&searchText=&id=&techType=&searchDataSub=&searchDataMain=

GPT 버전업이나 새로운 LLM이 나올 때, 성능평가표도 함께 나오는데요. 많은 전문가분들이 첨언해주셔서 그대로만 이해했는데, 어떻게 평가할 수 있는지에 대해 아래 굉장히 쉽게 자세하게 나오네요! AI에 관심있는 분들은 꼭 읽어보세요! 🤓 https://devocean.sk.com/blog/techBoardDetail.do?ID=166716&amp;boardType=techBlog&amp;searchData=&amp;searchText=&amp;id=&amp;techType=&amp;searchDataSub=&amp;searchDataMain=

devocean.sk.com

LLM 성능 어떻게 평가하는 것일까요?

YouTube에서 마음에 드는 동영상과 음악을 감상하고, 직접 만든 콘텐츠를 업로드하여 친구, 가족뿐 아니라 전 세계 사람들과 콘텐츠를 공유할 수 있습니다.

 - YouTube

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

AutoParams 덕분에 3년 이상을 Spring Boot 앱 개발에 TDD를 덜 힘들게 적용했습니다. 누군가에게 조금이라도 더 도움이 되길 바라며 올해 스프링 캠프에서 AutoParams의 목적과 아키텍처, 사용법을 설명하는 자리를 가졌습니다.

youtu.be

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테스트

최신 기술을 사용하는지라 아직 쓸만한게 없어 자체적으로 작은(?) 프레임웍을 하나 만들었는데, 만들고 나니 천조국 기술 회사가 만든 거의 유사한 프레임웍이 출시되었습니다. 방향성도 거의 똑같.. 🥲

성능도 제 것이 10% 이상 좋고 바닥부터 직접 만들었으니 커스터마이징도 훨씬 빠르고 수월하지만(천조국 것은 아무래도 기능 하나 수정하려면 1주일 이상 핑퐁..), 천조국 회사가 만든 것이 더 많은 사람들의 피드백을 받을테니 장기적으로 보면 천조국 것이 낫지 않을까..라는 고민에 빠져 있는데요.

이런 경우, 과연 저는 어떤 선택을 하는 것이 올바른 선택일까요? 솔로몬 여러분들의 현명한 판결을 기다려봅니다. 👸🏻🤴🏻

최신 기술을 사용하는지라 아직 쓸만한게 없어 자체적으로 작은(?) 프레임웍을 하나 만들었는데, 만들고 나니 천조국 기술 회사가 만든 거의 유사한 프레임웍이 출시되었습니다. 방향성도 거의 똑같.. 🥲 성능도 제 것이 10% 이상 좋고 바닥부터 직접 만들었으니 커스터마이징도 훨씬 빠르고 수월하지만(천조국 것은 아무래도 기능 하나 수정하려면 1주일 이상 핑퐁..), 천조국 회사가 만든 것이 더 많은 사람들의 피드백을 받을테니 장기적으로 보면 천조국 것이 낫지 않을까..라는 고민에 빠져 있는데요. 이런 경우, 과연 저는 어떤 선택을 하는 것이 올바른 선택일까요? 솔로몬 여러분들의 현명한 판결을 기다려봅니다. 👸🏻🤴🏻

어떤 맥락과 상황인가에 따라 다르겠지만 
바퀴를 다시 발명하지 마라 (Don't reinvent the wheel) 라는 격언처럼 
기능상의 차이가 없다면 좀 더 공유가 쉽고 가능한 방향을 따라가는 게 좋을 거 같네요.  

워털루 대학의 한 학생이 AI(정확히는 Claude)의 도움을 받아 방구석에서 일주일만에 소형 원자로(feat. 아크 리액터)를 만들어냈다고 합니다. 😳

사실 진짜 위험한 원자로는 아니고, 이러한 기기를 만드는 일은 다양하게 있어왔는데요. 하드웨어 지식이 전혀 없는 상태에서 일주일만에 만들 수 있었다는 것이 놀라운 일입니다.

얼마전에 코딩을 해 본 적이 없는 한 어린아이가 AI와 함께 게임을 두어시간만에 만들었던 일도 화제가 되었었는데요. 이제는 정말로 AI의 도움을 받아 무엇이든 쉽게 배울 수 있는 시대가 된 것 같습니다.

워털루 대학의 한 학생이 AI(정확히는 Claude)의 도움을 받아 방구석에서 일주일만에 소형 원자로(feat. 아크 리액터)를 만들어냈다고 합니다. 😳 사실 진짜 위험한 원자로는 아니고, 이러한 기기를 만드는 일은 다양하게 있어왔는데요. 하드웨어 지식이 전혀 없는 상태에서 일주일만에 만들 수 있었다는 것이 놀라운 일입니다. 얼마전에 코딩을 해 본 적이 없는 한 어린아이가 AI와 함께 게임을 두어시간만에 만들었던 일도 화제가 되었었는데요. 이제는 정말로 AI의 도움을 받아 무엇이든 쉽게 배울 수 있는 시대가 된 것 같습니다.

‪기사 링크: https://www.therecord.com/news/waterloo-region/with-artificial-intelligence-as-his-guide-waterloo-student-builds-small-nuclear-reactor/article_4a557d1e-49ae-5da9-9645-aa528d6e958c.html‬

문제풀이 전략을 “먼저” 생각한 후 CoT를 통해 문제를 푸는 과정을 진행하는 방식인 SCoT(Strategic Chain-of-Thought) 기법이 제안되었습니다.

예를 들면, 수학 문제를 풀 때, 우선 “이 문제를 어떤 공식으로 풀면 좋을까? ㅇㅇ 공식을 사용하면 되겠다.”라고 생각하고 난 뒤 풀면 좋은 것과 같은 것이죠.

당연하게도(?) CoT보다 더 나은 성능을 보여주고, 단일 추론으로 Self-Consistency 에 준하는 성능을 보여줍니다.

