세계 최대의 ML 커뮤니티인 허깅페이스에서 15조개의 토큰으로 이루어진 데이터 FineWeb을 공개했습니다.

2013년부터 2024년 사이의 모든 CommonCrawl 데이터(전세계 모든 공개된 웹에서 가져온 데이터)를 필터링하고 중복을 제거한 매우 고품질의 데이터셋입니다.

이 필터링을 위해 200개 이상의 필터링 모델을 학습시켜 필터링에 사용했다고 합니다. 또한 이 모델들을 지속적으로 학습시킬 것이라 앞으로 품질이 더 좋아질 것이라고 하고요.

또한 LLM 모델을 이 데이터셋으로 훈련시켰을 때 성능이 더 좋아진 것을 확인할 수 있었다고 합니다.

마침 Llama 3의 학습 데이터가 15조개의 토큰으로 학습시켰다는 리포트가 나온 직후인 것이 재밌는데요. Llama 3와 FineWeb으로 LLM 연구가 또 한 발짝 진보하겠네요. 한 달 후가 벌써부터 기대됩니다. 😎🍿🥤

세계 최대의 ML 커뮤니티인 허깅페이스에서 15조개의 토큰으로 이루어진 데이터 FineWeb을 공개했습니다. 2013년부터 2024년 사이의 모든 CommonCrawl 데이터(전세계 모든 공개된 웹에서 가져온 데이터)를 필터링하고 중복을 제거한 매우 고품질의 데이터셋입니다. 이 필터링을 위해 200개 이상의 필터링 모델을 학습시켜 필터링에 사용했다고 합니다. 또한 이 모델들을 지속적으로 학습시킬 것이라 앞으로 품질이 더 좋아질 것이라고 하고요. 또한 LLM 모델을 이 데이터셋으로 훈련시켰을 때 성능이 더 좋아진 것을 확인할 수 있었다고 합니다. 마침 Llama 3의 학습 데이터가 15조개의 토큰으로 학습시켰다는 리포트가 나온 직후인 것이 재밌는데요. Llama 3와 FineWeb으로 LLM 연구가 또 한 발짝 진보하겠네요. 한 달 후가 벌써부터 기대됩니다. 😎🍿🥤

🗞️ 허깅페이스, 15조개 토큰 데이터 공개

https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb

Tech giants weigh in on how they try to mitigate the harms of generative AI on power and water resources.

AI Sustainability: How Microsoft, Google Cloud, IBM & Dell are Working on Reducing AI's Climate Harms

생성형AI가 어마무시한 전력을 사용하고 있고, OpenAI의 한해 사용량이 미국전략 사용량과 맞먹다는 확인되지 않는 루머들도 있는 것이 사실이다. 이와 관련한 글로벌 빅테크 기업들의 기후 변화등의 개선에 대한 노력들을 공유해본다.

> 제너레이티브 AI는 얼마나 많은 에너지를 소비하며, 그 사용으로 인해 어떤 영향을 미칠 수 있을까?
 * Microsoft, 허깅 페이스, 앨런 AI 연구소 및 여러 대학의 연구팀이 2022년에 제안한 이 표준을 사용하여 8개의 NVIDIA V100 GPU에서 36시간 동안 소형 언어 트랜스포머 모델을 훈련하는 데 37.3kWh가 사용된다는 사실을 발견했다.
 * 평균적으로 언어 모델 훈련은 1갤런의 가스를 사용하는 것과 비슷한 양의 이산화탄소를 배출한다. 이론적으로 큰 모델인 60억 개의 매개변수가 있는 언어 모델 중 일부만 훈련해도 가정에 1년 동안 전력을 공급하는 것과 같은 양의 이산화탄소가 배출된다
 * UC 리버사이드의 전기 및 컴퓨터 공학 부교수인 샤오레이 렌은 예일 환경 360과의 인터뷰에서 GPT-3와 10~50회 정도 대화할 때 담수 0.5리터가 소비된다고 말했다.
 * 2024년 2월에 열린 보쉬 커넥티드월드 컨퍼런스에서 SpaceX와 테슬라의 엘론 머스크는 발전형 AI 칩이 전력 부족을 초래할 수 있다고 주장했다

> 거대 기술 기업들은 전력 사용 측면에서 AI의 지속가능성을 어떻게 해결하고 있을까?
 * Microsoft
   * Microsoft의 경우, 모든 데이터 센터와 시설에 100% 추가 재생 에너지로 전력을 공급하는 것이 목표 중 하나이다
   * 또한 Microsoft는 재생 에너지 프로젝트와의 전력 구매 계약을 향후 5년에서 20년 동안 미리 설정된 에너지 가격으로 협상한다.
 * IBM
   * AI 모델의 '재활용'을 통해 지속 가능한 전력 사용 문제를 해결하고 있다.
   * 처음부터 큰 모델을 학습시키는 대신 작은 모델을 '성장'시키는 기술로, MIT와 함께 개발했다. 즉, 올바른 데이터로 학습된 소규모 모델을 사용하는 것이 에너지 효율이 더 높으며 동일한 결과 또는 더 나은 결과를 얻을 수 있다
 * Google
   * 자체 GPU에 액체 냉각을 활용하여 더 빠르게 실행할 수 있을 뿐만 아니라 훨씬 더 에너지 효율적이고 결과적으로 더 비용 효율적인 방식으로 실행한다.
   * 소프트웨어를 사용하여 가동 시간을 관리한다
   * Google은 칩에서 매우 많은 연산을 실행하기 때문에 AI 작업당 평균 탄소 비용이 적다

> 거대 기술 기업들은 물 사용 측면에서 AI의 지속가능성을 어떻게 다루고 있을까?
 * Microsoft
   * Microsoft는 환경 보고서에서 제너레이티브 AI 프로세스를 따로 구분하지 않지만, 총 물 소비량이 2020년 4,196,461입방미터에서 2022년 6,399,415입방미터로 급증한 것으로 나타났다.
   * 물 재활용, 재생수 사용, 공기 대 물 발전 및 단열 냉각과 같은 기술에 투자하는 등 물 보충 프로젝트를 계약했다.
 * IBM
   * IBM 연구 데이터 센터의 현대화 작업에는 냉각에 도움이 되는 지하 저수지가 포함될 예정이며, 일정 기간 동안 전력 공급이 중단될 수도 있다.
   * AI를 사용하여 IBM의 에너지 데이터를 캡처하고 분석하여 에너지 소비에 대한 관리를 하고 있다.
 * NVIDIA
   * 환경 영향 대신 AI의 사회적 영향에 초점
   * 개인 정보 보호법을 준수하고, 모델의 설계와 한계에 대한 투명성을 제공하며, 의도한 대로 안전하게 작동하고, 원치 않는 편견을 최대한 줄인 모델을 만들기 위해 노력한다

> 개선방안 제언
 * 조직에서 발생하는 탄소 배출량을 측정, 추적, 이해하고 줄이는 것은 매우 중요하다.
 * 조직의 탄소 데이터를 사전 예방적 의사 결정에 최대한 활용하려면 탄소 회계 소프트웨어와 데이터 인프라에 대한 팀과 기술 투자가 필요하다.

** 상세 내용은 원문을 참고해주세요~
 * 원문: https://www.techrepublic.com/article/tech-giants-ai-sustainability/?utm_source=Sailthru&utm_medium=email&utm_campaign=e312_04.23.24_ICP_RMM&utm_term=daily-tech-insider-active

생성형AI가 어마무시한 전력을 사용하고 있고, OpenAI의 한해 사용량이 미국전략 사용량과 맞먹다는 확인되지 않는 루머들도 있는 것이 사실이다. 이와 관련한 글로벌 빅테크 기업들의 기후 변화등의 개선에 대한 노력들을 공유해본다. &gt; 제너레이티브 AI는 얼마나 많은 에너지를 소비하며, 그 사용으로 인해 어떤 영향을 미칠 수 있을까?<ul ><li>Microsoft, 허깅 페이스, 앨런 AI 연구소 및 여러 대학의 연구팀이 2022년에 제안한 이 표준을 사용하여 8개의 NVIDIA V100 GPU에서 36시간 동안 소형 언어 트랜스포머 모델을 훈련하는 데 37.3kWh가 사용된다는 사실을 발견했다.</li><li>평균적으로 언어 모델 훈련은 1갤런의 가스를 사용하는 것과 비슷한 양의 이산화탄소를 배출한다. 이론적으로 큰 모델인 60억 개의 매개변수가 있는 언어 모델 중 일부만 훈련해도 가정에 1년 동안 전력을 공급하는 것과 같은 양의 이산화탄소가 배출된다</li><li>UC 리버사이드의 전기 및 컴퓨터 공학 부교수인 샤오레이 렌은 예일 환경 360과의 인터뷰에서 GPT-3와 10~50회 정도 대화할 때 담수 0.5리터가 소비된다고 말했다.</li><li>2024년 2월에 열린 보쉬 커넥티드월드 컨퍼런스에서 SpaceX와 테슬라의 엘론 머스크는 발전형 AI 칩이 전력 부족을 초래할 수 있다고 주장했다</li></ul> &gt; 거대 기술 기업들은 전력 사용 측면에서 AI의 지속가능성을 어떻게 해결하고 있을까?<ul ><li>Microsoft<ul ><li>Microsoft의 경우, 모든 데이터 센터와 시설에 100% 추가 재생 에너지로 전력을 공급하는 것이 목표 중 하나이다</li><li>또한 Microsoft는 재생 에너지 프로젝트와의 전력 구매 계약을 향후 5년에서 20년 동안 미리 설정된 에너지 가격으로 협상한다.</li></ul></li><li>IBM<ul ><li>AI 모델의 '재활용'을 통해 지속 가능한 전력 사용 문제를 해결하고 있다.</li><li>처음부터 큰 모델을 학습시키는 대신 작은 모델을 '성장'시키는 기술로, MIT와 함께 개발했다. 즉, 올바른 데이터로 학습된 소규모 모델을 사용하는 것이 에너지 효율이 더 높으며 동일한 결과 또는 더 나은 결과를 얻을 수 있다</li></ul></li><li>Google<ul ><li>자체 GPU에 액체 냉각을 활용하여 더 빠르게 실행할 수 있을 뿐만 아니라 훨씬 더 에너지 효율적이고 결과적으로 더 비용 효율적인 방식으로 실행한다.</li><li>소프트웨어를 사용하여 가동 시간을 관리한다</li><li>Google은 칩에서 매우 많은 연산을 실행하기 때문에 AI 작업당 평균 탄소 비용이 적다</li></ul></li></ul> &gt; 거대 기술 기업들은 물 사용 측면에서 AI의 지속가능성을 어떻게 다루고 있을까?<ul ><li>Microsoft<ul ><li>Microsoft는 환경 보고서에서 제너레이티브 AI 프로세스를 따로 구분하지 않지만, 총 물 소비량이 2020년 4,196,461입방미터에서 2022년 6,399,415입방미터로 급증한 것으로 나타났다.</li><li>물 재활용, 재생수 사용, 공기 대 물 발전 및 단열 냉각과 같은 기술에 투자하는 등 물 보충 프로젝트를 계약했다.</li></ul></li><li>IBM<ul ><li>IBM 연구 데이터 센터의 현대화 작업에는 냉각에 도움이 되는 지하 저수지가 포함될 예정이며, 일정 기간 동안 전력 공급이 중단될 수도 있다.</li><li>AI를 사용하여 IBM의 에너지 데이터를 캡처하고 분석하여 에너지 소비에 대한 관리를 하고 있다.</li></ul></li><li>NVIDIA<ul ><li>환경 영향 대신 AI의 사회적 영향에 초점</li><li>개인 정보 보호법을 준수하고, 모델의 설계와 한계에 대한 투명성을 제공하며, 의도한 대로 안전하게 작동하고, 원치 않는 편견을 최대한 줄인 모델을 만들기 위해 노력한다</li></ul></li></ul> &gt; 개선방안 제언<ul ><li>조직에서 발생하는 탄소 배출량을 측정, 추적, 이해하고 줄이는 것은 매우 중요하다.</li><li>조직의 탄소 데이터를 사전 예방적 의사 결정에 최대한 활용하려면 탄소 회계 소프트웨어와 데이터 인프라에 대한 팀과 기술 투자가 필요하다.</li></ul> ** 상세 내용은 원문을 참고해주세요~<ul ><li>원문: https://www.techrepublic.com/article/tech-giants-ai-sustainability/?utm_source=Sailthru&amp;utm_medium=email&amp;utm_campaign=e312_04.23.24_ICP_RMM&amp;utm_term=daily-tech-insider-active</li></ul>

