Apple의 Ferret-UI 기술은 스마트폰과 다양한 플랫폼에서 사용자 인터페이스(UI)를 이해하고 분석하는 최첨단 멀티모달 거대 언어 모델(Multi-modal Large Language Model, MLLM)이에요. 이 기술은 Apple Intelligence와 통합되어 더 강력한 기능을 제공하면서, 인공지능 기반의 새로운 사용자 경험을 제공하고 있어요.

Apple Intelligence에 통합된 Ferret-UI 기술💡

Apple의 Ferret-UI 기술은 Multi-modal Large Language Model (MLLM)로 Apple Intelligence에 통합되어 있어요. Ferret-UI는 스마트폰 및 다양한 플랫폼의 UI를 이해하고 분석하는 기능을 수행하는 모델이예요. 🧠

애플은 Ferret-UI 기술을 통해서 스마트폰 사용자의 접근성 향상, 앱 개발자의 UI/UX 테스팅 자동화 등의 혁신적 기능을 제공하고 있어요.📱💡

OpenAI, Microsoft, Google, Amazon이 거대 언어 모델을 개발하고, 이를 클라우드 상에서 SaaS 형태로 서비스를 제공하는 방식과 애플의 접근은 다른거 같아요. 하드웨어와 소프트웨어 기술을 모두 보유한 애플(+테슬라)의 미래가 기대되요. 🧐

https://www.linkedin.com/pulse/apple-intelligence%EC%97%90-%ED%86%B5%ED%95%A9%EB%90%9C-ferret-ui-%EA%B8%B0%EC%88%A0-sunghyon-kyeong-r2rrc/?trackingId=HzeG8HIvA1OpIVwNj080kQ%3D%3D

Apple의 Ferret-UI 기술은 Multi-modal Large Language Model (MLLM)로 Apple Intelligence에 통합되어 있어요. Ferret-UI는 스마트폰 및 다양한 플랫폼의 UI를 이해하고 분석하는 기능을 수행하는 모델이예요. 🧠 애플은 Ferret-UI 기술을 통해서 스마트폰 사용자의 접근성 향상, 앱 개발자의 UI/UX 테스팅 자동화 등의 혁신적 기능을 제공하고 있어요.📱💡 OpenAI, Microsoft, Google, Amazon이 거대 언어 모델을 개발하고, 이를 클라우드 상에서 SaaS 형태로 서비스를 제공하는 방식과 애플의 접근은 다른거 같아요. 하드웨어와 소프트웨어 기술을 모두 보유한 애플(+테슬라)의 미래가 기대되요. 🧐 https://www.linkedin.com/pulse/apple-intelligence%EC%97%90-%ED%86%B5%ED%95%A9%EB%90%9C-ferret-ui-%EA%B8%B0%EC%88%A0-sunghyon-kyeong-r2rrc/?trackingId=HzeG8HIvA1OpIVwNj080kQ%3D%3D

www.linkedin.com

Apple Intelligence에 통합된 Ferret-UI 기술 💡

영국 옥스포드 대학, 임피리얼 컬리지 런던, 캠브릿지 대학의 과학자들이 공동으로 수행한 연구 결과가 "AI models collapse when trained on recursively generated data"라는 제목의 논문으로 국제 저명 학술지 네이처에 2024년 7월 25일자로 게재 되었어요. 📘 이와 비슷한 연구로 미국 Rice 대학 및 Stanford 대학에서는 "Self-Consuming Generative Models Go MAD" 라는 논문을 arXiv에 게재했어요.

LLM이 생성한 데이터를 LLM 학습에 이용하면?

영국의 주요대학(옥스포드, 임피리얼 컬리지 런던, 캠브릿지) 과학자들이 공동으로 수행한 연구 결과가 "해시태그#AI models 해시태그#collapse when trained on 해시태그#recursively 해시태그#generated 해시태그#data"라는 제목의 논문으로 네이처(해시태그#Nature)에 2024년 7월 25일자로 게재 되었어요. 📘

연구의 핵심 주장은 실제 Real-world의 데이터 주입 없이 AI가 생성한 데이터만으로 모델을 계속 학습시키면, 몇 세대 만에 모델의 품질이 현저히 떨어진다는 내용이예요. 📉
Sutskever가 최근에 언급했던 "The End of Pre-training: AI Reaches 'Peak Data'"와도 연관된 내용이라고 생각해요. 🧠 Peak Data 를 극복하기 위한 방법으로 LLM이 생성한 데이터를 학습에 이용하는 것은 모델의 성능 개선에 큰 도움이 안될꺼 같아요. 🚧

오픈AI, 구글, 아마존, 메타, xAI 등에서 LLM 모델을 개발하는 연구자가 아닌 이상, Pre-training 모델의 데이터를 어떻게 쓸지 고민할 필요는 없을꺼 같아요. 🤔 하지만, 앞으로 이러한 글로벌 AI 리더 기업들이 데이터 한계를 어떻게 극복해 나가는지 방향성을 제시할때 옳은 방향으로 나아가는지 판단하기 위한 지식 쌓기로 알아두면 좋을 법한 내용이라고 생각해요. 🌍

https://www.linkedin.com/pulse/llm%EC%9D%B4-%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%95%9C-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%A5%BC-llm-%ED%95%99%EC%8A%B5%EC%97%90-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%98%EB%A9%B4-sunghyon-kyeong-ngdlc/?trackingId=zyAepJIdQAK8Mq4JGUSMhw%3D%3D

영국의 주요대학(옥스포드, 임피리얼 컬리지 런던, 캠브릿지) 과학자들이 공동으로 수행한 연구 결과가 "해시태그#AI models 해시태그#collapse when trained on 해시태그#recursively 해시태그#generated 해시태그#data"라는 제목의 논문으로&nbsp;네이처(해시태그#Nature)에 2024년 7월 25일자로 게재 되었어요. 📘 연구의 핵심 주장은 실제 Real-world의 데이터 주입 없이 AI가 생성한 데이터만으로 모델을 계속 학습시키면, 몇 세대 만에 모델의 품질이 현저히 떨어진다는 내용이예요. 📉 Sutskever가 최근에 언급했던 "The End of Pre-training: AI Reaches 'Peak Data'"와도 연관된 내용이라고 생각해요. 🧠 Peak Data 를 극복하기 위한 방법으로 LLM이 생성한 데이터를 학습에 이용하는 것은 모델의 성능 개선에 큰 도움이 안될꺼 같아요. 🚧 오픈AI, 구글, 아마존, 메타, xAI 등에서 LLM 모델을 개발하는 연구자가 아닌 이상, Pre-training 모델의 데이터를 어떻게 쓸지 고민할 필요는 없을꺼 같아요. 🤔 하지만, 앞으로 이러한 글로벌 AI 리더 기업들이 데이터 한계를 어떻게 극복해 나가는지 방향성을 제시할때 옳은 방향으로 나아가는지 판단하기 위한 지식 쌓기로 알아두면 좋을 법한 내용이라고 생각해요. 🌍 https://www.linkedin.com/pulse/llm%EC%9D%B4-%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%95%9C-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%A5%BC-llm-%ED%95%99%EC%8A%B5%EC%97%90-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%98%EB%A9%B4-sunghyon-kyeong-ngdlc/?trackingId=zyAepJIdQAK8Mq4JGUSMhw%3D%3D

앞서 2개의 포스팅을 1987년 56세의 나이로 TSMC를 창업한 Morris Chang이 92세의 나이로 본인의 모교인 MIT에서 했던 반도체 관련 본인 이야기(제목은 "Lessons of a Life in Chips Manufacturing from Texas to Taiwan")에 대해 했다. 이번 포스팅은 마지막 편으로 Morris Chang이 65년간 반도체 분야에서 일하고 깨달은 교훈에 관한 이야기다. 다음은 내 나름대로 정리한 내용이다.

 1. 반도체 공정이란 기본적으로 경제 성장이 이뤄지는 나라를 중심으로 이동한다. 50-60년대에는 미국이 시작하고 주도했지만 70-80년에는 일본으로 넘어갔고 그게 90년부터는 한국 그리고 지금은 대만이지만 앞으로는 베트남이나 인도가 될 것이다.
 2. 지금 반도체 공정을 포함한 경제 모델은 글로벌화를 통해 각 나라별로 최고의 분야가 있고 이를 통해 최고의 효율성을 만들어내는 것인데 이것이 조금만 어긋나도 효율성이 떨어지면서 많은 문제가 발생할 것이다.
 3. 위의 효율성으로 인해 반도체 가격이 엄청 내려가면서 반도체가 안 쓰이는 분야(신발에도 쓰일 정도로)가 없지만 (미래에) 반도체 가격이 올라가면 그렇게 많이 사용될 수는 없다.
 4. 국가 안보가 최우선이지만 전쟁이 일어나지 않았으면 좋겠다. 이는 아무래도 대만의 지정학적인 위치로 인해 항상 중국과의 전쟁 위험이 도사리고 있으며 이는 미중 갈등이 커질수록 가능성이 높아질 수 밖에 없다.

많이 알려지지 않은 이야기지만 Morris Chang은 2005년에 74세의 나이로 사실 은퇴를 했는데 후계자인 Rick Tsai가 리먼 사태가 터졌을 때 인력 감축을 하는 걸 보고 놀라 다시 CEO로 복귀해 투자를 지속하는 담력을 보여주었다. 역시 기업이란 창업자가 초심을 잃지 않고 어려운 결정을 할 때 계속 발전하지 않나 싶다.