프롬프트 포맷은 Role Setting, Workflow, Rules, Initialization 의 구성으로 문제의 카테고리에 따라 프롬프트의 내용을 달리해야합니다만, 다음처럼 간단한 방식의 SCoT 로도 Zero-shot CoT 보다는 나은 성능을 보입니다.

생각 토큰이 많을수록 성능이 좋아진다는 바는 널리 알려져 있는데요. 이제는 생각 토큰을 얼마나 효율적으로 사용하느냐가 연구 주제가 되는 것 같네요.

—

당신은 문제 해결을 위해 가장 효과적인 전략을 먼저 찾아낸 다음, 최종 답을 도출하는 임무를 맡았습니다.

문제를 신중하게 고려하고, 문제 해결 과정을 가장 잘 안내할 전략적 지식을 생성하세요.

문제: [여기에 문제를 입력하세요]

다음으로, 생성된 전략적 지식을 사용하여 문제를 단계별로 풀어나가고, 필요한 모든 추론을 보여주며 최종 답에 도달하세요.

선택지: [여기에 선택지를 입력하세요]
답: 단계별로 생각해 봅시다.

문제풀이 전략을 “먼저” 생각한 후 CoT를 통해 문제를 푸는 과정을 진행하는 방식인 SCoT(Strategic Chain-of-Thought) 기법이 제안되었습니다. 예를 들면, 수학 문제를 풀 때, 우선 “이 문제를 어떤 공식으로 풀면 좋을까? ㅇㅇ 공식을 사용하면 되겠다.”라고 생각하고 난 뒤 풀면 좋은 것과 같은 것이죠. 당연하게도(?) CoT보다 더 나은 성능을 보여주고, 단일 추론으로 Self-Consistency 에 준하는 성능을 보여줍니다. 프롬프트 포맷은 Role Setting, Workflow, Rules, Initialization 의 구성으로 문제의 카테고리에 따라 프롬프트의 내용을 달리해야합니다만, 다음처럼 간단한 방식의 SCoT 로도 Zero-shot CoT 보다는 나은 성능을 보입니다. 생각 토큰이 많을수록 성능이 좋아진다는 바는 널리 알려져 있는데요. 이제는 생각 토큰을 얼마나 효율적으로 사용하느냐가 연구 주제가 되는 것 같네요. — 당신은 문제 해결을 위해 가장 효과적인 전략을 먼저 찾아낸 다음, 최종 답을 도출하는 임무를 맡았습니다. 문제를 신중하게 고려하고, 문제 해결 과정을 가장 잘 안내할 전략적 지식을 생성하세요. 문제: [여기에 문제를 입력하세요] 다음으로, 생성된 전략적 지식을 사용하여 문제를 단계별로 풀어나가고, 필요한 모든 추론을 보여주며 최종 답에 도달하세요. 선택지: [여기에 선택지를 입력하세요]답: 단계별로 생각해 봅시다.

📝 Strategic CoT 프롬프팅

‪혹~시, AI/LLM에 관심이 있으신데 CoT나 Self-Consistency가 생소하시다면 다음 강의나 도서를 참고하시면 좋습니다. 개발자가 아닌 분들도 보실 수 있도록 쉽게 구성하였으니 참고 해 주세요. 🤗‬

‪강의: https://fastcampus.co.kr/data_red_golbin‬

‪도서: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000213362002‬

“인간의 생존을 위협하고 있는 건  AI가 아니라 인간 자신이다!” 2034년 미래 예측부터 인간의 욕망까지 기술과 철학을 넘나드는 인공지능 특강

AI 트루스

🤔 AI는 우리에게 어떤 존재가 될 것인가? 고민해보신 적 있으신가요?

AI가 기술적으로 훌륭하고 우리에게 도움을 주는 것은 자명하지만,
앞으로 우리에게 어떤 존재가 될 것인지는 다른 개념으로 고민해봐야 한다고 생각해요.

<AI트루스: 두려움의 시대, 냉철하게 마주해야 할 가장 명확한 진실>

위 책에선 [AI는 인간에게 엄청난 이득만을 가져다 줄 것이다?]와 같은 너무 낙관적인 입장도 아니고, [AI는 인간의 역할을 모조리 빼앗을 것이다?]와 같은 너무 비관적인 입장도 아닙니다.
차분하게 AI가 우리에게 어떤 존재가 될 것인지에 대해 심도있는 고찰을 전합니다.

 * 개발자를 비롯한 소프트웨어 산업의 10년 후 미래
 * AI가 발전해온 기술적 과정의 이해
 * AI를 만들어온 인간의 목적과 욕망
 * AI로 인해 '코딩의 종말'이 도래할 것인가?
 * AI는 인간의 인식을 어떻게 변화시켰는가?
 * 인간과 AI는 상생이 가능한가?
 * 인공지능의 '극단적 효율성 추구'가 가져올 결과
 * 앞으로 단계별로 달라질 인간의 위치
 * AI의 '자기인식'과 자기목적

AI의 존재의의와 앞으로에 대해 이야기하니, 코딩을 몰라도 잘 읽히지만,
코딩을 아는 사람이라면 훨씬 더 재밌으니 개발자분들도 관심 가져보세요!

책에서 말하듯 인공지능의 영역은 넓어지고, 인간의 필요성은 점점 옅어질테니, 'AI를 활용하는 사람들 사이의 경쟁'을 대비하여 끊임없이 관심을 가지고 활용하려고 노력해야겠어요...!
노력도 노력이지만 AI 자체가 너무 재밌어서 행복하기만 하네요! (책에서 말하는 낙관론자인가..!)

저 역시 MBTI가 N이라서 (MBTI 맹신 중...),
이런 저런 주제들에 대해 끊임없이 상상하고 고민하길 좋아하는데,
이 책을 너무 재밌게 읽어 저자를 찾아봤어요!