TechRepublic

[TechRepublic] AI 지속 가능성

Learn the top mistakes made while using ChatGPT and how to fix them effectively.

You Are Using ChatGPT Wrong! Here are 3 Mistakes You've Probably Done!

ChatGPT의 3가지 유용한 사용 방법을 알려주는 좋은 기사가 있어 공유합니다.😃

<ChatGPT를 사용하면서 저지르기 쉬운 실수 3가지>

🥇 사용자 정의 지침의 마법(Custom Instructions)
 * 사용자 정의 지침의 사용 없이 ChatGPT를 사용하는 것은 마치 포르쉐를 소유하고 있지만 자동차의 시속이 80mph로 제한되는 것과 같다고 합니다.😭
 * ChatGPT의 사용자 정의 지침을 통해 사용자는 필요에 따라 AI의 응답을 사용자 정의할 수 있으므로 전문적이고 개인적인 설정에서 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다.
 * GPT를 맞춤설정할 수 있는데, 예를 들어 콘텐츠 제작자는 사용자 정의 지침을 통해 ChatGPT의 분위기와 목적을 형성할 수 있습니다.

🥈 AI 마인드 마스터하기: CoT(Chain of Thought) 프롬프트
 * LLM(대형 언어 모델)은 CoT(사고 사슬) 프롬프트가 제공되면, 어려운 작업을 수행해야 할 때 더 명확하게 생각한다고 합니다. 어려운 수학, 상식 문제에 대해서 보다 정확하고 유용한 답변을 제공한다고 하네요.
 * 이 방법은 문제를 이해하기 쉬운 단계로 나누고 모델을 정답으로 유도합니다. 수학 문제와 마찬가지로 각 단계는 이전 단계를 바탕으로 끝까지 진행됩니다.

🥉 5가지 단계 적용으로 완벽한 프롬프트 만들기
 * 완벽한 ChatGPT 프롬프트를 이해하는 것은 명확성, 맥락, 창의성이 혼합된 복잡한 예술이라고 할 수 있고, 컨텍스트(Context), 작업(Task), 지시(Instruct), 명확화(Clarify), 개선(Refine) 등 각 조각이 중요한 역할을 하는 퍼즐을 조립하는 것입니다.
 * 컨텍스트: 강력한 기반을 구축하기 위해 배경 정보를 제공합니다. (AI에게 대화 주제를 지시합니다.)
 * 작업: ChatGPT에서 수행하려는 작업을 매우 명확하게 지정하세요. (잘 정의된 작업은 AI의 능력을 극대화합니다.)
 * 지시: 작업 수행 방법에 대해 명확한 지시를 하는 것을 지시라고 합니다. (원하는 모양으로 출력됩니다.)
 * 명확화: 사람들이 이해할 수 있도록 의심을 없애고 응답이 의도한 것과 일치하는지 확인하십시오. (소통이 향상됩니다.)
 * 개선: 프롬프트로 돌아가서 개선하세요. (오류를 제거하고 프롬프트를 명확하게 합니다.)

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏
[Source Link] https://levelup.gitconnected.com/you-are-using-chatgpt-wrong-here-are-3-mistakes-youve-probably-done-b3f3eaef40d1

ChatGPT의 3가지 유용한 사용 방법을 알려주는 좋은 기사가 있어 공유합니다.😃 &lt;ChatGPT를 사용하면서 저지르기 쉬운 실수 3가지&gt; 🥇 사용자 정의 지침의 마법(Custom Instructions)<ul ><li>사용자 정의 지침의 사용 없이 ChatGPT를 사용하는 것은 마치 포르쉐를 소유하고 있지만 자동차의 시속이 80mph로 제한되는 것과 같다고 합니다.😭</li><li>ChatGPT의 사용자 정의 지침을 통해 사용자는 필요에 따라 AI의 응답을 사용자 정의할 수 있으므로 전문적이고 개인적인 설정에서 더욱 유용하게 사용할 수 있습니다.</li><li>GPT를 맞춤설정할 수 있는데, 예를 들어 콘텐츠 제작자는 사용자 정의 지침을 통해 ChatGPT의 분위기와 목적을 형성할 수 있습니다.</li></ul> 🥈 AI 마인드 마스터하기: CoT(Chain of Thought) 프롬프트<ul ><li>LLM(대형 언어 모델)은 CoT(사고 사슬) 프롬프트가 제공되면, 어려운 작업을 수행해야 할 때 더 명확하게 생각한다고 합니다. 어려운 수학, 상식 문제에 대해서 보다 정확하고 유용한 답변을 제공한다고 하네요.</li><li>이 방법은 문제를 이해하기 쉬운 단계로 나누고 모델을 정답으로 유도합니다. 수학 문제와 마찬가지로 각 단계는 이전 단계를 바탕으로 끝까지 진행됩니다.</li></ul> 🥉 5가지 단계 적용으로 완벽한 프롬프트 만들기<ul ><li>완벽한 ChatGPT 프롬프트를 이해하는 것은 명확성, 맥락, 창의성이 혼합된 복잡한 예술이라고 할 수 있고, 컨텍스트(Context), 작업(Task), 지시(Instruct), 명확화(Clarify), 개선(Refine) 등 각 조각이 중요한 역할을 하는 퍼즐을 조립하는 것입니다.<ul ><li>컨텍스트: 강력한 기반을 구축하기 위해 배경 정보를 제공합니다. (AI에게 대화 주제를 지시합니다.)</li><li>작업: ChatGPT에서 수행하려는 작업을 매우 명확하게 지정하세요. (잘 정의된 작업은 AI의 능력을 극대화합니다.)</li><li>지시: 작업 수행 방법에 대해 명확한 지시를 하는 것을 지시라고 합니다. (원하는 모양으로 출력됩니다.)</li><li>명확화: 사람들이 이해할 수 있도록 의심을 없애고 응답이 의도한 것과 일치하는지 확인하십시오. (소통이 향상됩니다.)</li><li>개선: 프롬프트로 돌아가서 개선하세요. (오류를 제거하고 프롬프트를 명확하게 합니다.)</li></ul></li></ul> 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏[Source Link] https://levelup.gitconnected.com/you-are-using-chatgpt-wrong-here-are-3-mistakes-youve-probably-done-b3f3eaef40d1

Medium

ChatGPT 사용 시 유용한 3가지 팁

Let's go back two years to when ChatGPT (and, by extension, generative AI) started to make its rounds. At the time, we actually had space to debate AI's potential impact on things like work and...

You need to AI your work. It's now or never.

AI는 이미 2년 전부터 대세가 되었고, AI를 적극적으로 수용한 기업이 그렇지 못했던 경쟁 업체에 비해 매출과 경쟁력 모두에서 의미있는 성장을 이루어 내고 있습니다. 관련해서 직원의 입장에서 AI와 함께 일을 해야 하는 이유를 잘 설명한 기사 공유합니다.😀 (출처: Medium)

<지금 바로 AI 업무를 수행해야 하는 이유>
 * AI는 고용 시장을 재편하고 있으며, 우리가 받아들이든 안 받아들이든, AI는 곧 멈추지 않을 것이기 때문에 해당 트렌드에 빨리 탑승하지 않으면 뒤쳐질 위험이 있습니다.
 * 최근 몇 년간 취업시장은 급격한 하락세를 보이고 있는데, 취업시장이 하락세를 보이는 반면, AI 일자리는 늘어나고 있습니다.

AI 직업(Job)이란?
 * AI 역할(role)은 AI 관련 키워드가 포함된 채용 정보 목록이며, 직위(Job title), 설명(description) 또는 회사 이름에 포함될 수 있습니다.
 * 우리가 해야 할 일은 AI 개발을 위한 코딩이 아닌 AI가 현재 환경에 미치는 영향과 AI가 미래에 미치는 잠재적 영향에 대해 배우기 시작하는 것입니다.
 * 시중에 나와 있는 다양한 AI 도구를 살펴보고 이를 활용해서 일을 할 수 있는 최선의 방법을 살펴봐야 합니다.