TSMC와 삼성전자의 현재 상황은 하루 아침에 이뤄진 것이 아니다. 어쩌면 2018년 삼성전자 권오현 회장이 "초격차"라는 지금 돌아보면 정말 낯뜨거운 책을 내놓았을 때 이미 삼성전자의 몰락이 시작된 것이 아닐까 싶다. 기술을 알고 재무적으로는 위험해보여도 내 일등 제품을 새로운 제품으로 잡아먹을 수 있는 결단이 있는 리더 없이 계속된 성장과 일등 유지는 없다.

앞서 2개의 포스팅을 1987년 56세의 나이로 TSMC를 창업한 Morris Chang이 92세의 나이로 본인의 모교인 MIT에서 했던 반도체 관련 본인 이야기(제목은 "Lessons of a Life in Chips Manufacturing from Texas to Taiwan")에 대해 했다. 이번 포스팅은 마지막 편으로 Morris Chang이 65년간 반도체 분야에서 일하고 깨달은 교훈에 관한 이야기다. 다음은 내 나름대로 정리한 내용이다. <ol ><li>반도체 공정이란 기본적으로 경제 성장이 이뤄지는 나라를 중심으로 이동한다. 50-60년대에는 미국이 시작하고 주도했지만 70-80년에는 일본으로 넘어갔고 그게 90년부터는 한국 그리고 지금은 대만이지만 앞으로는 베트남이나 인도가 될 것이다.</li><li>지금 반도체 공정을 포함한 경제 모델은 글로벌화를 통해 각 나라별로 최고의 분야가 있고 이를 통해 최고의 효율성을 만들어내는 것인데 이것이 조금만 어긋나도 효율성이 떨어지면서 많은 문제가 발생할 것이다.</li><li>위의 효율성으로 인해 반도체 가격이 엄청 내려가면서 반도체가 안 쓰이는 분야(신발에도 쓰일 정도로)가 없지만 (미래에) 반도체 가격이 올라가면 그렇게 많이 사용될 수는 없다.</li><li>국가 안보가 최우선이지만 전쟁이 일어나지 않았으면 좋겠다. 이는 아무래도 대만의 지정학적인 위치로 인해 항상 중국과의 전쟁 위험이 도사리고 있으며 이는 미중 갈등이 커질수록 가능성이 높아질 수 밖에 없다.</li></ol> 많이 알려지지 않은 이야기지만 Morris Chang은 2005년에 74세의 나이로 사실 은퇴를 했는데 후계자인 Rick Tsai가 리먼 사태가 터졌을 때 인력 감축을 하는 걸 보고 놀라 다시 CEO로 복귀해 투자를 지속하는 담력을 보여주었다. 역시 기업이란 창업자가 초심을 잃지 않고 어려운 결정을 할 때 계속 발전하지 않나 싶다. TSMC와 삼성전자의 현재 상황은 하루 아침에 이뤄진 것이 아니다. 어쩌면 2018년 삼성전자 권오현 회장이 "초격차"라는 지금 돌아보면 정말 낯뜨거운 책을 내놓았을 때 이미 삼성전자의 몰락이 시작된 것이 아닐까 싶다. 기술을 알고 재무적으로는 위험해보여도 내 일등 제품을 새로운 제품으로 잡아먹을 수 있는 결단이 있는 리더 없이 계속된 성장과 일등 유지는 없다.

TSMC 창업자 Morris Chang의 교훈

https://www.youtube.com/watch?v=r_8XClnnvIk

앞서 포스팅의 후속편으로 TSMC의 창업자인 Morris Chang이 10개월전에 본인의 모교 MIT에서 했던 톡의 4번째 토픽 타이완이 칩 공정에서 갖고 있는 이점에 관한 이야기다.

 * 인재 (Talents) - 여기에는 엔지니어 뿐만 아니라 공장에서 일하는 테크니션, 오퍼레이터를 포함
 * 낮은 퇴사율 (Low turnover rate)
 * 지리적 집중 (Geographical concentration)
 * 경험 곡선 이론 (Experience Curve Theory) - 생산량이 증가함에 따라 단위당 비용이 감소하는 경향을 이야기하는 이론으로 대만이 반도체 생산을 오래 하면서 생긴 경험이 가져다주는 이점을 이야기
 * 앞과 연관된 포인트로 지난 30년간 만들어진 반도체 공정 생태계

몇 가지 흥미로운 포인트는 대만의 교육 시스템에 관한 이야기인데 (한국이나) 미국처럼 엘리트 교육에만 집중하는 것이 아니라 직업 학교 (Vocational School 혹은 trade school)로 가는 사람들이 많고 이는 보통 중학교 때문에 결정한다는 이야기를 한다. 공정에 필요한 것은 엔지니어 뿐만이 아니고 기술자(technician)와 라인을 운영하는 사람들(operator)인데 공급이 충분하며 이걸로 업을 삼는 사람들이다 보니 이직율이 낮다. 반대로 미국의 경우 불경기때는 이직율이 15% 정도 경기가 좋을 때는 25% 정도라는 이야기를 추가로 한다.

다음은 대만이라는 나라의 특성상 모든 업체들이 모여있을 수 밖에 없고 칩공정에 관한한 지난 30년 동안 생태계가 만들어져서 탄탄하다는 거다. 그러다보니 세계 유수의 공정장비 업체들도 모두 서비스 센터, 교육 센터 등이 대만에 있다고 한다. 이런 특성은 한국이나 다른 나라들이 쉽게 넘어설 수 없는 대만만의 장점이다. 다음 포스팅에서 Morris Chang의 반도체 관련 미래에 대한 예측에 대해 이야기해보고자 한다.

앞서 포스팅의 후속편으로 TSMC의 창업자인 Morris Chang이 10개월전에 본인의 모교 MIT에서 했던 톡의 4번째 토픽 타이완이 칩 공정에서 갖고 있는 이점에 관한 이야기다. <ul ><li>인재 (Talents) - 여기에는 엔지니어 뿐만 아니라 공장에서 일하는 테크니션, 오퍼레이터를 포함</li><li>낮은 퇴사율 (Low turnover rate)</li><li>지리적 집중 (Geographical concentration)</li><li>경험 곡선 이론 (Experience Curve Theory) - 생산량이 증가함에 따라 단위당 비용이 감소하는 경향을 이야기하는 이론으로 대만이 반도체 생산을 오래 하면서 생긴 경험이 가져다주는 이점을 이야기</li><li>앞과 연관된 포인트로 지난 30년간 만들어진 반도체 공정 생태계</li></ul> 몇 가지 흥미로운 포인트는 대만의 교육 시스템에 관한 이야기인데 (한국이나) 미국처럼 엘리트 교육에만 집중하는 것이 아니라 직업 학교 (Vocational School 혹은 trade school)로 가는 사람들이 많고 이는 보통 중학교 때문에 결정한다는 이야기를 한다. 공정에 필요한 것은 엔지니어 뿐만이 아니고 기술자(technician)와 라인을 운영하는 사람들(operator)인데 공급이 충분하며 이걸로 업을 삼는 사람들이다 보니 이직율이 낮다. 반대로 미국의 경우 불경기때는 이직율이 15% 정도 경기가 좋을 때는 25% 정도라는 이야기를 추가로 한다. 다음은 대만이라는 나라의 특성상 모든 업체들이 모여있을 수 밖에 없고 칩공정에 관한한 지난 30년 동안 생태계가 만들어져서 탄탄하다는 거다. 그러다보니 세계 유수의 공정장비 업체들도 모두 서비스 센터, 교육 센터 등이 대만에 있다고 한다. 이런 특성은 한국이나 다른 나라들이 쉽게 넘어설 수 없는 대만만의 장점이다. 다음 포스팅에서 Morris Chang의 반도체 관련 미래에 대한 예측에 대해 이야기해보고자 한다.

반도체 공정에 있어 대만의 이점

지난 10월 트레바리 북클럽 책으로 칩워(Chip War)를 선택했고 그러면서 그때 틈만 나면 책 오디오 북 듣고 유튜브에서 관련 영상을 찾아보았다. 그러면서 TSMC의 창업자인 Morris Chang이란 사람에 대해 많은 걸 알게 되었다. 2023년말에 본인의 모교인 MIT에서 했던 톡을 어제 오늘 메모해 가며 보았는데 Foundry business model을 설명한 슬라이드를 아래 공유해보았다.

 * 먼저 이 톡을 한 시점에 나이가 92세란 점 잊지 말자. 아주 정정하고 이야기하는 걸 보면 이 나이에도 본인이 직접 슬라이드를 만든 것으로 보인다. 아시안이 아니었더라면, 조금 뒤에 태어났더라면 타이완으로 가지 않고 미국내 반도체 기업에서 CEO를 했을 사람이라 보여진다.
 * 타이완 출신인 줄 알았는데 중국 본토 출신으로 10대 후반으로 미국으로 와서 MIT, Stanford 등에서 공부하고 Texas Instrument에서 25년을 일하고 3인자가 까지 올라갔다가 CEO 경쟁에서 밀리면서 TSMC를 창업한 것은 85년으로 54세 때이다. TSMC가 어디서 갑자기 튀어나온 회사가 아니다. 역시 하룻밤 성공은 없다.
 * 아래 슬라이드에서 검은 색 부분은 일반적인 반도체 회사들이 하는 일들이고 빨간 색으로 친 부분이 TSMC가 집중하는 분야이다. 본인이 TSMC를 창업했을 때는 다들 신경쓰지 않더니 지금은 모두들 부러워 한다는 조크도 잠깐 하고 연륜이 느껴진다.