저자인 임백준님은 삼성리서치 AI센터에서 조직을 이끌다가 현재는 디지털 컨텐츠 플랫폼을 창업하였는데요. 다른 재밌는 책도 많이 보이네요! 다른 책도 다음에 읽어볼게요!

* 도서를 제공해 주신 출판사 한빛미디어에 감사를 표합니다 🙏🏻
https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B4715598966

🤔 AI는 우리에게 어떤 존재가 될 것인가? 고민해보신 적 있으신가요? AI가 기술적으로 훌륭하고 우리에게 도움을 주는 것은 자명하지만,앞으로 우리에게 어떤 존재가 될 것인지는 다른 개념으로 고민해봐야 한다고 생각해요. &lt;AI트루스: 두려움의 시대, 냉철하게 마주해야 할 가장 명확한 진실&gt; 위 책에선 [AI는 인간에게 엄청난 이득만을 가져다 줄 것이다?]와 같은 너무 낙관적인 입장도 아니고, [AI는 인간의 역할을 모조리 빼앗을 것이다?]와 같은 너무 비관적인 입장도 아닙니다.차분하게 AI가 우리에게 어떤 존재가 될 것인지에 대해 심도있는 고찰을 전합니다. <ul ><li>개발자를 비롯한 소프트웨어 산업의 10년 후 미래</li><li>AI가 발전해온 기술적 과정의 이해</li><li>AI를 만들어온 인간의 목적과 욕망</li><li>AI로 인해 '코딩의 종말'이 도래할 것인가?</li><li>AI는 인간의 인식을 어떻게 변화시켰는가?</li><li>인간과 AI는 상생이 가능한가?</li><li>인공지능의 '극단적 효율성 추구'가 가져올 결과</li><li>앞으로 단계별로 달라질 인간의 위치 </li><li>AI의 '자기인식'과 자기목적</li></ul> AI의 존재의의와 앞으로에 대해 이야기하니, 코딩을 몰라도 잘 읽히지만, 코딩을 아는 사람이라면 훨씬 더 재밌으니 개발자분들도 관심 가져보세요! 책에서 말하듯 인공지능의 영역은 넓어지고, 인간의 필요성은 점점 옅어질테니, 'AI를 활용하는 사람들 사이의 경쟁'을 대비하여 끊임없이 관심을 가지고 활용하려고 노력해야겠어요...! 노력도 노력이지만 AI 자체가 너무 재밌어서 행복하기만 하네요! (책에서 말하는 낙관론자인가..!) 저 역시 MBTI가 N이라서 (MBTI 맹신 중...), 이런 저런 주제들에 대해 끊임없이 상상하고 고민하길 좋아하는데, 이 책을 너무 재밌게 읽어 저자를 찾아봤어요! 저자인 임백준님은 삼성리서치 AI센터에서 조직을 이끌다가 현재는 디지털 컨텐츠 플랫폼을 창업하였는데요. 다른 재밌는 책도 많이 보이네요! 다른 책도 다음에 읽어볼게요! * 도서를 제공해 주신 출판사 한빛미디어에 감사를 표합니다 🙏🏻https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B4715598966

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[AI에 관심이 많다면 꼭 읽어야 할 책] AI 트루스

애플 진짜, 기술을 뛰어난 사용자 경험으로 만드는 일은 정말 기가막히네요. 이게 안다고 되는게 아닌데, 어떻게 이렇게 계속 그런 문화를 유지할 수 있는지 정말 신기합니다.

애플 진짜, 기술을 뛰어난 사용자 경험으로 만드는 일은 정말 기가막히네요. 이게 안다고 되는게 아닌데, 어떻게 이렇게 계속 그런 문화를 유지할 수 있는지 정말 신기합니다.

In this issue: A more strategic way of prompting Closing the open source gap for MoE models The most powerful small code model… yet Vectors are everywhere these days and Superlinked is the compute framework for all your vector needs. In partnership with Redis and MongoDB, they’ve just launched their

🧠 The Next Level of CoT Prompting

CoT(Chain-of-Thought) 기법은 사용자의 프롬프트에 대해 AI가 단순히 최종 답변을 제시하는 것이 아니라, 중간 단계의 사고 과정을 보여주는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 AI의 추론 과정을 투명하게 만들고, 사용자가 AI의 답변을 더욱 신뢰할 수 있게 합니다.

1. 전략적 CoT(Strategic Chain-of-Thought): 전략 도출을 통해 LLM에서 정확한 추론 유도하기
-- Paper: https://arxiv.org/abs/2409.03271v1
 * 어떤 문제를 해결하나요?
   * 생각의 연쇄(CoT) 프롬프트는 대규모 언어 모델(LLM)에서 다단계 추론 능력을 이끌어내는 데 널리 사용되는 기법이 되었습니다.
   * CoT는 중간 추론 단계를 제공함으로써 LLM이 복잡한 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있게 해줍니다. 그러나 생성된 추론 경로의 품질과 일관성이 불안정하여 추론 작업에서 최적의 성능을 발휘하지 못할 수 있습니다.
 * 이 문제를 어떻게 해결하나요?
   * 전략적 사고 연쇄(SCoT)는 전략적 지식을 CoT 프로세스에 통합하여 불안정성 문제를 해결합니다.
   * SCoT는 중간 추론 단계를 생성하기 전에 전략적 지식을 통합함으로써 보다 일관되고 신뢰할 수 있는 추론 성능을 보장합니다.
   * SCoT는 단일 프롬프트 내에서 2단계 접근 방식을 사용합니다.
     * 먼저, LLM에서 효과적인 문제 해결 전략을 도출합니다.
     * 그런 다음, 이 전략을 사용하여 고품질의 CoT 경로와 최종 답변을 생성하도록 안내합니다.
 * 다음 단계는 무엇인가요?
   * LLM이 더 복잡한 작업에 계속 사용됨에 따라 전략적 지식을 통합하고 추론 경로의 일관성을 개선하는 것이 중요해질 것입니다. SCoT는 이러한 방향의 향후 연구를 위한 유망한 프레임워크를 제공합니다.
     