AI 직업을 가져야 하는 이유
 1. 더 많은 돈을 벌 수 있습니다.
 * 일부 기술 고객을 대상으로 실시한 AON 설문 조사에 따르면 대부분의 회사는 기존 직원과 비교할 때 AI 기술을 갖춘 신규 채용에 대한 급여 프리미엄을 정당화하는 것으로 나타났습니다.
 * 특정 AI 도구를 사용하면 특정 작업을 보다 효율적으로 처리하여 작업량을 줄이고 시간을 확보할 수 있습니다.
 * AI 도구를 사용하여 출력을 미세 조정(Fine Tune)하거나 업그레이드할 수 있고, 이를 사용하여 고객에게 제공할 수 있는 범위를 넓힐 수 있습니다.
 * AI 인재를 적극적으로 찾고 있는 기업이 AI 기술을 갖춘 지원자에게 더 많은 현금을 기꺼이 지원하는 모습을 볼 수 있습니다.

 2. AI는 직원(crew)을 위한 것입니다.
 * AI 관련 작업에 더 많은 기회가 있고 실제로 변화를 만들 수 있는 더 많은 기회가 있다는 것을 의미합니다.

 3. AI가 위생(hygiene) 요인(factor)가 되고 있습니다.
 * 위생 요인은 고통을 피하려는 욕구로, 봉급, 작업 조건, 감독, 신분 안정, 복지, 대인관계 등입니다.
 * AI에 유창하다고 해서 반드시 많은 이점이나 만족을 얻을 수 있는 것은 아니지만, 없으면 100% 부정적인 결과를 가져올 것입니다.
 * 인터넷을 사용할 수 있는 것과 마찬가지로 모든 사람은 조만간 AI를 자신의 작업에 통합하는 방법을 알아내야 할 것입니다.
 
원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏
[Source Link] https://entreprenal.com/you-need-to-ai-your-work-its-now-or-never-3da248f828c3

AI는 이미 2년 전부터 대세가 되었고, AI를 적극적으로 수용한 기업이 그렇지 못했던 경쟁 업체에 비해 매출과 경쟁력 모두에서 의미있는 성장을 이루어 내고 있습니다. 관련해서 직원의 입장에서 AI와 함께 일을 해야 하는 이유를 잘 설명한 기사 공유합니다.😀 (출처: Medium) &lt;지금 바로 AI 업무를 수행해야 하는 이유&gt;<ul ><li>AI는 고용 시장을 재편하고 있으며, 우리가 받아들이든 안 받아들이든, AI는 곧 멈추지 않을 것이기 때문에 해당 트렌드에 빨리 탑승하지 않으면 뒤쳐질 위험이 있습니다.</li><li>최근 몇 년간 취업시장은 급격한 하락세를 보이고 있는데, 취업시장이 하락세를 보이는 반면, AI 일자리는 늘어나고 있습니다.</li></ul> AI 직업(Job)이란?<ul ><li>AI 역할(role)은 AI 관련 키워드가 포함된 채용 정보 목록이며, 직위(Job title), 설명(description) 또는 회사 이름에 포함될 수 있습니다.</li><li>우리가 해야 할 일은 AI 개발을 위한 코딩이 아닌 AI가 현재 환경에 미치는 영향과 AI가 미래에 미치는 잠재적 영향에 대해 배우기 시작하는 것입니다.</li><li>시중에 나와 있는 다양한 AI 도구를 살펴보고 이를 활용해서 일을 할 수 있는 최선의 방법을 살펴봐야 합니다.</li></ul> AI 직업을 가져야 하는 이유<ol ><li>더 많은 돈을 벌 수 있습니다.</li></ol><ul ><li>일부 기술 고객을 대상으로 실시한 AON 설문 조사에 따르면 대부분의 회사는 기존 직원과 비교할 때 AI 기술을 갖춘 신규 채용에 대한 급여 프리미엄을 정당화하는 것으로 나타났습니다.</li><li>특정 AI 도구를 사용하면 특정 작업을 보다 효율적으로 처리하여 작업량을 줄이고 시간을 확보할 수 있습니다.</li><li>AI 도구를 사용하여 출력을 미세 조정(Fine Tune)하거나 업그레이드할 수 있고, 이를 사용하여 고객에게 제공할 수 있는 범위를 넓힐 수 있습니다.</li><li>AI 인재를 적극적으로 찾고 있는 기업이 AI 기술을 갖춘 지원자에게 더 많은 현금을 기꺼이 지원하는 모습을 볼 수 있습니다.</li></ul> <ol start="2"><li>AI는 직원(crew)을 위한 것입니다.</li></ol><ul ><li>AI 관련 작업에 더 많은 기회가 있고 실제로 변화를 만들 수 있는 더 많은 기회가 있다는 것을 의미합니다.</li></ul> <ol start="3"><li>AI가 위생(hygiene) 요인(factor)가 되고 있습니다.</li></ol><ul ><li>위생 요인은 고통을 피하려는 욕구로, 봉급, 작업 조건, 감독, 신분 안정, 복지, 대인관계 등입니다.</li><li>AI에 유창하다고 해서 반드시 많은 이점이나 만족을 얻을 수 있는 것은 아니지만, 없으면 100% 부정적인 결과를 가져올 것입니다.</li><li>인터넷을 사용할 수 있는 것과 마찬가지로 모든 사람은 조만간 AI를 자신의 작업에 통합하는 방법을 알아내야 할 것입니다. </li></ul>원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.🙏[Source Link] https://entreprenal.com/you-need-to-ai-your-work-its-now-or-never-3da248f828c3

AI와 함께 일을 해야 하는 이유

We're on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

Models - Hugging Face

Meta에서 크기 대비 엄청난 성능의 Llama 3를 발표한지 얼마 안됐는데,
MS에서도 Phi 3를 발표했네요.
 * phi-3-mini (3.8B)
 * phi-3-small (7B)
 * phi-3-medium (14B)

크기에 따라 3가지로 나뉘는데, 가장 작은 모델을 발표했고, GPT-3.5에 준하는 성능이라고 합니다.
(phi-3-mini achieves 69% on MMLU and 8.38 on MT-bench)

학습데이터도 phi-2에 사용하던 것의 확장 버전이라는데, 어떻게 가능했던걸까요?

한편, 자체적인 safety post-training을 통해 유해한 응답율도 획기적으로 줄일 수 있었다고 합니다.

 * https://huggingface.co/models?other=phi3&sort=trending&search=microsoft
 * https://arxiv.org/abs/2404.14219

Meta에서 크기 대비 엄청난 성능의 Llama 3를 발표한지 얼마 안됐는데,MS에서도 Phi 3를 발표했네요.<ul><li>phi-3-mini (3.8B)</li><li>phi-3-small (7B)</li><li>phi-3-medium (14B)</li></ul> 크기에 따라 3가지로 나뉘는데, 가장 작은 모델을 발표했고, GPT-3.5에 준하는 성능이라고 합니다.(phi-3-mini achieves 69% on MMLU and 8.38 on MT-bench) 학습데이터도 phi-2에 사용하던 것의 확장 버전이라는데, 어떻게 가능했던걸까요? 한편, 자체적인 safety post-training을 통해 유해한 응답율도 획기적으로 줄일 수 있었다고 합니다. <ul><li>https://huggingface.co/models?other=phi3&amp;sort=trending&amp;search=microsoft</li><li>https://arxiv.org/abs/2404.14219</li></ul>

Huggingface

🎞️🍿 진격의 AI : 개발자는 자멸할까?

패스트캠퍼스에서 진행한 세미나의 영상이 올라왔습니다. 무려 99만원! 짜리를 무료로! 🤭 (소개 페이지에서 쿠폰 받으셔야해요)

https://fastcampus.co.kr/ai_xyz_kimjinjung

20분 발표에 40분 질문 답변을 진행했는데요. 좋은 질문이 많아서 저도 재밌었던 세미나입니다.

팝콘 뜯으면서 보실만한 내용이니 심심하실 때 한 번 살펴봐주세요.🤗

🎞️🍿 진격의 AI : 개발자는 자멸할까? 패스트캠퍼스에서 진행한 세미나의 영상이 올라왔습니다. 무려 99만원! 짜리를 무료로! 🤭 (소개 페이지에서 쿠폰 받으셔야해요) https://fastcampus.co.kr/ai_xyz_kimjinjung 20분 발표에 40분 질문 답변을 진행했는데요. 좋은 질문이 많아서 저도 재밌었던 세미나입니다. 팝콘 뜯으면서 보실만한 내용이니 심심하실 때 한 번 살펴봐주세요.🤗

Google just made a huge company shakeup. Here's who's gaining power.

지난주 목요일(4.18) 구글의 순다르 피차이의 '결정을 단순화'하기 위한 조직 개편 발표는 크게 2가지로 볼 수 있다.

 * AI 올인(?)
   * 작년에 Brain과 DeepMind을 통합한데 이어 구글리서치내 AI팀과 책임감 있는 AI(Responsible AI)도 딥마인드에 병합
   * 리더는 딥마인드의 리더인 데미스 하사비스
   * Gemini, Gemma 등 AI 모델 개발을 더욱 효율적으로 추진하기 위해
   * AI 전략 강화의 일환으로 Google은 재무 조직 구조조정도 단행 예정. 범용 인공지능(AGI) 달성을 목표로 AI 기술에 1,000억 달러 이상 투자할 계획

 * 플랫폼 및 기기 사업부
   * 디바이스 및 서비스 그룹(픽셀 디바이스 + 핏비트 웨어러블 등) + 비지니스 부문(안드로이드 + 크롬 + 검색/사진 등)
   * 리더는 릭 오스테로 구글 하드웨어 수석 부사장

>> 오픈AI(+MS)의 독주를 넘어서고자 노력하는 구글의 단면을 볼 수 있는 이번 조직 개편이 어느정도 성과를 거둘지...당분간 AI전쟁을 계속될 것이다.

 * 원문: https://www.businessinsider.com/google-big-shakeup-gives-more-power-to-deepmind-pixel-leaders-2024-4

지난주 목요일(4.18) 구글의 순다르 피차이의 '결정을 단순화'하기 위한 조직 개편 발표는 크게 2가지로 볼 수 있다. <ul ><li>AI 올인(?)<ul ><li>작년에 Brain과 DeepMind을 통합한데 이어 구글리서치내 AI팀과 책임감 있는 AI(Responsible AI)도 딥마인드에 병합</li><li>리더는 딥마인드의 리더인 데미스 하사비스</li><li>Gemini, Gemma 등 AI 모델 개발을 더욱 효율적으로 추진하기 위해</li><li>AI 전략 강화의 일환으로 Google은 재무 조직 구조조정도 단행 예정. 범용 인공지능(AGI) 달성을 목표로 AI 기술에 1,000억 달러 이상 투자할 계획</li></ul></li></ul> <ul ><li>플랫폼 및 기기 사업부<ul ><li>디바이스 및 서비스 그룹(픽셀 디바이스 + 핏비트 웨어러블 등) + 비지니스 부문(안드로이드 + 크롬 + 검색/사진 등)</li><li>리더는 릭 오스테로 구글 하드웨어 수석 부사장</li></ul></li></ul> &gt;&gt; 오픈AI(+MS)의 독주를 넘어서고자 노력하는 구글의 단면을 볼 수 있는 이번 조직 개편이 어느정도 성과를 거둘지...당분간 AI전쟁을 계속될 것이다. <ul ><li>원문: https://www.businessinsider.com/google-big-shakeup-gives-more-power-to-deepmind-pixel-leaders-2024-4</li></ul>

Business Insider

[비지니스인사이더] 구글의 전략적 조직 개편

In this post, we will learn how to ChatGPT on your own data using an open source framework called embedchain. We all must know and have used ChatGPT at one point or another. ChatGPT is an LLM from...