참고로 Foundry가 무엇인지 모르는 분들을 위해 설명해보자면 반도체를 디자인부터 생산까지 다 하는 것이 아니라 생산만을 담당하는 것으로 삼성전자나 인텔도 TSMC를 따라하면서 Foundry 조직이 있거나 있었지만 디자인만 하는 곳(엔비디아, 애플 등등)들이 맡기기에는 정보 유출등의 잠재적인 위험이 있기에 잘 되고 있지 않다. 다음 포스팅에서는 Morris Chang이 이야기한 대만이 갖고 있는 이점에 대해서 이야기해보고자 한다. 칩워(Chip War)는 정말 읽어볼만한 가치가 있는 책으로 강추!

지난 10월 트레바리 북클럽 책으로 칩워(Chip War)를 선택했고 그러면서 그때 틈만 나면 책 오디오 북 듣고 유튜브에서 관련 영상을 찾아보았다. 그러면서 TSMC의 창업자인 Morris Chang이란 사람에 대해 많은 걸 알게 되었다. 2023년말에 본인의 모교인 MIT에서 했던 톡을 어제 오늘 메모해 가며 보았는데 Foundry business model을 설명한 슬라이드를 아래 공유해보았다. <ul ><li>먼저 이 톡을 한 시점에 나이가 92세란 점 잊지 말자. 아주 정정하고 이야기하는 걸 보면 이 나이에도 본인이 직접 슬라이드를 만든 것으로 보인다. 아시안이 아니었더라면, 조금 뒤에 태어났더라면 타이완으로 가지 않고 미국내 반도체 기업에서 CEO를 했을 사람이라 보여진다. </li><li>타이완 출신인 줄 알았는데 중국 본토 출신으로 10대 후반으로 미국으로 와서 MIT, Stanford 등에서 공부하고 Texas Instrument에서 25년을 일하고 3인자가 까지 올라갔다가 CEO 경쟁에서 밀리면서 TSMC를 창업한 것은 85년으로 54세 때이다. TSMC가 어디서 갑자기 튀어나온 회사가 아니다. 역시 하룻밤 성공은 없다. </li><li>아래 슬라이드에서 검은 색 부분은 일반적인 반도체 회사들이 하는 일들이고 빨간 색으로 친 부분이 TSMC가 집중하는 분야이다. 본인이 TSMC를 창업했을 때는 다들 신경쓰지 않더니 지금은 모두들 부러워 한다는 조크도 잠깐 하고 연륜이 느껴진다. </li></ul> 참고로 Foundry가 무엇인지 모르는 분들을 위해 설명해보자면 반도체를 디자인부터 생산까지 다 하는 것이 아니라 생산만을 담당하는 것으로 삼성전자나 인텔도 TSMC를 따라하면서 Foundry 조직이 있거나 있었지만 디자인만 하는 곳(엔비디아, 애플 등등)들이 맡기기에는 정보 유출등의 잠재적인 위험이 있기에 잘 되고 있지 않다. 다음 포스팅에서는 Morris Chang이 이야기한 대만이 갖고 있는 이점에 대해서 이야기해보고자 한다. 칩워(Chip War)는 정말 읽어볼만한 가치가 있는 책으로 강추!

왜 TSMC는 잘 할까?

Palo Alto Networks 연구팀에서 LLM의 안전 장치를 우회하는 “해시태그#Bad 해시태그#Likert 해시태그#Judge” 공격에 대한 실험 결과를 공개했어요. 😈

이 방법은 LLM에 유해한 컨텐츠를 평가하는 역할을 부여한 후, Multi-Turn으로 점진적으로 질문하여 유해한 콘텐츠 생성을 유도하는 기술이예요. 🚀

연구 결과 기존의 Jailbreak 방법보다 공격 성공률(ASR)이 60% 이상 높았지만, Guardrail을 적용하면 방어력이 강화되는 것으로 나타났어요. 🎯

LLM 기반으로 고객향 서비스를 준비하는 기업에서 Guardrails (or content filtering)에 대한 준비가 필요할꺼 같아요. 동시에 LLM 시대의 AI Compliance도 중요한 영역인거 같아요. 😊

https://www.linkedin.com/pulse/bad-likert-judge-multi-turn-technique-jailbreak-llm-sunghyon-kyeong-advyc/?trackingId=w%2F%2BM9kHBF3rpMyn5QX89Vw%3D%3D

Palo Alto Networks 연구팀에서 LLM의 안전 장치를 우회하는 “해시태그#Bad 해시태그#Likert 해시태그#Judge” 공격에 대한 실험 결과를 공개했어요. 😈 이 방법은 LLM에 유해한 컨텐츠를 평가하는 역할을 부여한 후, Multi-Turn으로 점진적으로 질문하여 유해한 콘텐츠 생성을 유도하는 기술이예요. 🚀 연구 결과 기존의 Jailbreak 방법보다 공격 성공률(ASR)이 60% 이상 높았지만, Guardrail을 적용하면 방어력이 강화되는 것으로 나타났어요. 🎯 LLM 기반으로 고객향 서비스를 준비하는 기업에서 Guardrails (or content filtering)에 대한 준비가 필요할꺼 같아요. 동시에 LLM 시대의 AI Compliance도 중요한 영역인거 같아요. 😊 https://www.linkedin.com/pulse/bad-likert-judge-multi-turn-technique-jailbreak-llm-sunghyon-kyeong-advyc/?trackingId=w%2F%2BM9kHBF3rpMyn5QX89Vw%3D%3D

Bad Likert Judge: To Jailbreak LLM

Run:ai optimizes and orchestrates GPU compute resources for AI and Deep Learning workloads.

Run:ai - AI Optimization and Orchestration

커리어리 친구들, 드디어 엔비디아가 이스라엘 기업인 run.ai 사를 약 1조 3천억원($700M)에 EU 승인으로 합병 했습니다.

run.ai 사가 어떤 회사인가를 물어 보신다면, 온프레미스(On-Prem), 클라우드 네이티브 솔루션, 또는 NVIDIA와 주요 CSP들과 공동 설계한 NVIDIA DGX Cloud를 통해 GPU 시스템의 최대 유연하게 사용 할 수 있는 쿠버네티스 기반 AI 인프라 오케스트레이션 솔루션 서비스하는 회사입니다.

향후 run.ai 가 NVIDIA AI Enterprise 에도 함께 포함될 것으로 기대되는 데, 이번에 합병하면서, Run:ai 소프트웨어를 오픈 소스로 공개하여 커뮤니티가 더 나은 AI를 더 빠르게 구축할 수 있도록 도울 계획이라고 밝혔습니다. 현재 Run:ai는 NVIDIA GPU만 지원하지만, 오픈 소스를 통해 소프트웨어를 AI 생태계 전반으로 확장할 수 있습니다.

사실 저도 Run.ai 에 대해 관심있게 지켜 보았는데, NVIDIA AI 인프라관리와 소프트웨어를 좀더 강화하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대합니다.

커리어리 친구들, 드디어 엔비디아가 이스라엘 기업인 run.ai 사를 약 1조 3천억원($700M)에 EU 승인으로 합병 했습니다. run.ai 사가 어떤 회사인가를 물어 보신다면, 온프레미스(On-Prem), 클라우드 네이티브 솔루션, 또는 NVIDIA와 주요 CSP들과 공동 설계한 NVIDIA DGX Cloud를 통해 GPU 시스템의 최대 유연하게 사용 할 수 있는 쿠버네티스 기반 AI 인프라 오케스트레이션 솔루션 서비스하는 회사입니다. 향후 run.ai 가 NVIDIA AI Enterprise 에도 함께 포함될 것으로 기대되는 데, 이번에 합병하면서, Run:ai 소프트웨어를 오픈 소스로 공개하여 커뮤니티가 더 나은 AI를 더 빠르게 구축할 수 있도록 도울 계획이라고 밝혔습니다. 현재 Run:ai는 NVIDIA GPU만 지원하지만, 오픈 소스를 통해 소프트웨어를 AI 생태계 전반으로 확장할 수 있습니다. 사실 저도 Run.ai 에 대해 관심있게 지켜 보았는데, NVIDIA AI 인프라관리와 소프트웨어를 좀더 강화하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대합니다.

run.ai

<엔비디아, Run.ai 합병으로 AI 인프라 및 오케스트레이션 강화>

마이크로소프트(MS)는  2025 회계연도에 인공지능(AI) 업무를 처리할 수 있는 데이터센터 구축에 800억 달러(약 118조 원)를 지출할 계획이라고 3일(현지시각) 밝혔다.      브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 이날 블로그 게시물에 2025년 6월까지 예상되는 지출의 절반 

마이크로소프트, 올해 AI 데이터센터에 800억 달러 투자 - 글로벌이코노믹

친구들, 올해도 마이크로소프트는 끝없는 AI 데이터센터 투자를 하네요!! 아래의 기사에 대해 요점을 정리하자면 다음과 같습니다.

마이크로소프트(MS)는 2025 회계연도에 인공지능(AI) 업무를 처리할 수 있는 데이터센터 구축에 800억 달러(약 118조 원)를 지출할 계획이라고 3일(현지시각) 밝혔습니다.