     
2. OLMoE(Open Mixture-of-Experts Language Models): 개방형 전문가 혼합 언어 모델
-- Paper: https://arxiv.org/abs/2409.02060
-- Code: https://github.com/allenai/OLMoE
 * 어떤 문제를 해결하나요?
   * 전문가 혼합(MoE)은 보다 효율적이고 확장 가능한 언어 모델을 구축하기 위한 유망한 접근 방식입니다.
   * 전문화된 '전문가' 모델 세트와 게이트 메커니즘을 사용하여 입력을 가장 관련성이 높은 전문가에게 라우팅함으로써 MoE는 밀집 모델에 비해 더 적은 매개변수로 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다.
   * 그러나 MoE 아키텍처에 대한 지속적인 연구와 개선에도 불구하고 Llama와 같은 대부분의 최신 언어 모델은 여전히 밀도 아키텍처에 의존하고 있습니다.
 * 이 문제를 어떻게 해결하나요?
   * 최초의 완전 오픈 소스, 최첨단 믹스 오브 엑스퍼트 언어 모델인 OLMOE-1B-7B가 소개되었습니다.
   * 1B개의 활성 파라미터와 7B개의 총 파라미터를 갖춘 OLMOE-1B-7B는 DeepSeekMoE-16B 및 Llama2-13B-Chat과 같은 대규모 고밀도 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.
 * 다음 단계는 무엇인가요?
   * OLMOE-1B-7B의 완전한 오픈 소스 릴리스는 최첨단 MoE 모델에 대한 접근성을 높이고 이 분야에 대한 추가 연구를 장려하기 위한 중요한 단계입니다.
   * 이 분야에서 MoE의 잠재력을 계속 탐구함에 따라, 프론티어 모델과 완전 개방형 모델 간의 성능 격차를 줄이기 위한 OLMOE 및 기타 오픈 소스 MoE 모델의 새로운 반복을 볼 수 있을 것으로 예상됩니다.
   
   
3. Yi-Coder: 작지만 강력한 코드용 LLM
-- Code: https://github.com/01-ai/Yi-Coder
 * 어떤 문제를 해결하나요?
   * Yi-Coder는 100억 개 미만의 파라미터로 최첨단 코딩 성능을 제공하는 일련의 오픈 소스 코드 LLM입니다.
   * 긴 컨텍스트 모델링을 처리하고 코드 생성, 편집, 완성, 수학적 추론 등 다양한 코딩 작업에서 탁월한 성능을 발휘하는 효율적이고 고성능의 코드 LLM에 대한 필요성을 해결합니다.
   * Yi-Coder는 소규모 코드 LLM의 한계를 뛰어넘어 소프트웨어 개발을 가속화하고 혁신할 수 있는 사용 사례를 발굴하는 것을 목표로 합니다.
 * 어떻게 문제를 해결하나요?
   * Yi-Coder는 인상적인 성능을 달성하기 위해 여러 기술을 조합하여 활용합니다.
   * 52개 주요 프로그래밍 언어에 걸쳐 2조 4천억 개에 달하는 방대한 리포지토리 수준의 코드 코퍼스와 CommonCrawl에서 필터링된 코드 관련 데이터를 기반으로 학습합니다.
   * 또한 Yi-Coder는 최대 128K 토큰의 긴 컨텍스트 모델링을 사용하여 프로젝트 수준의 코드를 이해하고 생성할 수 있습니다. 비교적 작은 크기(1.5억 및 9억 매개변수)에도 불구하고 Yi-Coder는 다양한 코딩 벤치마크 및 작업에서 대형 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.
 * 다음 단계는 무엇인가요?
   * 기본 버전과 채팅 버전 모두에서 Yi-Coder 1.5B/9B의 오픈 소스 릴리스는 커뮤니티가 이 강력한 코드 LLM을 탐색하고 프로젝트에 통합할 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다.
   * 개발자는 Yi-Coder의 기능을 활용하여 소프트웨어 개발 프로세스를 개선하고, 코딩 작업을 자동화하며, 소규모 코드 LLM이 달성할 수 있는 한계를 뛰어넘을 수 있습니다.
   * Yi-Coder 팀은 개발자가 Yi-Coder README와 같은 제공된 리소스를 살펴보고 Discord 또는 이메일을 통해 커뮤니티에 참여하여 문의 및 토론을 할 것을 권장합니다.

 * 참고: 프롬프트 엔지니어링 Thought 시리즈(https://aiheroes.ai/community/153)
 * 출처: The Next Level of CoT Prompting(https://www.linkedin.com/pulse/next-level-cot-prompting-pascal-biese-e08pf/)