Train ChatGPT on your own data in 1 minute

ChatGPT는 일반적인 데이터에 대해 답변하고 작업하는 것에는 너무나도 뛰어나지만, 나만이 가지고 있는 데이터에 대한 답변이나 작업에는 한계가 있을 수 밖에 없죠. 하지만 나만의 데이터도 ChatGPT가 활용할 수 있게 한다면 어떨까요? 이번 기사는 나만의 데이터를 ChatGPT가 활용하는 방법을 소개하는 기사 공유합니다.😃 (출처: Medium)

<1분 안에 나만의 데이터로 ChatGPT 학습하기>
 * ChatGPT가 나만 가지고 있는 데이터를 활용하게 되면, 보다 나에게 특화된 답변이나 작업을 지시할 수 있습니다.
 * embedchain이라는 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 자신의 데이터에 대해 ChatGPT를 수행하는 방법을 소개합니다.

🥇 자신의 데이터를 사용하여 채팅을 수행하는 두 가지 방법
 1. LLM 미세 조정(Fine tuning)
 2. 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation)

🥈 LLM 미세 조정(Fine tuning)
 * LLM 미세 조정은 미세 조정을 위해 직접 데이터가 필요하므로 시간이 많이 걸리는 프로세스입니다.
 * 데이터가 업데이트되는 경우(예: 새 이메일 또는 새 캘린더 이벤트) LLM을 지속적으로 또는 적어도 주기적으로 미세 조정해야 합니다.

🥉 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation)
 * RAG는 LLM이 답변을 생성하기 전에 쿼리에 대한 관련 컨텍스트를 검색하여 LLM에 전달하고 LLM이 환각(hallucinate) 없이 데이터에서만 질문에 답변하도록 기반을 요청하기 때문에 파인 튜닝에 비해 보다 효율적일 수 있습니다.

💌 RAG 구현하기
 * Python과 embedchain이라는 오픈 소스 프레임워크를 사용합니다.
 * 데이터와 채팅할 수 있는 RAG용 앱을 만들기 위한 3단계 방법
 * 필요한 라이브러리 설치(여기서는 embedchain).
 * 앱을 만들고 데이터세트를 추가
 * 앱 사용

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 실제 구현 코드는 원본 기사 링크를 참고해 주세요. 감사합니다.🙏
[Source Link] https://levelup.gitconnected.com/train-chatgpt-on-your-own-data-in-1-minute-a3028ff5ded1

ChatGPT는 일반적인 데이터에 대해 답변하고 작업하는 것에는 너무나도 뛰어나지만, 나만이 가지고 있는 데이터에 대한 답변이나 작업에는 한계가 있을 수 밖에 없죠. 하지만 나만의 데이터도 ChatGPT가 활용할 수 있게 한다면 어떨까요? 이번 기사는 나만의 데이터를 ChatGPT가 활용하는 방법을 소개하는 기사 공유합니다.😃 (출처: Medium) &lt;1분 안에 나만의 데이터로 ChatGPT 학습하기&gt;<ul ><li>ChatGPT가 나만 가지고 있는 데이터를 활용하게 되면, 보다 나에게 특화된 답변이나 작업을 지시할 수 있습니다.</li><li>embedchain이라는 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 자신의 데이터에 대해 ChatGPT를 수행하는 방법을 소개합니다.</li></ul> 🥇 자신의 데이터를 사용하여 채팅을 수행하는 두 가지 방법<ol ><li>LLM 미세 조정(Fine tuning)</li><li>검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation)</li></ol> 🥈 LLM 미세 조정(Fine tuning)<ul ><li>LLM 미세 조정은 미세 조정을 위해 직접 데이터가 필요하므로 시간이 많이 걸리는 프로세스입니다. </li><li>데이터가 업데이트되는 경우(예: 새 이메일 또는 새 캘린더 이벤트) LLM을 지속적으로 또는 적어도 주기적으로 미세 조정해야 합니다.</li></ul> 🥉 검색 증강 생성(RAG, Retrieval Augmented Generation)<ul ><li>RAG는 LLM이 답변을 생성하기 전에 쿼리에 대한 관련 컨텍스트를 검색하여 LLM에 전달하고 LLM이 환각(hallucinate) 없이 데이터에서만 질문에 답변하도록 기반을 요청하기 때문에 파인 튜닝에 비해 보다 효율적일 수 있습니다.</li></ul> 💌 RAG 구현하기<ul ><li>Python과 embedchain이라는 오픈 소스 프레임워크를 사용합니다.</li><li>데이터와 채팅할 수 있는 RAG용 앱을 만들기 위한 3단계 방법 <ul ><li>필요한 라이브러리 설치(여기서는 embedchain).</li><li>앱을 만들고 데이터세트를 추가</li><li>앱 사용</li></ul></li></ul> 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 실제 구현 코드는 원본 기사 링크를 참고해 주세요. 감사합니다.🙏[Source Link] https://levelup.gitconnected.com/train-chatgpt-on-your-own-data-in-1-minute-a3028ff5ded1

나만의 데이터를 ChatGPT가 활용하는 방법

📝 높은 성능의 Llama 3와 매우 빠른 추론 속도의 인프라를 제공하는 Groq가 만나니 정말 대단하네요.

70B 풀모델 기준으로, 추론 속도는 280TPS, 가격은 1백만 토큰당 평균 USD 1달러가 채 안됩니다.

즉, 성능은 가장 높은 Claude 3 Opus나 GPT-4 수준인데, 속도와 가격은 클로즈드 LLM API 중 가장 저렴한 Claude 3 Haiku 수준이라는 이야기.

AI의 대중화가 훨씬 앞당겨진 것 같습니다.

📝 높은 성능의 Llama 3와 매우 빠른 추론 속도의 인프라를 제공하는 Groq가 만나니 정말 대단하네요. 70B 풀모델 기준으로, 추론 속도는 280TPS, 가격은 1백만 토큰당 평균 USD 1달러가 채 안됩니다. 즉, 성능은 가장 높은 Claude 3 Opus나 GPT-4 수준인데, 속도와 가격은 클로즈드 LLM API 중 가장 저렴한 Claude 3 Haiku 수준이라는 이야기. AI의 대중화가 훨씬 앞당겨진 것 같습니다.

국내유일, LLM (ChatGPT) 기반의 서비스 개발을 위해 핵심만 담은 13시간 분량의 프롬프트 엔지니어링 강의 골빈해커, 김진중 개발자의 상용화 관점에서의 AI 서비스 개발 노하우까지 가져가세요. (수강생이 가장 궁금해 하는 내용을 담아 2회의 BONUS 영상 추가 제공 예정입니다.)

The RED : 프롬프트 엔지니어링, LLM(ChatGPT) 기반의 AI 서비스 개발 | 패스트캠퍼스

새로운 LLM 모델이 나왔을 때 한국어가 잘 되는지 확인해야 하는 것은, 말을 유려하게 잘 하느냐와 정보가 정확한지..를 확인하는 것이 아니라, 한국어에 대한 추론 능력과 정보 추출 능력이 잘 작동하는지를 테스트 해 보아야 합니다.

일반적으로, 말을 유려하게 하는 것과 정보의 정확성은 이제 쉽게 해결되는 문제라서 아주 중요한 문제는 아닙니다.

프롬프트 엔지니어링을 잘 알면 왜 그래야하는지 이해 할 수 있습니다. 우리나라에서 여전히 최고 좋은 프롬프트 엔지니어링 강의는 여기 👉 https://fastcampus.co.kr/data_red_golbin

새로운 LLM 모델이 나왔을 때 한국어가 잘 되는지 확인해야 하는 것은, 말을 유려하게 잘 하느냐와 정보가 정확한지..를 확인하는 것이 아니라, 한국어에 대한 추론 능력과 정보 추출 능력이 잘 작동하는지를 테스트 해 보아야 합니다. 일반적으로, 말을 유려하게 하는 것과 정보의 정확성은 이제 쉽게 해결되는 문제라서 아주 중요한 문제는 아닙니다. 프롬프트 엔지니어링을 잘 알면 왜 그래야하는지 이해 할 수 있습니다. 우리나라에서 여전히 최고 좋은 프롬프트 엔지니어링 강의는 여기 👉 https://fastcampus.co.kr/data_red_golbin

Fastcampus

어떤걸 테스트 해야하는지 간단하게 말하자면 👉 https://x.com/golbin/status/1781374690118004870?s=46

여러분 이직 준비 다들 어떻게 하시나요? 이직 준비 라는 단어 딱 상상만으로도 가슴이 탁 막히지는 않으시나요? 혹은 면접관으로 이제 막 첫 발을 준비하고 계신분들. 뭘 물어봐야 좋은 면접이 될까. 사전에 뭘 준비해야할까 걱정되지 않으시나요?

한빛미디어에서 너무 재밌는 책을 보내주셔서 오랜만에 기술적으로도, 개발자 태도면에서도 많이 배우고 생각해 볼 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 읽는 내내 정말 무릎을 탁 치면서 맞아 맞아 하며 공감하고 많이 배운 “개발자 기술 면접 노트” 입니다.

취업과 이직의 첫 시작인 목표 설정부터, 이력서 작성 방법, 기술 면접 그리고 면접 이후 어떻게 더 성장해 나갈 수 있는지에 대해 아주 알차게 담고있는 책입니다.

그저 겉핥기가 아니라 실제 물어볼법한 질문을 가지고 의도 파악과 좋은 방향의 답, 더 공부해야 하는 키 포인트들까지 아낌없이 비법이 공유되어 있습니다. (개발자 면접 준비 올인원이 있다면 바로 이 책?) 연차별로 기대하는 역량과 역할, 그에 맞는 스킬셋 등 제공하고 있어 나는 진짜 이 연차에 걸맞는 역할을 하고 있을까 스스로 점검해볼수도 있었습니다.