브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 이날 블로그 게시물에 2025년 6월까지 예상되는 지출의 절반 이상이 미국에서 이뤄질 것이라고 밝혔습니다. 참고로 마이크로소프트의 2025 회계연도는 오는 6월에 끝납니다.

https://m.g-enews.com/view.php?ud=2025010405213998083bc914ac71_1

친구들, 올해도 마이크로소프트는 끝없는 AI 데이터센터 투자를 하네요!! 아래의 기사에 대해 요점을 정리하자면 다음과 같습니다. 마이크로소프트(MS)는 2025 회계연도에 인공지능(AI) 업무를 처리할 수 있는 데이터센터 구축에 800억 달러(약 118조 원)를 지출할 계획이라고 3일(현지시각) 밝혔습니다. 브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 이날 블로그 게시물에 2025년 6월까지 예상되는 지출의 절반 이상이 미국에서 이뤄질 것이라고 밝혔습니다. 참고로 마이크로소프트의 2025 회계연도는 오는 6월에 끝납니다. https://m.g-enews.com/view.php?ud=2025010405213998083bc914ac71_1

글로벌이코노믹

<MS, 올해 AI 데이터센터에 800억 달러 투자>

공유 오피스 자리 맡으려고 아침에 늦잠 안(못)자고 일찍 출근하게 되는 건 오히려 좋..은거겠지? 🥹 #코너오피스_갖고싶어요_ㅜ_ㅜ

공유 오피스 자리 맡으려고 아침에 늦잠 안(못)자고 일찍 출근하게 되는 건 오히려 좋..은거겠지? 🥹 #코너오피스_갖고싶어요_ㅜ_ㅜ

흑 미라클 모닝이라 생각해야죵

[번외편] 영어 실력이 부족하여 고민하고 있는 분들에게

해외에서 살다보면 가장 열등감을 느낄 수 있는 부분이 바로 의사 소통 능력입니다.

그들은 이미 잘 알고 있지만, 나는 모르는 것.
그들끼리 당연하게 사용하는 언어를 나는 이해하지 못하는 것,
전달하고자 하는 바를 제대로 전달하지 못해 느끼는 좌절감과 무력감.

해외에서 사시는 분들은 살면서 한번 정도는 경험해본 경험들일 거에요.

저도 미국 생활 초반, 이 기분을 많이 느꼈습니다.
서브웨이에서 원하는 메뉴를 제대로 주문하지 못해,
내가 원하지 않는 메뉴를 받았을 때의 그 기분은 말로 표현하기가 힘들죠.

하지만 그 경험 덕분에,
저는 미국에서 내가 원하는 것을 정확하게 말하는 것이 얼마나 중요한지, 그리고 적극적으로 표현하는 행동이 어떤 결과를 만드는 지를 살면서 깨달을 수 있었습니다.

해외에서 살면서 유창한 영어 실력보다 더욱 중요한 것은 내가 원하는 바를 어떻게 표현하는지를 배우는 것이라고 생각합니다.

언어를 사용하는 방법 중 저는 말하기가 가장 중요하다고 생각합니다. 말하기에는 읽기, 쓰기, 듣기와 달리 나의 의도와 태도가 가장 많이 반영됩니다.

어떤 관용어를 사용하거나, 어떤 문장 구조를 사용하거나, 또는 어떤 고급 단어를 사용하는지보다,

내가 가지고자 하는 의도와 태도를 담아서 말하는 법을 익히는 것,
그것이 해외 생활에서 가장 크게 배운 교훈 중 하나였습니다.

[번외편] 영어 실력이 부족하여 고민하고 있는 분들에게 해외에서 살다보면 가장 열등감을 느낄 수 있는 부분이 바로 의사 소통 능력입니다. 그들은 이미 잘 알고 있지만, 나는 모르는 것. 그들끼리 당연하게 사용하는 언어를 나는 이해하지 못하는 것, 전달하고자 하는 바를 제대로 전달하지 못해 느끼는 좌절감과 무력감. 해외에서 사시는 분들은 살면서 한번 정도는 경험해본 경험들일 거에요. 저도 미국 생활 초반, 이 기분을 많이 느꼈습니다. 서브웨이에서 원하는 메뉴를 제대로 주문하지 못해, 내가 원하지 않는 메뉴를 받았을 때의 그 기분은 말로 표현하기가 힘들죠. 하지만 그 경험 덕분에, 저는 미국에서 내가 원하는 것을 정확하게 말하는 것이 얼마나 중요한지, 그리고 적극적으로 표현하는 행동이 어떤 결과를 만드는 지를 살면서 깨달을 수 있었습니다. 해외에서 살면서 유창한 영어 실력보다 더욱 중요한 것은 내가 원하는 바를 어떻게 표현하는지를 배우는 것이라고 생각합니다. 언어를 사용하는 방법 중 저는 말하기가 가장 중요하다고 생각합니다. 말하기에는 읽기, 쓰기, 듣기와 달리 나의 의도와 태도가 가장 많이 반영됩니다. 어떤 관용어를 사용하거나, 어떤 문장 구조를 사용하거나, 또는 어떤 고급 단어를 사용하는지보다, 내가 가지고자 하는 의도와 태도를 담아서 말하는 법을 익히는 것,그것이 해외 생활에서 가장 크게 배운 교훈 중 하나였습니다.

[번외편] IT 직무로 해외 취업을 고려하는 분들에게 드리고 싶은 말

And by "all," I mean everything: core product, failed pivots, miscellaneous

After 3 Years, I Failed. Here's All My Startup's Code. | Dylan Huang

스타트업을 시작하는 것은 많은 개발자들의 꿈이지만, 현실은 항상 녹록지 않습니다. 최근 3년간 API 통합을 간소화하는 개발 도구를 개발한 스타트업 'Konfig'의 창업자 Dylan Huang이 자신의 경험을 공유하며, 실패의 과정을 상세히 기록했습니다. 그는 자신들의 코드베이스를 모두 공개하며, 다른 개발자들에게 도움이 되기를 바라고 있습니다.

 * 스타트업 배경: Konfig는 2022년 말에 시작된 개발 도구 스타트업으로, API 통합을 쉽게 만드는 것을 목표로 했다.
 * 주요 제품:
   * SDK 생성기: OpenAPI 사양을 기반으로 다양한 프로그래밍 언어의 고품질 클라이언트 라이브러리를 생성하는 도구.
   * 문서화 도구: Markdown 및 OpenAPI 기반의 문서 생성.
   * API 데모: Markdown 기반의 Jupyter 노트북 형태로 제공.
   * 공개 API용 SDK: 다양한 공개 API에 대한 SDK 제공.
 * 기타 개발 항목:
   * 콜드 아웃바운드 메시지 생성을 위한 쉘 스크립트.
   * 프로그램적 SEO 스크립팅.
   * 마케팅 웹사이트 및 제품 문서화.
   * 커스텀 모노레포 설정을 지원하는 Changeset Bot 수정.
   * Earthly를 사용한 SDK 생성기 통합 테스트.
   * AI 피벗 실험 및 Notion 데이터베이스 통합.

실패의 원인과 배운 점
 * 시장 적합성 부족: 일부 스타트업과의 협업에도 불구하고, 하이퍼 성장 비즈니스를 구축하는 데 어려움을 겪음.
 * 가격 책정 문제: ROI가 명확함에도 불구하고, 잠재 고객과의 계약 체결이 어려웠으며, 가격이 너무 낮게 책정됨.
 * AI 제품으로의 피벗 실패: 생성형 AI를 활용한 B2B SaaS AI 제품으로 전환을 시도했지만, 충분한 시장 반응을 얻지 못함.

여러분이 스타트업을 시작하거나 새로운 프로젝트를 진행할 때, 시장의 요구와 제품의 적합성을 어떻게 평가하시나요? 실패를 통해 얻은 교훈을 다음 도전에 어떻게 적용할 수 있을까요?

https://dylanhuang.com/blog/closing-my-startup

스타트업을 시작하는 것은 많은 개발자들의 꿈이지만, 현실은 항상 녹록지 않습니다. 최근 3년간 API 통합을 간소화하는 개발 도구를 개발한 스타트업 'Konfig'의 창업자 Dylan Huang이 자신의 경험을 공유하며, 실패의 과정을 상세히 기록했습니다. 그는 자신들의 코드베이스를 모두 공개하며, 다른 개발자들에게 도움이 되기를 바라고 있습니다. <ul ><li>스타트업 배경: Konfig는 2022년 말에 시작된 개발 도구 스타트업으로, API 통합을 쉽게 만드는 것을 목표로 했다.</li><li>주요 제품:<ul ><li>SDK 생성기: OpenAPI 사양을 기반으로 다양한 프로그래밍 언어의 고품질 클라이언트 라이브러리를 생성하는 도구.</li><li>문서화 도구: Markdown 및 OpenAPI 기반의 문서 생성.</li><li>API 데모: Markdown 기반의 Jupyter 노트북 형태로 제공.</li><li>공개 API용 SDK: 다양한 공개 API에 대한 SDK 제공.</li></ul></li><li>기타 개발 항목:<ul ><li>콜드 아웃바운드 메시지 생성을 위한 쉘 스크립트.</li><li>프로그램적 SEO 스크립팅.</li><li>마케팅 웹사이트 및 제품 문서화.</li><li>커스텀 모노레포 설정을 지원하는 Changeset Bot 수정.</li><li>Earthly를 사용한 SDK 생성기 통합 테스트.</li><li>AI 피벗 실험 및 Notion 데이터베이스 통합.</li></ul></li></ul> 실패의 원인과 배운 점<ul ><li>시장 적합성 부족: 일부 스타트업과의 협업에도 불구하고, 하이퍼 성장 비즈니스를 구축하는 데 어려움을 겪음.</li><li>가격 책정 문제: ROI가 명확함에도 불구하고, 잠재 고객과의 계약 체결이 어려웠으며, 가격이 너무 낮게 책정됨.</li><li>AI 제품으로의 피벗 실패: 생성형 AI를 활용한 B2B SaaS AI 제품으로 전환을 시도했지만, 충분한 시장 반응을 얻지 못함.</li></ul> 여러분이 스타트업을 시작하거나 새로운 프로젝트를 진행할 때, 시장의 요구와 제품의 적합성을 어떻게 평가하시나요? 실패를 통해 얻은 교훈을 다음 도전에 어떻게 적용할 수 있을까요? https://dylanhuang.com/blog/closing-my-startup

dylanhuang.com

스타트업 3년, 실패했지만 코드를 공개합니다

해외에서 직장인과 유학생을 경험하며 지내다보니 벌써 13년차가 되었네요.
요즘 IT 업계쪽에서 해외 취업을 많이 고민하시는 분들의 글이 보입니다.