CoT(Chain-of-Thought) 기법은 사용자의 프롬프트에 대해 AI가 단순히 최종 답변을 제시하는 것이 아니라, 중간 단계의 사고 과정을 보여주는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 AI의 추론 과정을 투명하게 만들고, 사용자가 AI의 답변을 더욱 신뢰할 수 있게 합니다. 1. 전략적 CoT(Strategic Chain-of-Thought): 전략 도출을 통해 LLM에서 정확한 추론 유도하기-- Paper: https://arxiv.org/abs/2409.03271v1<ul ><li>어떤 문제를 해결하나요? <ul ><li>생각의 연쇄(CoT) 프롬프트는 대규모 언어 모델(LLM)에서 다단계 추론 능력을 이끌어내는 데 널리 사용되는 기법이 되었습니다. </li><li>CoT는 중간 추론 단계를 제공함으로써 LLM이 복잡한 문제를 보다 효과적으로 해결할 수 있게 해줍니다. 그러나 생성된 추론 경로의 품질과 일관성이 불안정하여 추론 작업에서 최적의 성능을 발휘하지 못할 수 있습니다.</li></ul></li><li>이 문제를 어떻게 해결하나요? <ul ><li>전략적 사고 연쇄(SCoT)는 전략적 지식을 CoT 프로세스에 통합하여 불안정성 문제를 해결합니다. </li><li>SCoT는 중간 추론 단계를 생성하기 전에 전략적 지식을 통합함으로써 보다 일관되고 신뢰할 수 있는 추론 성능을 보장합니다.</li><li>SCoT는 단일 프롬프트 내에서 2단계 접근 방식을 사용합니다. <ul ><li>먼저, LLM에서 효과적인 문제 해결 전략을 도출합니다. </li><li>그런 다음, 이 전략을 사용하여 고품질의 CoT 경로와 최종 답변을 생성하도록 안내합니다. </li></ul></li></ul></li><li>다음 단계는 무엇인가요? <ul ><li>LLM이 더 복잡한 작업에 계속 사용됨에 따라 전략적 지식을 통합하고 추론 경로의 일관성을 개선하는 것이 중요해질 것입니다. SCoT는 이러한 방향의 향후 연구를 위한 유망한 프레임워크를 제공합니다. </li></ul></li></ul>2. OLMoE(Open Mixture-of-Experts Language Models): 개방형 전문가 혼합 언어 모델-- Paper: https://arxiv.org/abs/2409.02060-- Code: https://github.com/allenai/OLMoE<ul ><li>어떤 문제를 해결하나요? <ul ><li>전문가 혼합(MoE)은 보다 효율적이고 확장 가능한 언어 모델을 구축하기 위한 유망한 접근 방식입니다. </li><li>전문화된 '전문가' 모델 세트와 게이트 메커니즘을 사용하여 입력을 가장 관련성이 높은 전문가에게 라우팅함으로써 MoE는 밀집 모델에 비해 더 적은 매개변수로 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다. </li><li>그러나 MoE 아키텍처에 대한 지속적인 연구와 개선에도 불구하고 Llama와 같은 대부분의 최신 언어 모델은 여전히 밀도 아키텍처에 의존하고 있습니다. </li></ul></li><li>이 문제를 어떻게 해결하나요? <ul ><li>최초의 완전 오픈 소스, 최첨단 믹스 오브 엑스퍼트 언어 모델인 OLMOE-1B-7B가 소개되었습니다. </li><li>1B개의 활성 파라미터와 7B개의 총 파라미터를 갖춘 OLMOE-1B-7B는 DeepSeekMoE-16B 및 Llama2-13B-Chat과 같은 대규모 고밀도 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. </li></ul></li><li>다음 단계는 무엇인가요? <ul ><li>OLMOE-1B-7B의 완전한 오픈 소스 릴리스는 최첨단 MoE 모델에 대한 접근성을 높이고 이 분야에 대한 추가 연구를 장려하기 위한 중요한 단계입니다. </li><li>이 분야에서 MoE의 잠재력을 계속 탐구함에 따라, 프론티어 모델과 완전 개방형 모델 간의 성능 격차를 줄이기 위한 OLMOE 및 기타 오픈 소스 MoE 모델의 새로운 반복을 볼 수 있을 것으로 예상됩니다. </li></ul> </li></ul>3. Yi-Coder: 작지만 강력한 코드용 LLM -- Code: https://github.com/01-ai/Yi-Coder<ul ><li>어떤 문제를 해결하나요? <ul ><li>Yi-Coder는 100억 개 미만의 파라미터로 최첨단 코딩 성능을 제공하는 일련의 오픈 소스 코드 LLM입니다. </li><li>긴 컨텍스트 모델링을 처리하고 코드 생성, 편집, 완성, 수학적 추론 등 다양한 코딩 작업에서 탁월한 성능을 발휘하는 효율적이고 고성능의 코드 LLM에 대한 필요성을 해결합니다. </li><li>Yi-Coder는 소규모 코드 LLM의 한계를 뛰어넘어 소프트웨어 개발을 가속화하고 혁신할 수 있는 사용 사례를 발굴하는 것을 목표로 합니다.</li></ul></li><li>어떻게 문제를 해결하나요? <ul ><li>Yi-Coder는 인상적인 성능을 달성하기 위해 여러 기술을 조합하여 활용합니다. </li><li>52개 주요 프로그래밍 언어에 걸쳐 2조 4천억 개에 달하는 방대한 리포지토리 수준의 코드 코퍼스와 CommonCrawl에서 필터링된 코드 관련 데이터를 기반으로 학습합니다.</li><li>또한 Yi-Coder는 최대 128K 토큰의 긴 컨텍스트 모델링을 사용하여 프로젝트 수준의 코드를 이해하고 생성할 수 있습니다. 비교적 작은 크기(1.5억 및 9억 매개변수)에도 불구하고 Yi-Coder는 다양한 코딩 벤치마크 및 작업에서 대형 모델보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.</li></ul></li><li>다음 단계는 무엇인가요? <ul ><li>기본 버전과 채팅 버전 모두에서 Yi-Coder 1.5B/9B의 오픈 소스 릴리스는 커뮤니티가 이 강력한 코드 LLM을 탐색하고 프로젝트에 통합할 수 있는 흥미로운 기회를 제공합니다. </li><li>개발자는 Yi-Coder의 기능을 활용하여 소프트웨어 개발 프로세스를 개선하고, 코딩 작업을 자동화하며, 소규모 코드 LLM이 달성할 수 있는 한계를 뛰어넘을 수 있습니다. </li><li>Yi-Coder 팀은 개발자가 Yi-Coder README와 같은 제공된 리소스를 살펴보고 Discord 또는 이메일을 통해 커뮤니티에 참여하여 문의 및 토론을 할 것을 권장합니다.</li></ul></li></ul> <ul ><li>참고: 프롬프트 엔지니어링 Thought 시리즈(https://aiheroes.ai/community/153)</li></ul><ul ><li>출처: The Next Level of CoT Prompting(https://www.linkedin.com/pulse/next-level-cot-prompting-pascal-biese-e08pf/)</li></ul>

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[AI] 다음 단계의 CoT 프롬프팅

개발자라면 찜 해놔야하는 GitHub 저장소들

모든 프로그래머가

AutoParams를 사용한 Spring Boot 응용프로그램 테

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 <종의 기원>을 포함해 19권의 책을 집필했다)

2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다)

3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다.