꼭 이직을 하지 않더라도 일년에 한번씩 본인을 재점검하기 위해 이력서를 제출해보라는 이야기 들어보셨을 것 같습니다. 꼭 전형을 진행하지 않더라도 이 책을 주기적으로 들춰보고 나의 이번 년도는 어땠는지 살펴보는 것 만으로도 충분할 것 같습니다. 업무적으로 어떤 성장을 이뤘는지, 나는 어떤 팀원이였는지, 나의 리더십은 어떠한 모습이였는지, 내가 성장하고자 하는 방향으로 잘 가고 있는지 등 다방면으로 스스로를 되돌아 볼 수 있을 것 같습니다.

https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B5491056069

여러분 이직 준비 다들 어떻게 하시나요? 이직 준비 라는 단어 딱 상상만으로도 가슴이 탁 막히지는 않으시나요? 혹은 면접관으로 이제 막 첫 발을 준비하고 계신분들. 뭘 물어봐야 좋은 면접이 될까. 사전에 뭘 준비해야할까 걱정되지 않으시나요? 한빛미디어에서 너무 재밌는 책을 보내주셔서 오랜만에 기술적으로도, 개발자 태도면에서도 많이 배우고 생각해 볼 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다. 읽는 내내 정말 무릎을 탁 치면서 맞아 맞아 하며 공감하고 많이 배운 “개발자 기술 면접 노트” 입니다. 취업과 이직의 첫 시작인 목표 설정부터, 이력서 작성 방법, 기술 면접 그리고 면접 이후 어떻게 더 성장해 나갈 수 있는지에 대해 아주 알차게 담고있는 책입니다. 그저 겉핥기가 아니라 실제 물어볼법한 질문을 가지고 의도 파악과 좋은 방향의 답, 더 공부해야 하는 키 포인트들까지 아낌없이 비법이 공유되어 있습니다. (개발자 면접 준비 올인원이 있다면 바로 이 책?) 연차별로 기대하는 역량과 역할, 그에 맞는 스킬셋 등 제공하고 있어 나는 진짜 이 연차에 걸맞는 역할을 하고 있을까 스스로 점검해볼수도 있었습니다. 꼭 이직을 하지 않더라도 일년에 한번씩 본인을 재점검하기 위해 이력서를 제출해보라는 이야기 들어보셨을 것 같습니다. 꼭 전형을 진행하지 않더라도 이 책을 주기적으로 들춰보고 나의 이번 년도는 어땠는지 살펴보는 것 만으로도 충분할 것 같습니다. 업무적으로 어떤 성장을 이뤘는지, 나는 어떤 팀원이였는지, 나의 리더십은 어떠한 모습이였는지, 내가 성장하고자 하는 방향으로 잘 가고 있는지 등 다방면으로 스스로를 되돌아 볼 수 있을 것 같습니다. https://m.hanbit.co.kr/store/books/book_view.html?p_code=B5491056069

[책] 개발자 기술 면접 노트

REST (Representational State Transfer): REST is a widely adopted architectural style for designing networked applications. It is based on a set of principles and constraints, such as using standard...

Most popular API architecture styles in our Digital World

REST (Representational State Transfer)
REST는 애플리케이션을 설계하기 위해 널리 채택된 API 아키텍처 스타일입니다. 리소스 조작, 상태-비저장 및 균일한 인터페이스를 위해 표준 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 기반으로 합니다. REST API는 리소스를 식별하기 위해 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하며 JSON 또는 XML과 같은 다양한 형식으로 데이터를 교환합니다.
 
SOAP (Simple Object Access Protocol)
SOAP는 네트워크를 통해 구조화된 정보를 교환하기 위한 XML 기반 프로토콜입니다. 엄격한 규칙을 따르며 메시지의 구조를 정의하기 위해 XML 스키마를 사용합니다. SOAP API는 일반적으로 HTTP 프로토콜을 사용하지만 SMTP나 TCP와 같은 프로토콜도 사용할 수 있습니다. SOAP API는 높은 수준의 프로토콜 추상화를 제공하고, 암호화 및 트랜잭션 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 은행 및 금융 산업에서는 보안을 이유로 일반적으로 SOAP를 사용합니다.
 
SOAP는 서로 다른 시스템 간의 복잡한 연결이 필요한 환경에서 사용됩니다. 암호화, 디지털 서명 및 신뢰할 수 있는 메시징과 같은 고급 기능을 지원하는 엄격하고 표준화된 메시징 프로토콜을 제공합니다. 따라서 보안, 신뢰성 및 트랜잭션이 중요한 시나리오에 적합합니다. 
 
GraphQL
GraphQL은 API 쿼리 언어로 클라이언트가 서버에 특정한 데이터를 요청할 수 있습니다. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청하여 데이터 패치에 대해 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 엔드포인트가 고정된 데이터 세트를 반환하는 REST와 달리 GraphQL API는 단일 엔드포인트가 있으며 클라이언트는 요구 사항에 따라 응답을 형성할 수 있습니다.
 
facebook, GitHub, Shopify, Twitter등의 회사가 사용합니다.
 
gRPC (Google Remote Procedure Call)
gRPC는 구글이 원격 프로시저 호출 API 구축을 위해 개발한 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. protobuf를 사용하며 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. gRPC API는 양방향 스트리밍 및 인증과 같은 기능을 제공하며 전송을 위해 이진 직렬화 및 HTTP/2를 사용하여 서비스 간의 효율적인 통신을 가능케 합니다. 
 
gRPC는 효율적이고 확장 가능한 분산 시스템을 구축하게 합니다. 구글, 넷플릭스, 스퀘어 등의 회사가 사용합니다.
 
WebSocket
WebSocket은 단일 TCP 연결을 통해 이중 통신 채널을 제공하는 통신 프로토콜입니다. 요청-응답 기반의 전통적인 HTTP와 달리 WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 허용합니다. 이것은 클라이언트와 서버가 반복적인 요청 없이 서로에게 메시지를 보낼 수 있게 합니다. WebSocket은 채팅 애플리케이션, 협업 도구, 스트리밍 서비스와 같은 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에서 사용됩니다.
 
WebSocket을 사용하는 메시징 어플리케이션은 Slack, Discord, Trello, Robinhood 등이 있습니다. 
 
Webhook
Webhook는 HTTP POST 요청을 다른 시스템의 미리 정의된 URL로 전송하여 한 시스템에서 이벤트를 자동으로 알리거나 트리거하는 메커니즘입니다. 두 시스템이 거의 실시간으로 데이터를 전송하여 통신할 수 있도록 합니다. 특정 이벤트나 조건이 발생하면 Webhook를 트리거하고, Webhook는 대상 시스템의 엔드포인트로 관련 데이터 페이로드를 전송합니다. 일반적으로 서로 다른 서비스와 시스템을 통합하는 데 사용되며 실시간 데이터 동기화, 이벤트 기반 워크플로우 및 자동 알림을 가능하게 합니다.
 
번역: [https://ducktopia.tistory.com/121]
원본:

REST (Representational State Transfer)REST는 애플리케이션을 설계하기 위해 널리 채택된 API 아키텍처 스타일입니다. 리소스 조작, 상태-비저장 및 균일한 인터페이스를 위해 표준 HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE)를 기반으로 합니다. REST API는 리소스를 식별하기 위해 URI(Uniform Resource Identifier)를 사용하며 JSON 또는 XML과 같은 다양한 형식으로 데이터를 교환합니다.&nbsp;SOAP (Simple Object Access Protocol)SOAP는 네트워크를 통해 구조화된 정보를 교환하기 위한 XML 기반 프로토콜입니다. 엄격한 규칙을 따르며 메시지의 구조를 정의하기 위해 XML 스키마를 사용합니다. SOAP API는 일반적으로 HTTP 프로토콜을 사용하지만 SMTP나 TCP와 같은 프로토콜도 사용할 수 있습니다. SOAP API는 높은 수준의 프로토콜 추상화를 제공하고, 암호화 및 트랜잭션 관리와 같은 고급 기능을 지원합니다. 은행 및 금융 산업에서는 보안을 이유로 일반적으로 SOAP를 사용합니다.&nbsp;SOAP는 서로 다른 시스템 간의 복잡한 연결이 필요한 환경에서 사용됩니다. 암호화, 디지털 서명 및 신뢰할 수 있는 메시징과 같은 고급 기능을 지원하는 엄격하고 표준화된 메시징 프로토콜을 제공합니다. 따라서 보안, 신뢰성 및 트랜잭션이 중요한 시나리오에 적합합니다.&nbsp;&nbsp;GraphQLGraphQL은 API 쿼리 언어로 클라이언트가 서버에 특정한 데이터를 요청할 수 있습니다. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청하여 데이터 패치에 대해 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 각 엔드포인트가 고정된 데이터 세트를 반환하는 REST와 달리 GraphQL API는 단일 엔드포인트가 있으며 클라이언트는 요구 사항에 따라 응답을 형성할 수 있습니다.&nbsp;facebook, GitHub, Shopify, Twitter등의 회사가 사용합니다.&nbsp;gRPC (Google Remote Procedure Call)gRPC는 구글이 원격 프로시저 호출 API 구축을 위해 개발한 고성능 오픈 소스 프레임워크입니다. protobuf를 사용하며 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. gRPC API는 양방향 스트리밍 및 인증과 같은 기능을 제공하며 전송을 위해 이진 직렬화 및 HTTP/2를 사용하여 서비스 간의 효율적인 통신을 가능케 합니다.&nbsp;&nbsp;gRPC는 효율적이고 확장 가능한 분산 시스템을 구축하게 합니다. 구글, 넷플릭스, 스퀘어 등의 회사가 사용합니다.&nbsp;WebSocketWebSocket은 단일 TCP 연결을 통해 이중 통신 채널을 제공하는 통신 프로토콜입니다. 요청-응답 기반의 전통적인 HTTP와 달리 WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 실시간 양방향 통신을 허용합니다. 이것은 클라이언트와 서버가 반복적인 요청 없이 서로에게 메시지를 보낼 수 있게 합니다. WebSocket은 채팅 애플리케이션, 협업 도구, 스트리밍 서비스와 같은 실시간 업데이트가 필요한 애플리케이션에서 사용됩니다.&nbsp;WebSocket을 사용하는 메시징 어플리케이션은 Slack, Discord, Trello, Robinhood 등이 있습니다.&nbsp;&nbsp;WebhookWebhook는 HTTP POST 요청을 다른 시스템의 미리 정의된 URL로 전송하여 한 시스템에서 이벤트를 자동으로 알리거나 트리거하는 메커니즘입니다. 두 시스템이 거의 실시간으로 데이터를 전송하여 통신할 수 있도록 합니다. 특정 이벤트나 조건이 발생하면 Webhook를 트리거하고, Webhook는 대상 시스템의 엔드포인트로 관련 데이터 페이로드를 전송합니다. 일반적으로 서로 다른 서비스와 시스템을 통합하는 데 사용되며 실시간 데이터 동기화, 이벤트 기반 워크플로우 및 자동 알림을 가능하게 합니다.&nbsp;번역: [https://ducktopia.tistory.com/121]원본:

🕊️ 개발 세계에서 인기 있는 API 아키텍처 스타일

 1. 기본기 확실히 하기
 2. 학습 능력 키우기
 3. 의사 소통 잘하기
 4. 문제 정의 잘하기
 5. 태스크 완료 시간 추정 잘하기
 6. 운영을 고려한 코드 작성하기
 7. 서비스 사고 대처 능력 키우기
 8. 결과를 내는데 집중하기
 9. 영향력 갖기 (코딩 멍키)

레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다.