그래서 제가 미국에서 경험한 해외 취업 노하우를 나누고자 합니다.
순서는 아래와 같이 3번에 나누어 포스트하고자 해요.

[1] 어디서부터 준비해야 할지 몰라 고민하시는 분들에게
[2] 현재 자신의 나이가 너무 많아서 고민하시는 분들에게
[3] 재정 상황이나 유학 상황이 너무 좋지 않아서 고민하시는 분들에게

제가 경험한 해외 생활은 다른 분들과 다를지 모르지만,
그래도 해외에서 이렇게 살아가는 사람도 있다는
하나의 예시로 생각해주세요 :)

---

[1] 어디서부터 준비해야 할지 몰라 고민하시는 분들에게

먼저 드리고 싶은 말씀이 있어요.

IT 업계에서 중요하게 여기는 포인트는 완벽주의가 아닌 완료주의입니다. 완벽하게 모든 것을 세팅하고 시작하는 것은 사실상 불가능해요.

영어도 잘하고,
IT 경험도 풍부하고,
프로그래밍과 도구까지 잘 다루는
해외 취업 능력자들은 생각보다 많지 않습니다.

하지만 상위 20%의 능력 2가지 이상을 조합한다면,
당신은 상위 1%의 능력자와 같은 특별한 능력을 가지게 됩니다.

저와 같은 경우는 순수 프로그래밍 능력은 부족하지만,
사용하는 도구에 대한 이해도가 빠르고 좀 더 큰 그림에서 데이터를 살펴보는 데이터 리터러시 역량이 높은 편이에요.

그래서 다른 직무들과 커뮤니케이션이 원활하고
좀 더 쉬운 언어로 설명이 가능합니다.

각 업무마다 적재적소에서 필요한 내용을 파악하고 팀원들에게 쉽고 빠르게 전달하는 능력이 해외 취업에 큰 도움이 되었어요. 특히 데이터 분석가 업무는 발표나 리포팅과 같은 커뮤니케이션 역할이 중요할 때가 많습니다.

좀 더 체계적인 방법으로 다른 사람들이 이해할 수 있는 언어/문서/미디어로 전달하는 역량, 이 역량이 제 커리어의 든든한 동반자가 되어주었어요.

다음에 포스트할 [2] '현재 자신의 나이가 너무 많아서 고민하시는 분들에게' 편도 많이 기대해주세요 :)

해외에서 직장인과 유학생을 경험하며 지내다보니 벌써 13년차가 되었네요. 요즘 IT 업계쪽에서 해외 취업을 많이 고민하시는 분들의 글이 보입니다. 그래서 제가 미국에서 경험한 해외 취업 노하우를 나누고자 합니다. 순서는 아래와 같이 3번에 나누어 포스트하고자 해요. [1] 어디서부터 준비해야 할지 몰라 고민하시는 분들에게 [2] 현재 자신의 나이가 너무 많아서 고민하시는 분들에게 [3] 재정 상황이나 유학 상황이 너무 좋지 않아서 고민하시는 분들에게 제가 경험한 해외 생활은 다른 분들과 다를지 모르지만, 그래도 해외에서 이렇게 살아가는 사람도 있다는 하나의 예시로 생각해주세요 :) --- [1] 어디서부터 준비해야 할지 몰라 고민하시는 분들에게 먼저 드리고 싶은 말씀이 있어요. IT 업계에서 중요하게 여기는 포인트는 완벽주의가 아닌 완료주의입니다. 완벽하게 모든 것을 세팅하고 시작하는 것은 사실상 불가능해요. 영어도 잘하고, IT 경험도 풍부하고, 프로그래밍과 도구까지 잘 다루는 해외 취업 능력자들은 생각보다 많지 않습니다. 하지만 상위 20%의 능력 2가지 이상을 조합한다면, 당신은 상위 1%의 능력자와 같은 특별한 능력을 가지게 됩니다. 저와 같은 경우는 순수 프로그래밍 능력은 부족하지만, 사용하는 도구에 대한 이해도가 빠르고 좀 더 큰 그림에서 데이터를 살펴보는 데이터 리터러시 역량이 높은 편이에요. 그래서 다른 직무들과 커뮤니케이션이 원활하고 좀 더 쉬운 언어로 설명이 가능합니다. 각 업무마다 적재적소에서 필요한 내용을 파악하고 팀원들에게 쉽고 빠르게 전달하는 능력이 해외 취업에 큰 도움이 되었어요. 특히 데이터 분석가 업무는 발표나 리포팅과 같은 커뮤니케이션 역할이 중요할 때가 많습니다. 좀 더 체계적인 방법으로 다른 사람들이 이해할 수 있는 언어/문서/미디어로 전달하는 역량, 이 역량이 제 커리어의 든든한 동반자가 되어주었어요. 다음에 포스트할 [2] '현재 자신의 나이가 너무 많아서 고민하시는 분들에게' 편도 많이 기대해주세요 :)

IT 직무로 해외 취업을 고려하는 분들에게 드리고 싶은 말

처음 애플리케이션을 만들어 보는 것은 비교적 쉽습니다. 왜냐하면 인터넷에 수많은 학습 자료와 방법이 공개되어 있고, 다양한 예제 코드·프레임워크·템플릿을 참고할 수도 있기 때문입니다.

클린 아키텍처를 적용한 스프링 기반 애플리케이션

클린 아키텍처는 관심사의 분리(Separation of Concerns)에 기반하여 애플리케이션을 구조한다. 상위 수준의 추상화 및 정책을 하위 수준의 기술 의존 코드와 분리하고, 소스 코드 의존성을 바깥에서 안쪽으로 향하도록 만든다. 그 결과 코드는 테스트하기 훨씬 쉬워지고, 기술 선택이나 환경 변화가 생겨도 유연하게 대응할 수 있다.

하지만 실제 구현 단계에 이르면, 수많은 난관이 생기고 질문도 많이 떠오른다. "어디서부터 시작해야 할까?", "프로젝트 구조는 어떻게 잡아야 하지?", "스프링 기반 애플리케이션에 클린 아키텍처 원칙을 어떻게 적용하면 좋을까?" 등등 같은 질문이 당연히 생기기 마련이다.

클린 아키텍처를 제안한 로버트 C. 마틴(일명 밥 아저씨)이 직접 작성한 블로그 글과 책, 그리고 강연 영상들이 있어서 개념적인 도움을 얻을 수는 있다. 그런데 문제는, 이 자료들에서 소스 코드 구조나 세부 구현 예시 같은 실질적인 지침이 거의 제시되지 않는다는 점이다. 이 때문에 스프링 프로젝트나 현대적인 개발 환경에서 어떻게 적용해야 할지 구체적인 코드 수준의 설명이 부족하다는 아쉬움이 있었다. 나도 처음에는 "도대체 예제 코드 없이 이걸 어떻게 구현하라는 거지?" 라는 생각에 당혹감과 약간의 분노를 느끼기도 했는데, 결국 지난 몇 년 동안 다양한 시도를 거치며 일부 원칙을 준수하고 내 상황에 가장 잘 맞는 접근 방식을 나름 찾아냈다.

이 글은 클린 아키텍처를 스프링 기반 애플리케이션에 적용해보고 싶은 분들을 위해 "좀 더 실용적이고 간소화된 클린 아키텍처"를 설명하기 위해 작성했다. 비즈니스 로직과 외부 기술을 어떻게 분리하고 조직화해야 하는지 예제로 살펴보며, 왜 이런 구조가 유지보수성과 확장성에 유리한지를 구체적으로 설명하려고 노력했다. 클린 아키텍처가 다소 추상적이라 느껴졌던 분들에게, "실제 코드로 어떻게 구현할 수 있을까?" 라는 궁금증을 풀어주는 좋은 사례가 되었으면 좋겠다.

https://www.linkedin.com/pulse/클린-아키텍처를-적용한-스프링-기반-애플리케이션-springrunner-hpnzc/

클린 아키텍처는 관심사의 분리(Separation of Concerns)에 기반하여 애플리케이션을 구조한다. 상위 수준의 추상화 및 정책을 하위 수준의 기술 의존 코드와 분리하고, 소스 코드 의존성을 바깥에서 안쪽으로 향하도록 만든다. 그 결과 코드는 테스트하기 훨씬 쉬워지고, 기술 선택이나 환경 변화가 생겨도 유연하게 대응할 수 있다. 하지만 실제 구현 단계에 이르면, 수많은 난관이 생기고 질문도 많이 떠오른다. "어디서부터 시작해야 할까?", "프로젝트 구조는 어떻게 잡아야 하지?", "스프링 기반 애플리케이션에 클린 아키텍처 원칙을 어떻게 적용하면 좋을까?" 등등 같은 질문이 당연히 생기기 마련이다. 클린 아키텍처를 제안한 로버트 C. 마틴(일명 밥 아저씨)이 직접 작성한 블로그 글과 책, 그리고 강연 영상들이 있어서 개념적인 도움을 얻을 수는 있다. 그런데 문제는, 이 자료들에서 소스 코드 구조나 세부 구현 예시 같은 실질적인 지침이 거의 제시되지 않는다는 점이다. 이 때문에 스프링 프로젝트나 현대적인 개발 환경에서 어떻게 적용해야 할지 구체적인 코드 수준의 설명이 부족하다는 아쉬움이 있었다. 나도 처음에는 "도대체 예제 코드 없이 이걸 어떻게 구현하라는 거지?" 라는 생각에 당혹감과 약간의 분노를 느끼기도 했는데, 결국 지난 몇 년 동안 다양한 시도를 거치며 일부 원칙을 준수하고 내 상황에 가장 잘 맞는 접근 방식을 나름 찾아냈다. 이 글은 클린 아키텍처를 스프링 기반 애플리케이션에 적용해보고 싶은 분들을 위해 "좀 더 실용적이고 간소화된 클린 아키텍처"를 설명하기 위해 작성했다. 비즈니스 로직과 외부 기술을 어떻게 분리하고 조직화해야 하는지 예제로 살펴보며, 왜 이런 구조가 유지보수성과 확장성에 유리한지를 구체적으로 설명하려고 노력했다. 클린 아키텍처가 다소 추상적이라 느껴졌던 분들에게, "실제 코드로 어떻게 구현할 수 있을까?" 라는 궁금증을 풀어주는 좋은 사례가 되었으면 좋겠다. https://www.linkedin.com/pulse/클린-아키텍처를-적용한-스프링-기반-애플리케이션-springrunner-hpnzc/

Create Amazing Mockups

개발자들의 업무 효율을 높이고 높은 품질의 결과물을 만드는 데 도움이 되는 15가지 웹사이트를 소개해드리려고 합니다.