4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다.

5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 <아웃라이어>에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다.

6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다.

7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다.

8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다.

9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식)

10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다.

11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다.

12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다.

13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다.

14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다.

15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다)

16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다.

17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다.

18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다)

- 존 피치 외, <이토록 멋진 휴식> 중

1. 찰스 다윈은 하루에 90분씩 3번 일했고, 나머지 시간에는 긴 산책을 하거나 낮잠을 자거나 상념에 잠겼다. (그러면서도 그는 &lt;종의 기원&gt;을 포함해 19권의 책을 집필했다) 2. 엄청난 다작가이자 사상가로 알려진 앙리 푸앵카레는 오전 10시부터 정오까지 첫 번째 작업을 한 뒤, 오후 5시부터 7시까지 두 번째 작업을 했다. (그는 하루 4시간만 일했다) 3. 마찬가지로, 수학자 고드프리 해럴드 하디는 ‘의식적 작업은 하루 4시간이 최대치’이며, 나머지 시간을 너무 많은 바쁜 일로 채우면 오히려 비생산적이라고 믿었다. 4. 다윈, 푸앵카레, 하디는 모든 같은 이야기를 하고 있다. 제대로 초점을 맞추고, 진짜 집중력을 (제대로) 발휘하면, 그리고 양질의 휴식으로 집중하는 시간을 잘 뒷받침하면, 위대한 성취를 이루는 데 필요한 시간은 하루 4시간이면 충분하다고. 이는 바쁨을 추구하는 우리의 문화와 정면으로 충돌하는 발상이다. 5. 위대함을 낳는 ‘1만 시간의 법칙’은 앤더스 에릭슨과 동료들의 공동 연구로 탄생한 이래로, 말콤 글래드웰이 책 &lt;아웃라이어&gt;에 소개하며 대중의 큰 주목을 받았다. 말콤 글래드웰은 1만 시간의 법칙을 소개하며 ‘어떤 분야에서든 전문가 수준에 도달하려면 1만 시간의 의도적 연습이 필요하다’고 주장했다. 6. 그리고 이는 바쁨과 스트레스와 과로를 미덕으로 여기는 세상에서 큰 환영을 받았고, 아직도 많은 사람들이 이 법칙을 마치 교리처럼 신봉한다. 7. 그런데 에릭슨의 실제 연구에는 ‘매일 의도적 연습이 효과적인 수준을 넘지 않도록 제한해야 한다’는 내용도 담겨 있으며, 연구에서는 ‘하루에 투입해야 할 이상적인 시간은 4시간’이라고도 제안한다. 8. 이 연구에서 더 흥미로운 부분은 ‘정상급 연주자와 평균적 연주자는 쉬는 방식부터 다르다’는 점이다. 정상급 연주자는 평균적 연주자들에 비해 더 체계적이고 계획적으로 여가 시간을 보냈다. 9. 정상급 연주자들은 연습만 의도적으로 하는 게 아니라, 휴식도 의도적으로 취했다. 그들은 평균적 연주자보다 1시간 가량 더 잠을 찾다. (탁월한 퍼포먼스 = 의식적 연습+의식적 휴식) 10. 흔히 휴식을 일의 반대라고 생각하지만, 일과 휴식의 엄격한 분리는 현대의 그릇된 통념이다. 오랫동안 사람들은 쉴 때 뇌의 활동력이 떨어진다고 생각했다. 하지만 날로 발전하는 뇌 영상 기술에 힘입어 뇌과학자들은 ‘쉬는 동안에도 뇌의 전반적인 활동량이 감소하지 않는다’는 것을 발견했다. 11. 활동성은 단지 뇌의 다른 영역으로 옮겨갔다. 그리고 연구자들은 쉬는 동안 활성화되는 뇌의 영역을 ‘디폴트 모드 네트워크(DMN)’라고 칭하게 되었다. 12. 그리고 추가 연구를 통해, 디폴트 모드 네트워크는 고도로 활동적일 뿐 아니라, 정신 건강과 정서에 있어 굉장히 중요하다는 점이 발견됐다. 13. 특히 창의적이고 혁신적인 유형의 일을 할 땐 일하는 시간만큼, 휴식과 긴장 풀기가 필요하다. 디폴트 모드 네트워크가 활성화되면, 우리의 직관이 주도권을 가지고, 창의성은 멀리 있는 요소와 연관점을 찾기 시작한다. 14. 산책을 하거나 샤워 도중에 강력한 생각이나 통찰이 떠올렸다면, 디폴트 모드 네트워크에 감사해야 한다. 15. 그러나 당신이 휴식 때 텔레비전 앞에서 멍하게 있거나 유튜브에서 고양이 동영상을 본다면 디폴트 모드 네트워크가 활성화되는 데는 차질이 생긴다. (TV를 보거나 동영상을 보는 건 좋은 휴식 방법은 아니라는 얘기다) 16. (게다가) 창의적인 사람의 뇌는 디폴트 모드 네트워크가 더 강력하게 개발되어 휴식 시간에도 더 효과적으로 일을 한다는 연구 결과도 있다. 17. (고로 올바른 방식으로) 더 많은 시간을 휴식에 쓰면, 창의력과 행복감이 증진될 뿐 아니라, 일하는 시간의 능률마저 올라간다. 18. (그러니 숏폼 중독 등 주의력을 탕진해 일에 부정적인 영향을 미치는 휴식이 아니라, 자신에게 맞는 올바른 휴식법을 찾아라. 그러면 일의 능률을 올라갈 수밖에 없다) - 존 피치 외, &lt;이토록 멋진 휴식&gt; 중

일을 못하는 사람들은 대부분 잘 쉬지도 못해요ㅠ

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요.