의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다.

 1. 경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).
 2. 질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.
 3. 상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.
 4. 글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다
 5. 롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.

앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

<ol ><li>기본기 확실히 하기</li><li>학습 능력 키우기</li><li>의사 소통 잘하기</li><li>문제 정의 잘하기</li><li>태스크 완료 시간 추정 잘하기</li><li>운영을 고려한 코드 작성하기</li><li>서비스 사고 대처 능력 키우기</li><li>결과를 내는데 집중하기</li><li>영향력 갖기 <s>(코딩 멍키)</s></li></ol> 레벨이 올라가고 연차가 쌓이기 시작하면 기술적인 역량 만큼 어쩌면 더 중요해지기 시작하는 것이 평판이고 영향력이다. 나의 존재로 인한 주변 동료나 팀의 역량이 올라가는 사람이 바로 영향력이 있는 사람인데 영향력의 시작은 좋은 평판이며 좋은 평판의 시작은 바로 의사 소통 능력이다. 의사 소통 능력이란 무엇일까? 기본은 질문을 잘 하는 것과 질문하기 쉬운 사람이 되고 질문을 잘 대답해주는 것이라 생각한다. <ol ><li>경청하기(Active Listening): 질문을 잘 하는 것 그리고 질문에 대답을 잘 해주는 것은 기본적으로 상대의 말을 경청하는 태도와 습관에서 비롯된다. 이는 특히 상대가 내가 신뢰하지 못하는 사람일 경우 더 중요해지는데 상대 말에서 잘못된 논리나 구멍을 찾기 위해서가 아니라 상대를 이해하기 위해서 잘 들으려 해야 한다 ("호기심"의 중요성).</li><li>질문 잘 하기: 이는 타고나는 재능의 영역이라기 보다는 연습이 필요한 스킬 영역인데 첫 번째는 모르는 것을 남의 이목 신경쓰지 않는 어린아이처럼 순진하게 물어보는 것이고 (동일한 질문을 반복하지만 않으면 된다) 두 번째는 본인이 이해한대로 설명(paraphrasing)하면서 맞게 이해했는지 확인하는 형태로 물어보는 것이다. 질문을 잘 안하는 혹은 자신이 없는 팀원들의 경우 일대일 미팅할 때 다음 팀 미팅에서는 질문 하나 하기 등을 숙제로 주곤 했었다.</li><li>상대에 따라 소통 내용의 기술적 수준을 달리하기: 동료 개발자, 매니저(디테일을 잘 아는 사람인지 아닌지), 고객 등 상대에 따라 사용하는 기술 용어의 수준은 달라야 한다. 상대의 백그라운드와 기대치를 미리 알고 거기에 맞춰 사용할 언어를 달리하는 것이 필요하다. 다수의 사람앞에서 발표하는 기회가 생기면 꼭 손 들어보자.</li><li>글 쓰기: 생각이란 글로 표현될 때 더 분명해지며 더 많은 사람들에게 전달이 가능하다. 코딩을 할때 막힌다면 혹은 시스템 디자인을 하는데 생각이 잘 정리가 안된다면 글로 본인의 생각을 정리해보자. 잘 쓸려고 하는 것 보다는 많이 꾸준하게 써보는 것이 중요하다</li><li>롤 모델 찾기: 같은 회사 내에서 의사소통 능력이 뛰어난 사람을 찾아서 그 사람의 행동을 유심히 살펴보고 따라해보는 것도 아주 효과적인 방법이다.</li></ol> 앞서 이야기한 방법들은 환경에 따라 쉽지 않을 수도 있기에 환경을 잘 선택하는 것, 아니다 싶은 곳에서 빨리 떠나는 결정을 하는 것도 필요하다. 의사소통 능력이 있다면 다음 단계인 문제 정의가 쉬워지며 본인이 맡은 업무의 완료 시간 추정도 쉬워진다. 영향력을 증대하려면 꼭 필요한 어려운 대화를 하는 기술도 시작은 의사소통 능력이다. 이는 타고난 능력이 아닌 실수와 연습을 통해 시간을 두고 발전하는 스킬이란 점을 명심하자.

좋은 개발자가 알아야하는 9가지 포인트들 - 3. 의사 소통 잘하

최근 오픈소스가 활성화되면서 새로운 프로그래밍 언어가 다양하게 나오고 있는데요. 그중에도 2024, 2025년도에 두각을 드러낼 것 같다고 생각한 프로그래밍 언어도 소개합니다.

2024년, 배우면 좋을 프로그래밍 언어 ② | 원티드

2024년 새로운 프로그래밍 언어를 도전해보신다면 이 언어를 추천합니다!

안녕하세요. 이번에 원티드랑 두번째 글로 2024년 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2와 2024/2025에 주목해야하는 프로그래밍 언어에 대한 글을 기고했습니다 :)

특히 2024/2025에 주목해봐야할 언어는 파이썬이 점령한 AI와 데이터처리에 도전하는 언어들도 다뤄보았습니다 :)

파트1은 아래에서 보실수 있습니다.

Part1. https://www.wanted.co.kr/events/article_240408a

2024년 새로운 프로그래밍 언어를 도전해보신다면 이 언어를 추천합니다! 안녕하세요. 이번에 원티드랑 두번째 글로 2024년 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2와 2024/2025에 주목해야하는 프로그래밍 언어에 대한 글을 기고했습니다 :) 특히 2024/2025에 주목해봐야할 언어는 파이썬이 점령한 AI와 데이터처리에 도전하는 언어들도 다뤄보았습니다 :) 파트1은 아래에서 보실수 있습니다. Part1. https://www.wanted.co.kr/events/article_240408a

원티드

2024년도에 배우면 좋은 프로그래밍언어 Part 2

원문 : Navigating the future of frontend...

(번역) 프런트엔드의 미래 탐색하기

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

오늘 소개해드릴 글은 컬리의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 이번 글에서는 프런트엔드의 최신 프레임워크들을 이해하기 위해 과거와 현재의 기본 개념들을 설명하며, 현재의 프레임워크들이 어떻게 제약 조건들을 극복하고, 컴파일, 라우팅, 캐싱 등과 같은 기본 요소들을 결합하고 있는지 소개하고 있습니다. 이 글을 통해 프런트엔드 생태계가 어떠한 과정을 거쳐 발전하였고, 현재와 같은 메타 프레임워크들이 탄생하게 되었는지 가볍게 알아보시면 좋을 것 같습니다. :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/navigating_the_future_of_frontend/

Netlify

프런트엔드의 미래 탐색하기

프로덕트 매니저 (PM) 는 성공적인 제품과 서비스를 만들어내기 위해 다양한 역량을 갖추어야 합니다. 성공적인 (최소한 덜 실패하는) 프로덕트 매니저가 되기 위해 갖추어야 할 8가지 역량을 제 경험에 비추어 정리해보았습니다.

프로덕트 매니저의 필수 역량 8가지: 혁신을 이끄는 성장의 레시피

1. 지속적으로 줌-인, 줌-아웃을 합니다 : 프로젝트를 성공적으로 이끌려면, 전체적인 방향성과 목표를 놓치지 않으면서도, 이용자 관점에서 디테일한 부분까지 꼼꼼히 살펴야 합니다. 따라서 쏟아지는 일에 휩쓸리지 않고, 수시로 줌-인, 줌-아웃하며 일을 할 수 있어야 해요.

2. 화려한 한 방보다는 지속적인 최적화에 더 큰 관심을 기울입니다 : 경험이 없는 사람들은 화려하게 준비해서 잘 런칭하면 큰 관심을 받을 것이라고 착각하지만, 그건 현실을 잘 모르는 얘기입니다. 아무리 잘 준비해도, 막상 프로젝트를 내놓으면 수정하고 최적화할 것들이 넘쳐납니다. 다시 말해, 프로젝트에선 탄생보다 진화가 훨씬 더 중요합니다.

3. 고객과 데이터를 중심으로 사고하세요 : 비즈니스 프로젝트는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 고객이 어려움을 겪는 문제를 해결하거나(Problem-solving), 2) 고객에게 새로운 습관을 만들어 주거나 (Habit-forming). 그리고 이 2가지의 접근 방식은 달라야 합니다. 고객의 문제를 해결하는 프로젝트는 고객의 명확한 니즈나 pain point를 파악하고, 이를 효과적으로 해결하는 데 초점을 맞춰야 하고, 새로운 습관을 만드는 프로젝트는 (재미 등) 고객의 잠재된 니즈를 발굴하여, 이를 새로운 습관으로 형성할 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해선 기본적으로, 고객 입장에서 생각하고, 고객 피드백과 데이터를 토대로 의사결정하는 사고방식을 가져야 합니다. 습관을 만들든, 고객의 문제를 해결하든, 모두 데이터를 보면서 사고해야 한다는 말입니다.

4. 비즈니스 모델을 생각하지 않은 프로젝트는 사상누각에 불과합니다 : 처음에 떠오른 아이디어를 제품이나 서비스로 기획하는 일은 재미있고 신나는 활동입니다. 하지만 지속적으로 고객을 만족시키고, 프로젝트를 발전시키기 위해선 비즈니스 모델이 반드시 있어야 합니다. 고객의 문제를 진정으로 해결하고, 고객에게 만족감을 주려면 많은 돈과 시간과 인력이 들어가니까요. 따라서 비즈니스 모델에 대한 탐구나 고려가 없는 프로젝트는 바람 앞에 등불과도 같은 겁니다.