[UI 디자인 관련]
 1. UI verse - https://uiverse.io/
 * HTML과 CSS로 구현된 버튼, 검색박스, 체크박스, 로더 등 UI 요소 제공
 * React 코드도 베타 버전으로 제공 중
 * 오픈소스로 자유롭게 활용 가능

[개발 도구]
 2. LambdaTest Free Online Tools - https://www.lambdatest.com/free-online-tools/
 * 텍스트 비교, URL 인코딩/디코딩, JSON 포맷팅 등 다양한 도구 제공
 * 직관적인 UI로 쉽게 사용 가능

 3. TinyWow - https://tinywow.com/
 * 이미지 변환, PDF 편집 등 일상적인 작업을 쉽게 처리
 * AI 기능도 지속적으로 추가 중

 4. Dev Docs - https://devdocs.io/
 * 다양한 프로그래밍 언어와 라이브러리의 공식 문서 쉽게 접근
 * 오프라인에서도 사용 가능

[디자인 참고]
 5. Mobbin - https://mobbin.com/
 * iOS/Android 앱 UI 디자인 갤러리
 * 약 400종, 9만 개 이상의 스크린샷 제공
 * 카테고리와 필터 기능이 충실

[실용 도구]
 6. shots.so - https://shots.so/
 * 앱/웹사이트 프로토타입을 실제 디바이스 프레임에 넣어 이미지 생성
 * 클라이언트 프레젠테이션이나 팀 공유용으로 최적

 7. JSON GRID - https://jsongrid.com/
 * JSON 데이터를 표 형식으로 변환하여 편집 가능
 * 표 형식 수정 시 JSON 데이터도 자동 업데이트

 8. Ping Test - https://ping.pe/
 * 10개 지역에서 동시에 ping 테스트 실행
 * IP 주소나 호스트명으로 테스트 가능

 9. Postman - https://www.postman.com/
 * API 테스트를 위한 강력한 도구
 * 환경변수 설정으로 다양한 환경 테스트 가능
 * 팀 간 API 설정 공유 용이

 10. TM - WebTools - https://tm-webtools.com/
 * 압축, 포맷팅, 변환 등 다양한 기능 제공
 * 이미지 base64 변환, 해시화 기능 포함
 * QR코드 생성 등 특별한 기능도 제공

 11. 더미 이미지 생성 도구 - https://dummyimage.com/
 * 다양한 크기와 형식의 더미 이미지 생성
 * PNG, JPEG, BMP, WebP 등 다양한 포맷 지원
 * 프론트엔드/백엔드 개발 테스트에 유용

이러한 도구들을 적절히 활용하면 개발 시간을 단축하고 작업 효율을 크게 높일 수 있습니다. 각자의 개발 환경과 필요에 맞는 도구를 선택하여 활용해보세요.

개발자들의 업무 효율을 높이고 높은 품질의 결과물을 만드는 데 도움이 되는 15가지 웹사이트를 소개해드리려고 합니다. [UI 디자인 관련]<ol ><li>UI verse - https://uiverse.io/</li></ol><ul ><li>HTML과 CSS로 구현된 버튼, 검색박스, 체크박스, 로더 등 UI 요소 제공</li><li>React 코드도 베타 버전으로 제공 중</li><li>오픈소스로 자유롭게 활용 가능</li></ul> [개발 도구]<ol start="2"><li>LambdaTest Free Online Tools - https://www.lambdatest.com/free-online-tools/</li></ol><ul ><li>텍스트 비교, URL 인코딩/디코딩, JSON 포맷팅 등 다양한 도구 제공</li><li>직관적인 UI로 쉽게 사용 가능</li></ul> <ol start="3"><li>TinyWow - https://tinywow.com/</li></ol><ul ><li>이미지 변환, PDF 편집 등 일상적인 작업을 쉽게 처리</li><li>AI 기능도 지속적으로 추가 중</li></ul> <ol start="4"><li>Dev Docs - https://devdocs.io/</li></ol><ul ><li>다양한 프로그래밍 언어와 라이브러리의 공식 문서 쉽게 접근</li><li>오프라인에서도 사용 가능</li></ul> [디자인 참고]<ol start="5"><li>Mobbin - https://mobbin.com/</li></ol><ul ><li>iOS/Android 앱 UI 디자인 갤러리</li><li>약 400종, 9만 개 이상의 스크린샷 제공</li><li>카테고리와 필터 기능이 충실</li></ul> [실용 도구]<ol start="6"><li>shots.so - https://shots.so/</li></ol><ul ><li>앱/웹사이트 프로토타입을 실제 디바이스 프레임에 넣어 이미지 생성</li><li>클라이언트 프레젠테이션이나 팀 공유용으로 최적</li></ul> <ol start="7"><li>JSON GRID - https://jsongrid.com/</li></ol><ul ><li>JSON 데이터를 표 형식으로 변환하여 편집 가능</li><li>표 형식 수정 시 JSON 데이터도 자동 업데이트</li></ul> <ol start="8"><li>Ping Test - https://ping.pe/</li></ol><ul ><li>10개 지역에서 동시에 ping 테스트 실행</li><li>IP 주소나 호스트명으로 테스트 가능</li></ul> <ol start="9"><li>Postman - https://www.postman.com/</li></ol><ul ><li>API 테스트를 위한 강력한 도구</li><li>환경변수 설정으로 다양한 환경 테스트 가능</li><li>팀 간 API 설정 공유 용이</li></ul> <ol start="10"><li>TM - WebTools - https://tm-webtools.com/</li></ol><ul ><li>압축, 포맷팅, 변환 등 다양한 기능 제공</li><li>이미지 base64 변환, 해시화 기능 포함</li><li>QR코드 생성 등 특별한 기능도 제공</li></ul> <ol start="11"><li>더미 이미지 생성 도구 - https://dummyimage.com/</li></ol><ul ><li>다양한 크기와 형식의 더미 이미지 생성</li><li>PNG, JPEG, BMP, WebP 등 다양한 포맷 지원</li><li>프론트엔드/백엔드 개발 테스트에 유용</li></ul> 이러한 도구들을 적절히 활용하면 개발 시간을 단축하고 작업 효율을 크게 높일 수 있습니다. 각자의 개발 환경과 필요에 맞는 도구를 선택하여 활용해보세요.

Shots

개발자를 위한 유용한 11가지 웹사이트 모음

"힘 빼세요. 어깨도 힘 빼시고요. 다시 해볼게요."

어떤 운동이든 처음 배우면 듣는 이야기예요. 잘하려니 나도 모르게 힘이 들어가는 데 계속 힘을 빼라고 하니 미칠 노릇이죠.

여러 번 반복하다 보면 그제야 무슨 의미인지 알게 되죠. 내가 잘못된 곳에 힘을 주고 있었다는 사실을.

모든 일이 비슷한 거 같아요. 코딩도 그래요.

힘을 뺀 코드, 그냥 평범한 코드로 충분할 때가 많아요. 시간이 지날 수록 허튼 곳에 힘주지 않고 힘을 아껴 쓰게 돼요.

"힘 빼세요. 어깨도 힘 빼시고요. 다시 해볼게요." 어떤 운동이든 처음 배우면 듣는 이야기예요. 잘하려니 나도 모르게 힘이 들어가는 데 계속 힘을 빼라고 하니 미칠 노릇이죠. 여러 번 반복하다 보면 그제야 무슨 의미인지 알게 되죠. 내가 잘못된 곳에 힘을 주고 있었다는 사실을. 모든 일이 비슷한 거 같아요. 코딩도 그래요. 힘을 뺀 코드, 그냥 평범한 코드로 충분할 때가 많아요. 시간이 지날 수록 허튼 곳에 힘주지 않고 힘을 아껴 쓰게 돼요.

"힘 빼세요. 어깨도 힘 빼시고요. 다시 해볼게요."

어떤 운동

이미 아시는 분들이 많으리라 믿지만 GitHub Copilot Free 버전이 생겼다. VS Code를 쓴다면 GitHub Copilot 플러그인을 설치해서 한달 20시간까지 코딩에 사용할 수 있다. 이전에는 한달 10불을 내는 옵션이 가장 저렴한 옵션이었는데 Cursor 등의 위협을 분명히 느끼지 않나 싶다.

그리고 전에는 OpenAI GPT 모델의 GTP4 Code Completion 모델만을 지원하는 걸로 알고 있었는데 이번에 보니 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델도 지원한다. 아무리 투자 관계가 있다지만 OpenAI에만 올인하기에는 아무래도 부담감이 있지 않았나 싶다.