가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요.

제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요.

누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

회사의 대표 옆에서 일해볼 수 있다는 점인 것 같아요. 가까이 있으면 그 사람의 사고방식을 배울 수 있어요. 회사를 세울 정도의 사람이라면 분명 배울 점이 있어요. 제가 만난 분들은 관점이 남달랐어요. 시장을 보는 관점, 제품을 대하는 관점에서 정말 많이 배울 수 있었죠. 개발자로서 조금 더 큰 그림을 볼 수 있는 기회가 되었어요. 누군가는 불편한 일이라고 할지도 몰라요. 하지만 조금 불편한 그 순간에 우리는 성장할 수 있다고 믿어요.

작은 회사에 일하면 좋은 점

Elastic announces the return of open source licensing for Elasticsearch and Kibana, adding AGPL as an option alongside existing licenses. This change reinforces our long-standing commitment to open so...

Elasticsearch is Open Source, Again

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again

AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다.

오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다.

그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다.

엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다.

오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

https://www.elastic.co/kr/blog/elasticsearch-is-open-source-again AWS와의 갈등으로 3년전 Apache 라이센스를 버리고 SSPL 라이센스를 도입하면서 오픈소스가 아니게 되었다가 이번에 다시 AGPL 라이센스를 도입해서 오픈소스가 되었습니다. 오픈소스는 오픈소스 이니셔티브에서 사용 권한을 가지고 있어서 오픈소스 이니셔티브에서 인정한 라이센스가 아니라면 오픈소스라는 말을 사용할 수 없습니다. 오픈소스 이기는 하지만 엘라스틱 같은 회사는 클라우드 사업을 하기 때문에 AWS같은 클라우드 업체에서 elasticsearch를 서비스로 내놓으면서 갈등이 생기고 결국 오픈소스 라이센스를 버리고 클라우드 업체가 elasticsearch를 사용할 수 없게하는 SSPL을 도입해서 이를 막았습니다. 그동안의 과정이 고통스럽긴 했지만 3년이 지난 지금 AWS와의 파트너쉽이 견고해졌고 AWS도 OpenSearch에 충분한 투자를 했기 때문에 다시 오픈소스로 돌아와도 되겠다고 생각하고 AGPL을 도입하기로 했다고 합니다. 엘리스틱은 이렇게 얘기하고 사람들의 의견은 다양하게 있는거 같습니다. 엘라스틱의 의도를 그대로 믿을 수도 있고 오픈소스를 버린게 결과적으로 안좋았다고 판단했기에 번복했다는 얘기도 있습니다. 오픈소스였다가 아니었다가 혼란스럽고 앞으로 그러면 OpenSearch는 어떻게 되는건지 궁금하기도 하지만 앞으로 시장이 어떻게 흘러갈지 봐야될 것 같습니다.

Elastic Blog

https://www.elastic.co/kr/blog/elast

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요.

es-hangul
이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한
lodash
보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인
es-toolkit
은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다.

특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스
suspensive
를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는
TanstackQuery
의 최상위 기여자입니다.
Jotai
외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요.

또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다.

https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

국내 개발자로서 자부심을 불어넣는 오픈소스 생태계가 있습니다. 바로 토스(Toss)가 주도하는 오픈소스 생태계 인데요. <code >es-hangul</code>이라고 하는 한글을 다루기 위한 라이브러리는 이미 1,000개가 넘는 GitHub 스타를 획득했습니다. 또한 <code >lodash</code>보다 2배 더 빠른 유틸리티 라이브러리인 <code >es-toolkit</code>은 이미 6,100개의 스타를 받고 국내를 넘어 세계적으로 많은 개발자들의 관심을 받고 있는데요. 이번 토스 모닥불 EP.4 영상에서는 토스에서 오픈소스 생태계를 운영하는 개발자들의 이야기를 만나볼 수 있습니다. 특히나 주목할 만한 점은, 패널로 참여한 토스의 오픈소스 <code >suspensive</code> 를 운영하고 계시는 분인데요. 이 개발자분은 요즘은 필수로 사용되고 있는 <code >TanstackQuery</code> 의 최상위 기여자입니다. <code >Jotai</code> 외에도 토스 오픈소스에도 적극적으로 기여를하고 결국에는 토스에 합류하신게 참 대단하게 느껴지네요. 또한 오픈소스 생태계 구축을 통해 기술 커뮤니티에 긍정적인 영향을 미치고자 하는 토스의 노력도 대단한것 같습니다. 한국 개발 생태계의 경쟁력을 높이고, 개발자들에게 새로운 도전과 성장의 기회를 제공하는데 있어서, 토스의 이러한 행보를 응원합니다. https://www.youtube.com/watch?v=SdBL-p597Dw

www.youtube.com

토스의 오픈소스 생태계: 한국을 넘어 글로벌로

최고의 자동완성 플러그인 타입스크립트를 사용하여 개발자를 속이고 코드를 최적화한 경험을 공유합니다.

타입스크립트스럽게 성능과 생산성 두 마리 토끼 모두 잡기

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다!

2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요!

https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

이름만 보고 프론트엔드인줄 알았는데요. 살펴보니 백엔드였습니다! 2021년 1월에 출시한 쿠키런:킹덤에 운영 도구는 어마어마하군요! https://tech.devsisters.com/posts/typescript-ish-way-to-improve-performance/

DevTech - 데브시스터즈 기술블로그

TypeScript하면 프론트만?!

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠.

Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다.