5. 우선순위가 없다는 건 뭐가 중요한지 모른다는 뜻입니다 : 어떤 프로젝트든 시간과 자원은 한정되어 있습니다. 따라서 중요하고 좋은 효과를 낼 수 있는 곳에 자원을 우선적으로 집중해야 합니다. 즉, 프로젝트가 성공하기 위해선 항상 우선순위를 명확히 하고, 가장 중요한 일에 자원을 집중해야 합니다.

6. 커뮤니케이션과 협업 없이는 위대한 일을 해낼 수 없습니다 : 자신의 제한된 시간과 역량을 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 다른 사람과 명확하게 커뮤니케이션을 하고, 협업을 잘 하는 것이 무엇보다 중요합니다. 반대로, 커뮤니케이션이나 협업 능력이 떨어지면, 쉬운 일마저 어려워지죠. 따라서 일을 잘하고 싶다면, 커뮤니케이션과 협업하는 역량부터 키워야 합니다. 특히 내가 잘 되기 위해선 다른 사람을 잘 도울 수 있어야 합니다. 따라서 다른 사람을 진정으로 도울 수 있는 플러싱(Plussing) 기술을 익히는 건 필수적인 일입니다.

7. 기회는 환경 변화 속에서 만들어집니다. 따라서 변화에 기민하게 대응해야 합니다 : 인터넷의 등장, 스마트폰의 등장, 생성형 AI의 등장 등 새로운 변화가 일어나면 새로운 기회가 만들어집니다. 따라서 기회를 잡고 싶다면, 변화에 대한 감각을 예민하게 길러야 합니다. 하던 대로 하는 게 아니라.

8. 호기심을 가지고 지속적으로 탐구하고 학습해야 지적 성장이 일어납니다 : 세상에 완전히 새로운 건 없습니다. 뭐가 좋은지를 찾고, 좋은 건 잘 학습하고, 그걸 자신의 스타일대로 풀어내는 연습을 해야 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 사람들은 창의성을 재능이나 능력이라고 착각하지만, 창의성은 태도에 더 가깝습니다.

++ 존경하는 정윤호 대표님 글을 참고해서 작성해봤습니담 ;)

https://slashpage.com/yunojung/pm-8skills

1. 지속적으로 줌-인, 줌-아웃을 합니다 : 프로젝트를 성공적으로 이끌려면, 전체적인 방향성과 목표를 놓치지 않으면서도, 이용자 관점에서 디테일한 부분까지 꼼꼼히 살펴야 합니다. 따라서 쏟아지는 일에 휩쓸리지 않고, 수시로 줌-인, 줌-아웃하며 일을 할 수 있어야 해요. 2. 화려한 한 방보다는 지속적인 최적화에 더 큰 관심을 기울입니다 : 경험이 없는 사람들은 화려하게 준비해서 잘 런칭하면 큰 관심을 받을 것이라고 착각하지만, 그건 현실을 잘 모르는 얘기입니다. 아무리 잘 준비해도, 막상 프로젝트를 내놓으면 수정하고 최적화할 것들이 넘쳐납니다. 다시 말해, 프로젝트에선 탄생보다 진화가 훨씬 더 중요합니다. 3. 고객과 데이터를 중심으로 사고하세요 : 비즈니스 프로젝트는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 1) 고객이 어려움을 겪는 문제를 해결하거나(Problem-solving), 2) 고객에게 새로운 습관을 만들어 주거나 (Habit-forming). 그리고 이 2가지의 접근 방식은 달라야 합니다. 고객의 문제를 해결하는 프로젝트는 고객의 명확한 니즈나 pain point를 파악하고, 이를 효과적으로 해결하는 데 초점을 맞춰야 하고, 새로운 습관을 만드는 프로젝트는 (재미 등) 고객의 잠재된 니즈를 발굴하여, 이를 새로운 습관으로 형성할 수 있도록 유도하는 것이 중요합니다. 그리고 이를 위해선 기본적으로, 고객 입장에서 생각하고, 고객 피드백과 데이터를 토대로 의사결정하는 사고방식을 가져야 합니다. 습관을 만들든, 고객의 문제를 해결하든, 모두 데이터를 보면서 사고해야 한다는 말입니다. 4. 비즈니스 모델을 생각하지 않은 프로젝트는 사상누각에 불과합니다 : 처음에 떠오른 아이디어를 제품이나 서비스로 기획하는 일은 재미있고 신나는 활동입니다. 하지만 지속적으로 고객을 만족시키고, 프로젝트를 발전시키기 위해선 비즈니스 모델이 반드시 있어야 합니다. 고객의 문제를 진정으로 해결하고, 고객에게 만족감을 주려면 많은 돈과 시간과 인력이 들어가니까요. 따라서 비즈니스 모델에 대한 탐구나 고려가 없는 프로젝트는 바람 앞에 등불과도 같은 겁니다. 5. 우선순위가 없다는 건 뭐가 중요한지 모른다는 뜻입니다 : 어떤 프로젝트든 시간과 자원은 한정되어 있습니다. 따라서 중요하고 좋은 효과를 낼 수 있는 곳에 자원을 우선적으로 집중해야 합니다. 즉, 프로젝트가 성공하기 위해선 항상 우선순위를 명확히 하고, 가장 중요한 일에 자원을 집중해야 합니다. 6. 커뮤니케이션과 협업 없이는 위대한 일을 해낼 수 없습니다 : 자신의 제한된 시간과 역량을 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 다른 사람과 명확하게 커뮤니케이션을 하고, 협업을 잘 하는 것이 무엇보다 중요합니다. 반대로, 커뮤니케이션이나 협업 능력이 떨어지면, 쉬운 일마저 어려워지죠. 따라서 일을 잘하고 싶다면, 커뮤니케이션과 협업하는 역량부터 키워야 합니다. 특히 내가 잘 되기 위해선 다른 사람을 잘 도울 수 있어야 합니다. 따라서 다른 사람을 진정으로 도울 수 있는 플러싱(Plussing) 기술을 익히는 건 필수적인 일입니다. 7. 기회는 환경 변화 속에서 만들어집니다. 따라서 변화에 기민하게 대응해야 합니다 : 인터넷의 등장, 스마트폰의 등장, 생성형 AI의 등장 등 새로운 변화가 일어나면 새로운 기회가 만들어집니다. 따라서 기회를 잡고 싶다면, 변화에 대한 감각을 예민하게 길러야 합니다. 하던 대로 하는 게 아니라. 8. 호기심을 가지고 지속적으로 탐구하고 학습해야 지적 성장이 일어납니다 : 세상에 완전히 새로운 건 없습니다. 뭐가 좋은지를 찾고, 좋은 건 잘 학습하고, 그걸 자신의 스타일대로 풀어내는 연습을 해야 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 사람들은 창의성을 재능이나 능력이라고 착각하지만, 창의성은 태도에 더 가깝습니다. ++ 존경하는 정윤호 대표님 글을 참고해서 작성해봤습니담 ;) https://slashpage.com/yunojung/pm-8skills

SlashPage

프로젝트를 성공적으로 마무리하려면 어떻게 해야 하나?

함수, 이렇게 만들면 넌 주니어

실무에서 코드 리뷰를 할때 함수명에 'or' 나 'and'가 들어가는 케이스들을 종종 보는데요.
이런 경우 좋지 못할 함수명일 가능성이 높습니다. 함수 이름을 지을때는 다음과 같은 방법을 고려하는것이 좋습니다.

 * 함수 내부 로직만을 그대로 함수 이름으로 사용하는 것은 바람직하지 않을수 있습니다.
   * 내부 로직만으로 이름을 지으면 다른 개발자가 해당 함수의 역할을 이해하는데 시간이 오래 걸릴수 있습니다.
     
     
 * 'and' 나 'or' 가 들어간 함수명은 좋지 않을 가능성이 높습니다.
   * 함수 내부 로직만을 반영한 네이밍일 가능성이 높기 때문입니다.
     
     
 * 도메인 지식을 함수 네이밍에 적용하는것은 좋은 방법 일 수 있습니다. (도메인 주도 설계 DDD)
   * 비즈니스 로직을 더욱 명확히 나타낼수 있기 때문에 다른 개발자가 빠르게 이해하는데 도움이 됩니다.

함수명은 무엇보다 가독성이 중요한데요. 위와 같은 사항들을 고려해 동료 개발자가 이해하기 쉬운 함수명을 작성하는것을 추천드립니다.

https://www.youtube.com/watch?v=Wd6FJ1s_ZUc

실무에서 코드 리뷰를 할때 함수명에 'or' 나 'and'가 들어가는 케이스들을 종종 보는데요.이런 경우 좋지 못할 함수명일 가능성이 높습니다. 함수 이름을 지을때는 다음과 같은 방법을 고려하는것이 좋습니다. <ul ><li>함수 내부 로직만을 그대로 함수 이름으로 사용하는 것은 바람직하지 않을수 있습니다.<ul ><li>내부 로직만으로 이름을 지으면 다른 개발자가 해당 함수의 역할을 이해하는데 시간이 오래 걸릴수 있습니다. </li></ul></li><li>'and' 나 'or' 가 들어간 함수명은 좋지 않을 가능성이 높습니다.<ul ><li>함수 내부 로직만을 반영한 네이밍일 가능성이 높기 때문입니다. </li></ul></li><li>도메인 지식을 함수 네이밍에 적용하는것은 좋은 방법 일 수 있습니다. (도메인 주도 설계 DDD)<ul ><li>비즈니스 로직을 더욱 명확히 나타낼수 있기 때문에 다른 개발자가 빠르게 이해하는데 도움이 됩니다.</li></ul></li></ul> 함수명은 무엇보다 가독성이 중요한데요. 위와 같은 사항들을 고려해 동료 개발자가 이해하기 쉬운 함수명을 작성하는것을 추천드립니다. https://www.youtube.com/watch?v=Wd6FJ1s_ZUc

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함수 이름 작성 팁

나 없이 조직이 돌아가지 않으면 내가 트롤이다 | 조직의 중요한 결정은 다 나 몰래 내려진다. '윗분들은' 정말 쉬쉬하고 싶은 것일까?' 에 이어 다시 IT 원주민들의 회사 생활을 엿보자. 원준팀의 '애니메이션 커뮤니티' 서비스는 점점 성장해서 직원 수도 100여 명이 넘고 다음 시리즈 유치도 성공하며 업계에서 꽤 이름 난 스타트업이 되었다.