제대로 설치가 되고 나면 상단 검색 박스 오른쪽이나 오른쪽 하단의 GitHub Copilot 아이콘을 클릭하면 사용할 수 있다. 개인적으로는 크게 세 가지다.

 1. 코드 내에서 주석을 이용해서 무슨 코드를 작성할지 알려주는 형태다
 2. 앞서 아이콘들을 통해 별도의 채팅 박스를 연 뒤에 그걸 바탕으로 채팅을 통해 코딩 도움을 받는 거다. (그림 2 참고)
 3. 2번과 흡사한데 별도의 박스가 아니라 코드 에디터안에 임베드된 채팅 박스를 쓰는 것인데 Ctrl(맥이라면 Command)+I를 누르면 아래와 같은 박스가 뜬다 (그림 3 참고)

2, 3번의 경우 채팅을 하는 대신에 아주 명확하게 슬랙과 비슷하게 슬래시 (/) 커맨드를 통해 다양한 일을 수행할 수도 있는데 먼저 작업 대상이 되는 코드를 하이라이트한 다음에 예를 들면 아래와 같은 명령을 줄 수 있다.

 * /fix - 하이라이트한 코드에 있을 수도 있는 문제점 수정하기
 * /tests - 하이라이트한 코드를 테스트해주는 유닛 테스트 추가하기
 * /explain - 하이라이트한 코드가 어떻게 동작하는지 설명하기
 * /doc - 하이라이트한 코드에 주석을 달아줘
 * ...

VS Code와 GitHub을 쓰고 있다면 안 쓸 일 이유가 없지 않나 싶다. 쓰다가 정말로 내 생산성과 학습 능력이 개선되는 것이 보이면 한달 10불 버전으로 업그레이드하는 걸 추천한다. 함수 단위의 코딩은 이제 직접 하기보다는 AI툴에 맡기고 대신에 검증을 잘 하는 것이 낫다.

이미 아시는 분들이 많으리라 믿지만 GitHub Copilot Free 버전이 생겼다. VS Code를 쓴다면 GitHub Copilot 플러그인을 설치해서 한달 20시간까지 코딩에 사용할 수 있다. 이전에는 한달 10불을 내는 옵션이 가장 저렴한 옵션이었는데 Cursor 등의 위협을 분명히 느끼지 않나 싶다. 그리고 전에는 OpenAI GPT 모델의 GTP4 Code Completion 모델만을 지원하는 걸로 알고 있었는데 이번에 보니 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델도 지원한다. 아무리 투자 관계가 있다지만 OpenAI에만 올인하기에는 아무래도 부담감이 있지 않았나 싶다. 제대로 설치가 되고 나면 상단 검색 박스 오른쪽이나 오른쪽 하단의 GitHub Copilot 아이콘을 클릭하면 사용할 수 있다. 개인적으로는 크게 세 가지다. <ol ><li>코드 내에서 주석을 이용해서 무슨 코드를 작성할지 알려주는 형태다</li><li>앞서 아이콘들을 통해 별도의 채팅 박스를 연 뒤에 그걸 바탕으로 채팅을 통해 코딩 도움을 받는 거다. (그림 2 참고)</li><li>2번과 흡사한데 별도의 박스가 아니라 코드 에디터안에 임베드된 채팅 박스를 쓰는 것인데 Ctrl(맥이라면 Command)+I를 누르면 아래와 같은 박스가 뜬다 (그림 3 참고)</li></ol> 2, 3번의 경우 채팅을 하는 대신에 아주 명확하게 슬랙과 비슷하게 슬래시 (/) 커맨드를 통해 다양한 일을 수행할 수도 있는데 먼저 작업 대상이 되는 코드를 하이라이트한 다음에 예를 들면 아래와 같은 명령을 줄 수 있다. <ul ><li>/fix - 하이라이트한 코드에 있을 수도 있는 문제점 수정하기</li><li>/tests - 하이라이트한 코드를 테스트해주는 유닛 테스트 추가하기</li><li>/explain - 하이라이트한 코드가 어떻게 동작하는지 설명하기</li><li>/doc - 하이라이트한 코드에 주석을 달아줘</li><li>...</li></ul> VS Code와 GitHub을 쓰고 있다면 안 쓸 일 이유가 없지 않나 싶다. 쓰다가 정말로 내 생산성과 학습 능력이 개선되는 것이 보이면 한달 10불 버전으로 업그레이드하는 걸 추천한다. 함수 단위의 코딩은 이제 직접 하기보다는 AI툴에 맡기고 대신에 검증을 잘 하는 것이 낫다.

GitHub Copilot Free 버전

GitHub Pages를 통해 저장소의 특정 브랜치를 배포 디렉토리로 지정하여 아주 간편하게 웹사이트를 호스팅할 수 있습니다. 하지만 요즘 웹 개발에서 HTML, CSS, JavaScript를 직접 작성하는 일은 드물죠? 대부분 React와 같은 프론트엔드 라이브러리와 Vite와 같은 빌드 도구를 사용하여 HTML, CSS, JavaScript를 생성해낼 것입니다.

이번 시간에는 웹 프로젝트를 GitHub Actions를 사용하여 빌드하고, 빌드 결과물을 바로 GitHub Pages에 배포하는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

📺 동영상: https://youtu.be/bGCIWIP_skg
📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages-actions/

GitHub Pages에 웹사이트를 호스팅하는 기본적인 방법은 아래 게시물을 참고바랍니다.

📕 GitHub Pages에 웹사이트 배포하기: https://careerly.co.kr/comments/115041
📗 GitHub Pages에 커스텀 도메인 연결하기: https://careerly.co.kr/comments/115256

GitHub Pages를 통해 저장소의 특정 브랜치를 배포 디렉토리로 지정하여 아주 간편하게 웹사이트를 호스팅할 수 있습니다. 하지만 요즘 웹 개발에서 HTML, CSS, JavaScript를 직접 작성하는 일은 드물죠? 대부분 React와 같은 프론트엔드 라이브러리와 Vite와 같은 빌드 도구를 사용하여 HTML, CSS, JavaScript를 생성해낼 것입니다. 이번 시간에는 웹 프로젝트를 GitHub Actions를 사용하여 빌드하고, 빌드 결과물을 바로 GitHub Pages에 배포하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 📺 동영상: https://youtu.be/bGCIWIP_skg📝 포스팅: https://www.daleseo.com/github-pages-actions/ GitHub Pages에 웹사이트를 호스팅하는 기본적인 방법은 아래 게시물을 참고바랍니다. 📕 GitHub Pages에 웹사이트 배포하기: https://careerly.co.kr/comments/115041📗 GitHub Pages에 커스텀 도메인 연결하기: https://careerly.co.kr/comments/115256

GitHub Actions로 빌드 후 GitHub Pages에 배

We migrated the ComfyDeploy dashboard from Next.js to just React

You don't need Next.js

ComfyDeploy 대시보드를 Next.js에서 React로 마이그레이션한 사례네요.

이를 통해 얻은게 인상적입니다.

빠른 빌드시간 & 핫 리로드 시간, 모두의 행복

 * Build time went from 3 mins to 18 secs
 * Hot reload under 200ms
 * Everybody on the team is happier (like, way happier)

반복되는 인간의 역사 같아서 재미있네요.

https://www.comfydeploy.com/blog/you-dont-need-nextjs

ComfyDeploy 대시보드를 Next.js에서 React로 마이그레이션한 사례네요. 이를 통해 얻은게 인상적입니다. 빠른 빌드시간 &amp; 핫 리로드 시간, 모두의 행복 <ul ><li>Build time went from 3 mins to 18 secs</li><li>Hot reload under 200ms</li><li>Everybody on the team is happier (like, way happier)</li></ul> 반복되는 인간의 역사 같아서 재미있네요. https://www.comfydeploy.com/blog/you-dont-need-nextjs

www.comfydeploy.com

10년 전 오늘 담배를 마지막으로 피웠습니다.
12월 31일 자정은 카톡 트래픽이 피크를 치는 순간입니다.
해가 넘어가는 순간을 사무실에서 동료들과 함께하곤 했습니다.

10년 전 오늘, 23시 40분.
동료들에게 말하지 않고 홀로 슬그머니 H스퀘어 1층으로 내려가서 마지막 담배를 피웠습니다.
이게 진짜 마지막이다.

생각해 보면 담배를 피우면서 좋다, 행복하다는 느낌을 받은 적이 없는데…
수도 없이 끊으려 노력했지만 번번이 실패했습니다.
그렇게 기침을 콜록콜록 해대고, 아빠가 폐암으로 돌아가신 걸 알면서도.
이날 드디어 저와의 약속을 지킬 수 있었습니다.

금연 이후 10년 동안 꿈에서 가끔 담배를 피웠습니다. 아주 실감나게.
깨어나면 꿈이었다는 걸 깨닫고 가슴을 쓸어내리곤 했습니다.
참나, 담배는 평생 참는 거라더니. 이렇게 빠져나오기가 힘든 건가?

이제라도 빠져나와서 정말 다행입니다.
10년 전 그날의 저를 만나러 간다면 꼭 안아주면서 칭찬해 주고 싶습니다.
이게 지금부터 10년 동안 네가 한 가장 잘한 일이 될 거라고.

담배만 문제가 아니었습니다.
결혼하고 육아를 하면서 술이 점점 늘어갔습니다.
육아는 솔직히 재미없었습니다. 특히 만 1년이 되기 전의 육아는 절대 다시 돌아가고 싶지 않은 시간입니다.
아기랑 까꿍 까꿍 웃는 행복한 모습이 상상될지도 모르겠지만…
현실은 똥기저귀나 갈아주고 아무것도 못 하고 옆에 붙어 있는 것 밖에 없거든요.