2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다.

더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다.

참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄

이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다.

📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite는 기존 자바스크립트 번들러의 만성적인 성능 문제를 해결하고 개발자 경험을 향상시키기 위해서 등장한 차세대 번들러입니다. 브라우저에서 지원하는 ESM(ES Modules)를 적극적으로 활용하고, 자바스크립트 대신에 컴파일 언어인 Go로 작성된 현대적인 자바스크립트 개발 도구이죠. Vite은 예전부터 널리 사용되던 번들러인 Webpack보다 설정이 훨씬 쉽고 간단하며, 설정이 필요 없기로 유명하던 번들러인 Parcel보다도 훨씬 빠릅니다. 이로 인해서 기존 번들러보다 뛰어난 개발자 경험을 제공하여 많은 개발자로부터 사랑을 받고 있는 번들러입니다. 2023년 Sate of JavaScript 설문 결과를 보시면 빌드 도구 부분에서 Vite(73%)가 Parcel(30%)을 아득히 넘고 Webpack(90%)에 이어서 사용률 2위를 기록하고 있습니다. 2021년에 20% 사용률로 처음 그래프에 등장했는데 무서운 성장세가 아닐 수 없습니다. 더욱 고무적인 부분은 바로 Vite를 써본 응답자들의 만족도입니다. 88%로 압도적인 1위를 차지하고 있으며, Webpack의 만족도는 45%까지 곤두박질 친 것을 볼 수 있습니다. 참고로 많은 분들이 영문 철자만 보시고 Vite를 “바이트”라고 발음해야 하는 걸로 오해하시는데요. 사실 Vite라는 이름은 “빠름”을 의미하는 프랑스어에서 유래되었고 그래서 정확한 발음은 “비트”라고 합니다. 한국 개발자들 사이에서는 우스갯 소리로 빛처럼 빠르다고 “빛”이라고도 많이 부르는 것 같습니다. 😄 이번 포스팅에서는 Vite를 처음 사용하시는 분들의 위해서 Vite를 시작하는 방법을 안내해드리겠습니다. 📝 포스팅: https://www.daleseo.com/vite/

Vite 처음 시작하기

원문 : Good Refactoring vs Bad Refactoring thumbnail…

(번역) 좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :)

> 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

오늘 소개해드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 많은 개발자들이 리팩터링의 중요성을 알고 리팩터링을 하지만, 적절하지 않은 리팩터링으로 오히려 코드 베이스에 악영향을 준다는 것을 간과하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 저자가 지금까지 겪어온 경험을 기반으로 어떤 리팩터링이 잘못된 리팩터링이고, 어떤 식으로 리팩터링하는 것이 바람직한지에 대해 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다. 이에 더해서 올바른 리팩터링 방법과 더 나은 리팩터링을 위한 도구도 함께 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 현재 적절한 리팩터링을 하고 있는지 점검해 보시는 기회가 되시면 좋을 것 같습니다 :) &gt; 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/good_refactoring_vs_bad_refactoring/

ykss.netlify.app

좋은 리팩터링 vs 나쁜 리팩터링

2018년 작성해 오래된 아티컬이긴하지만
그때 고민해본 실제 동작하는 MSA 아키텍트의 프레임을 공유해봅니다.

https://wiki.webnori.com/plugins/servlet/mobile?contentId=16646192#content/view/16646192

2018년 작성해 오래된 아티컬이긴하지만그때 고민해본 실제 동작하는 MSA 아키텍트의 프레임을 공유해봅니다. https://wiki.webnori.com/plugins/servlet/mobile?contentId=16646192#content/view/16646192

넷마블 잡부

민형기

#백엔드 #개발자 #소프트웨어엔지니어

이씨에스텔레콤 백엔드 개발자

김병윤

#개발자 #coffee #끈임없이배우기 #백엔드

백엔드 엔지니어

권주성

MSA with Spring

63빌딩 한강전망권에서 근무~
출범 회사명 쿼드디멘션스 넥슨에서 소셜글로벌 진출을 위해 합병 
-html5 국내최초 글로벌용 상용 소셜게임출시
-absolute poker/bodog poker등 글로벌 트래픽 top5이내 진입성공 개발경험
-qa/데브옵스/보안 조직이 셋업될때 다양한 서포트툴 개발및 솔루션도입

서버 엔지니어

테헤란 가로수전망권 포함 왕릉도 근처에 있어 왕의 기운을 받을수 있음

-중소기업에서 노트러스트를 도입을 연구하는 보안아키텍트
-개발팀 셋업및 개발문화연구
-개발자 채용및 팀빌딩
-구현도 참여하는 실천적 아키텍처를 지향~

호주퍼스에 있는 회사로 스완강 전망권 오피스

- 도메인주도 개발문화
- 서버엔지니어로 대용량 트래픽처리

여행서비스 통합검색서비스 개발담당으로 NHN엔터의 엔진개발에 참여! 

-풀/증분 인덱싱처리
-여행메타 정보수집 사업부제공
-여행/숙박/항공등 통합검색 API개발
-티켓검색기능에도 서포트

검색엔진

스페인 말라가 개발팀에서 피카소가 즐겨먹던 와인을 먹으면서 라스트댄스후 국내복귀

- 대용량 트래픽처리 서버엔지니어
- 스페인 개발팀에 기술이전및 아키텍트교육
- 과거 프리미어 리그를 후원하던 보독사이트 개발사로 스포츠벳팅 부분 글로벌 탑랭킹 기업

psmon

리액티브스트림 연구활동 - akka

akka facebook

개발 철학/문화/방법론에 대한 이야기

대용량 동시성 처리 툴킷인 Akka를 연구하는 엔지니어이며, 다양한 직군과 협업및 개발철학에도 관심이 많습니다.

https://link.inpock.co.kr/psmon


#소프트웨어엔지니어 #문제를해결하는 #우리만의방식

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