이때 술도 많이 마셨습니다. 일상이 너무 지루해서. 어차피 할 수 있는 다른 일도 없으니까.
그러다가 술의 구렁텅이에 빠져버리고 말았습니다.

잠들기 전에 매일 술을 마셨습니다.
성시경의 먹을텐데 같은 방송은 제 마음을 편하게 해줬습니다.
매일 술 먹는 사람들이 생각보다 많았구나. 저렇게 마셔도 건강하구만 뭘.

그러다가 살도 많이 찌고 혈당 수치도 안 좋아지면서 이제는 멈춰야 한다고 생각했습니다.

담배를 끊은지 10년, 술을 끊은지는 2년이 되었습니다.
더 이상 기침을 콜록콜록하지 않게 되었고, 체중도 전성기 때로 돌아왔습니다.

더 어릴 때 버핏 할아버지의 조언을 들었다면 참 좋았을 것 같습니다.
늦었지만 이제부터라도 제 몸을 소중하게 잘 관리해 보려 합니다.
커리어리 구독자분에게도 소개해 드리고 싶습니다. 새해 복 많이 받으시고, 건강하십시오.

"70년 전 내가 고등학생 때, 내 머릿속에는 딱 두 가지 밖에 없었단다. 여자애들과 자동차. (웃음)
하지만 나는 여자애들과 잘 어울리지 못했으니… 자동차 얘기를 해보자꾸나.

한 번 상상해 보렴. 이 강의가 끝날 때 너희들 각자가 원하는 차를 고르게 할 거라고.
어떤 차든 골라도 좋아. 색깔도 맘대로 고르렴. 그 차가 내일 너희 집 앞에 놓여 있을 거란다. 어때, 끝내주지?

너흰 아마 이렇게 말하겠지? “뭐죠? 진짜 그냥 주시는 건가요?”
물론 함정이 있단다. 그 함정은… 네가 고른 그 차만을 죽을 때까지 평생 타야 한다는 거야.
자, 이제 어쩔 거니? 이 사실을 알고 나면 너는 그 차를 어떻게 대하겠니?
엄청 사랑하고 아껴서 타게 되지 않겠니?

이제 내가 얘기하려는 건… 너희는 평생 한 대의 차가 아니라, 하나의 몸과 마음을 얻게 될 거라는 거야. 그게 너희가 얻게 될 전부란다.
그 몸과 마음은 지금은 최고로 좋은 상태겠지만… 평생 동안 잘 관리하지 않으면 안 된단다."

10년 전 오늘 담배를 마지막으로 피웠습니다. 12월 31일 자정은 카톡 트래픽이 피크를 치는 순간입니다. 해가 넘어가는 순간을 사무실에서 동료들과 함께하곤 했습니다. 10년 전 오늘, 23시 40분. 동료들에게 말하지 않고 홀로 슬그머니 H스퀘어 1층으로 내려가서 마지막 담배를 피웠습니다. 이게 진짜 마지막이다. 생각해 보면 담배를 피우면서 좋다, 행복하다는 느낌을 받은 적이 없는데… 수도 없이 끊으려 노력했지만 번번이 실패했습니다. 그렇게 기침을 콜록콜록 해대고, 아빠가 폐암으로 돌아가신 걸 알면서도. 이날 드디어 저와의 약속을 지킬 수 있었습니다. 금연 이후 10년 동안 꿈에서 가끔 담배를 피웠습니다. 아주 실감나게. 깨어나면 꿈이었다는 걸 깨닫고 가슴을 쓸어내리곤 했습니다. 참나, 담배는 평생 참는 거라더니. 이렇게 빠져나오기가 힘든 건가? 이제라도 빠져나와서 정말 다행입니다. 10년 전 그날의 저를 만나러 간다면 꼭 안아주면서 칭찬해 주고 싶습니다. 이게 지금부터 10년 동안 네가 한 가장 잘한 일이 될 거라고. 담배만 문제가 아니었습니다. 결혼하고 육아를 하면서 술이 점점 늘어갔습니다. 육아는 솔직히 재미없었습니다. 특히 만 1년이 되기 전의 육아는 절대 다시 돌아가고 싶지 않은 시간입니다. 아기랑 까꿍 까꿍 웃는 행복한 모습이 상상될지도 모르겠지만… 현실은 똥기저귀나 갈아주고 아무것도 못 하고 옆에 붙어 있는 것 밖에 없거든요. 이때 술도 많이 마셨습니다. 일상이 너무 지루해서. 어차피 할 수 있는 다른 일도 없으니까. 그러다가 술의 구렁텅이에 빠져버리고 말았습니다. 잠들기 전에 매일 술을 마셨습니다. 성시경의 먹을텐데 같은 방송은 제 마음을 편하게 해줬습니다. 매일 술 먹는 사람들이 생각보다 많았구나. 저렇게 마셔도 건강하구만 뭘. 그러다가 살도 많이 찌고 혈당 수치도 안 좋아지면서 이제는 멈춰야 한다고 생각했습니다. 담배를 끊은지 10년, 술을 끊은지는 2년이 되었습니다. 더 이상 기침을 콜록콜록하지 않게 되었고, 체중도 전성기 때로 돌아왔습니다. 더 어릴 때 버핏 할아버지의 조언을 들었다면 참 좋았을 것 같습니다. 늦었지만 이제부터라도 제 몸을 소중하게 잘 관리해 보려 합니다. 커리어리 구독자분에게도 소개해 드리고 싶습니다. 새해 복 많이 받으시고, 건강하십시오. "70년 전 내가 고등학생 때, 내 머릿속에는 딱 두 가지 밖에 없었단다. 여자애들과 자동차. (웃음) 하지만 나는 여자애들과 잘 어울리지 못했으니… 자동차 얘기를 해보자꾸나. 한 번 상상해 보렴. 이 강의가 끝날 때 너희들 각자가 원하는 차를 고르게 할 거라고. 어떤 차든 골라도 좋아. 색깔도 맘대로 고르렴. 그 차가 내일 너희 집 앞에 놓여 있을 거란다. 어때, 끝내주지? 너흰 아마 이렇게 말하겠지? “뭐죠? 진짜 그냥 주시는 건가요?” 물론 함정이 있단다. 그 함정은… 네가 고른 그 차만을 죽을 때까지 평생 타야 한다는 거야. 자, 이제 어쩔 거니? 이 사실을 알고 나면 너는 그 차를 어떻게 대하겠니? 엄청 사랑하고 아껴서 타게 되지 않겠니? 이제 내가 얘기하려는 건… 너희는 평생 한 대의 차가 아니라, 하나의 몸과 마음을 얻게 될 거라는 거야. 그게 너희가 얻게 될 전부란다. 그 몸과 마음은 지금은 최고로 좋은 상태겠지만… 평생 동안 잘 관리하지 않으면 안 된단다."

가장 소중한 자산

Sutskever는 NeurIPS 2024에서, 인터넷에서 얻을 수 있는 고품질 데이터가 점점 고갈되고 있다는 ‘Peak Data’ 개념을 제시했어요. 🚀 이 개념을 바탕으로 "이제 학습 데이터는 고갈했으며, 거대 언어 모델의 Pre-training 시대는 끝났다고 선언" 했어요.

Ilya Sutskever, 학습 데이터의 고갈과 AI Pre-Training의 종말에 대한 언급

Sutskever는 NeurIPS 2024에서, 인터넷에서 얻을 수 있는 고품질 데이터가 점점 고갈되고 있다는 ‘Peak Data’ 개념을 제시했어요. 🚀

이 개념을 바탕으로 "이제 학습 데이터는 고갈했으며, 거대 언어 모델의 Pre-training 시대는 끝났다고 선언" 했어요. 이는 화석 연료가 고갈되면 더이상 화력 발전을 할 수 없는 것처럼, 학습에 사용할 수 있는 추가적인 데이터가 없다면 Pre-training 중심의 AI 기술 개발이 새로운 도전에 직면 할 수 있음을 강조하는 언급이었는데요. 📖

https://www.linkedin.com/pulse/ilya-sutskever-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%9D%98-%EA%B3%A0%EA%B0%88%EA%B3%BC-ai-pre-training%EC%9D%98-%EC%A2%85%EB%A7%90%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%9C-%EC%96%B8%EA%B8%89-sunghyon-kyeong-dvdvc/?trackingId=qMhDRtEdHcqJMnxfRtxLIg%3D%3D

Sutskever는 NeurIPS 2024에서, 인터넷에서 얻을 수 있는 고품질 데이터가 점점 고갈되고 있다는 ‘Peak Data’ 개념을 제시했어요.&nbsp;🚀 이 개념을 바탕으로 "이제 학습 데이터는 고갈했으며, 거대 언어 모델의 Pre-training 시대는 끝났다고 선언" 했어요.&nbsp;이는 화석 연료가 고갈되면 더이상 화력 발전을 할 수 없는 것처럼,&nbsp;학습에 사용할 수 있는 추가적인 데이터가 없다면 Pre-training 중심의 AI 기술 개발이 새로운 도전에 직면 할 수 있음을 강조하는 언급이었는데요. 📖 https://www.linkedin.com/pulse/ilya-sutskever-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EC%9D%98-%EA%B3%A0%EA%B0%88%EA%B3%BC-ai-pre-training%EC%9D%98-%EC%A2%85%EB%A7%90%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%9C-%EC%96%B8%EA%B8%89-sunghyon-kyeong-dvdvc/?trackingId=qMhDRtEdHcqJMnxfRtxLIg%3D%3D

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Illy Sutskever, 학습 데이터의 고갈에 대한 이야기...

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