리더가 없어도 의사결정할 수 있어야 한다.

팀원들은 ‘팀장님이 문제를 해결해 주실 거야.’라고 생각하고 팀장은 ‘팀장인 내가 팀원 간 문제를 해결해야지.’라고 생각하지만 반은 맞고 반은 틀리다. 좋은 원칙이 있고 정보가 잘 흐른다면 누구나 좋은 의사결정을 할 수 있어야 한다.

예를 들면 담당자끼리 이야기하다가 풀리지 않으면 상위 담당자끼리 이야기해서 문제를 해결하는 시도는 자칫 편리해 보이지만 다음과 같은 문제를 야기한다   

 1. 팀 자체적인 문제해결 능력이 약해진다 : 가장 전문성을 갖춘 개개인이 스스로 문제해결을 하고 실패 속에서 배우는 시스템이 구축되지 않는다.
 2. 의사결정 속도가 느려진다. 언제든 상위 의사결정자를 부를 수 있다는 것은 결국 실무자 둘이 이야기할 것을 상위 의사결정자가 결정한다는 뜻. 의존성을 만들면 당연히 의사결정 속도가 느려진다.
 3. 상위 리더십이 더 중요한 결정에 시간을 쓸 수 없다. 팀장들이 매사 ‘불 끄러’ 다닌다고 더 중요한 전략적 의사결정과 로드맵 수립 같은 일에 투자할 수 없다. 이는 모호한 전략과 애매한 실행으로 이어져 성과가 안 좋아지고, 성과가 안 좋아지면 조직 간 갈등이 증가하는 악순환이 시작된다.

IT기업은 대부분 역할 조직의 형태를 따르고 있다. 역할 조직에서는 각자 ‘일당백’을 하므로 ‘나 없으면 돌아가지 않는 조직’이 되는 것이 일 잘하는 것이라 생각할 수 있지만 정반대다.  역할 조직에서는 누군가 없어져도 언제든 대체할 수 있다. 

내가 없어도 잘 돌아가고, 내가 있으면 더 잘 돌아가야 한다. 내가 없어져서 조직이 멈춰버리거나 급격히 성능이 저하된다면 조직 엔지니어링에 실패한 것이다. 팀장이 빠져도 팀원이 70~80% 수준의 의사 결정과 결과물을 낼 수 있어야 한다.

문제는 ‘리더가 의사결정을 마음대로 해서’가 아니다. 의사결정은 리더의 고유 권한이고 주요한 업무 중 하나라는 것을 구성원도 모두 이해하고 있다.  불만은 리더가 의사 결정해서가 아니라 의사결정에 필요한 정보와 과정을 구성원이 알 수 없기 때문에 불만이 생긴다.  리더가 해야 할 일 중에 가장 중요한 일은 ‘팀원들이 나와 비슷한 수준으로 의사결정할 수 있도록 정보가 흐르게 하는 것이다.

역할 조직에서 정보가 제대로 흐르지 않고 정치가 심화되면 각자의 정보 독점이 일어나면서 각자 성과보다는 ‘지위 관리’에 집중하게 된다. 각자의 지위와 권력을 유지하기 위해 역할을 나누고, 쪼개고, 허락을 구하고 결재받는 시간이 길어지며 의사결정과 업무 속도가 느려진다. 회의 아젠다로 ‘역할 나누기’가, ‘000팀, 검토해 주세요.’라는 요청이 업무에 자주 등장하게 된다

의사결정을 위해 무슨 팀을 찾아갈지 찾는 일이 일상다반사가 된다. 정보의 독점으로 인해 각자의 정보 의존성을 이겨내지 못하면 업무 자체가 진행되지 않기 때문이다. 속도가 곧 경쟁력임을 표방하는 스타트업에서는 이보다 큰 위기신호가 없다.

이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 실행이 뒤따라야 한다.

1. 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 명확하게 지정한다.

리더는 프로젝트 시작 전에 책임자를 분명하게 정해야 한다. 개인 실무자가 조직의 역학관계를 파악하는 것은 불가능하다. 정리된 내용은 관련 담당자 모두가 볼 수 있는 채널에 공유되어야 하며, 프로젝트 중 담당자 변경이 있다면 같은 채널에 이를 알려야 한다.

2. 프로젝트 관련된 정보가 공유되고 원칙이 세워진다.

프로젝트 관련된 정보가 투명하게 공유되어야 한다. 각 담당자는 프로젝트에 관련된 정보를 ‘파악하는 것’뿐 아니라 적절한 대상에게 공유하여 모두가 접근할 수 있도록 해야 한다.프로젝트의 ‘전략적 원칙’이 수립되어야 하는데, 여기서 말하는 전략적 원칙이란 프로젝트 목표를 달성하기 위해 ‘무엇을 얻고 무엇을 포기할지’ 명확하게 선언된 것을 말한다. 명확한 프로젝트 원칙은 리더 없이도 구성원이 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다.

3. 정보가 적시에 전달된다.

정보는 필요한 사람이 찾아보기 전에 의사결정을 내린 사람이 책임지고 전달해야 한다. 이는 리더나 실무자 모두에게 해당되며 프로젝트 진행 중 개개인 구성원이 노력이 필요하다. 시점은 의사결정된 즉시가 가장 좋다. 위에서 정리된 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 참고해서 담당자에게 전달한다.

https://brunch.co.kr/@kgbtomas/291

팀원들은 ‘팀장님이 문제를 해결해 주실 거야.’라고 생각하고 팀장은 ‘팀장인 내가 팀원 간 문제를 해결해야지.’라고 생각하지만 반은 맞고 반은 틀리다. 좋은 원칙이 있고 정보가 잘 흐른다면 누구나 좋은 의사결정을 할 수 있어야 한다. 예를 들면 담당자끼리 이야기하다가 풀리지 않으면 상위 담당자끼리 이야기해서 문제를 해결하는 시도는 자칫 편리해 보이지만 다음과 같은 문제를 야기한다 &nbsp;&nbsp; <ol ><li>팀 자체적인 문제해결 능력이 약해진다 : 가장 전문성을 갖춘 개개인이 스스로 문제해결을 하고 실패 속에서 배우는 시스템이 구축되지 않는다.</li><li>의사결정 속도가 느려진다. 언제든 상위 의사결정자를 부를 수 있다는 것은 결국 실무자 둘이 이야기할 것을 상위 의사결정자가 결정한다는 뜻. 의존성을 만들면 당연히 의사결정 속도가 느려진다.</li><li>상위 리더십이 더 중요한 결정에 시간을 쓸 수 없다. 팀장들이 매사 ‘불 끄러’ 다닌다고 더 중요한 전략적 의사결정과 로드맵 수립 같은 일에 투자할 수 없다. 이는 모호한 전략과 애매한 실행으로 이어져 성과가 안 좋아지고, 성과가 안 좋아지면 조직 간 갈등이 증가하는 악순환이 시작된다.</li></ol> IT기업은 대부분 역할 조직의 형태를 따르고 있다. 역할 조직에서는 각자 ‘일당백’을 하므로 ‘나 없으면 돌아가지 않는 조직’이 되는 것이 일 잘하는 것이라 생각할 수 있지만 정반대다.&nbsp;&nbsp;역할 조직에서는 누군가 없어져도 언제든 대체할 수 있다.&nbsp; 내가 없어도 잘 돌아가고, 내가 있으면 더 잘 돌아가야 한다. 내가 없어져서 조직이 멈춰버리거나 급격히 성능이 저하된다면 조직 엔지니어링에 실패한 것이다. 팀장이 빠져도 팀원이 70~80% 수준의 의사 결정과 결과물을 낼 수 있어야 한다. 문제는 ‘리더가 의사결정을 마음대로 해서’가 아니다. 의사결정은 리더의 고유 권한이고 주요한 업무 중 하나라는 것을 구성원도 모두 이해하고 있다. &nbsp;불만은 리더가 의사 결정해서가 아니라 의사결정에 필요한 정보와 과정을 구성원이 알 수 없기 때문에 불만이 생긴다.&nbsp;&nbsp;리더가 해야 할 일 중에 가장 중요한 일은 ‘팀원들이 나와 비슷한 수준으로 의사결정할 수 있도록 정보가 흐르게 하는 것이다. 역할 조직에서 정보가 제대로 흐르지 않고 정치가 심화되면 각자의 정보 독점이 일어나면서 각자 성과보다는 ‘지위 관리’에 집중하게 된다.&nbsp;각자의 지위와 권력을 유지하기 위해 역할을 나누고, 쪼개고, 허락을 구하고 결재받는 시간이 길어지며 의사결정과 업무 속도가 느려진다. 회의 아젠다로 ‘역할 나누기’가, ‘000팀, 검토해 주세요.’라는 요청이 업무에 자주 등장하게 된다 의사결정을 위해 무슨 팀을 찾아갈지 찾는 일이 일상다반사가 된다. 정보의 독점으로 인해 각자의 정보 의존성을 이겨내지 못하면 업무 자체가 진행되지 않기 때문이다. 속도가 곧 경쟁력임을 표방하는 스타트업에서는 이보다 큰 위기신호가 없다. 이를 해결하기 위해서는 다음과 같은 실행이 뒤따라야 한다. 1. 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 명확하게 지정한다. 리더는 프로젝트 시작 전에 책임자를 분명하게 정해야 한다. 개인 실무자가 조직의 역학관계를 파악하는 것은 불가능하다. 정리된 내용은 관련 담당자 모두가 볼 수 있는 채널에 공유되어야 하며, 프로젝트 중 담당자 변경이 있다면 같은 채널에 이를 알려야 한다. 2. 프로젝트 관련된 정보가 공유되고 원칙이 세워진다. 프로젝트 관련된 정보가 투명하게 공유되어야 한다. 각 담당자는 프로젝트에 관련된 정보를 ‘파악하는 것’뿐 아니라 적절한 대상에게 공유하여 모두가 접근할 수 있도록 해야 한다.프로젝트의 ‘전략적 원칙’이 수립되어야 하는데, 여기서 말하는 전략적 원칙이란 프로젝트 목표를 달성하기 위해 ‘무엇을 얻고 무엇을 포기할지’ 명확하게 선언된 것을 말한다. 명확한 프로젝트 원칙은 리더 없이도 구성원이 좋은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다. 3. 정보가 적시에 전달된다. 정보는 필요한 사람이 찾아보기 전에 의사결정을 내린 사람이 책임지고 전달해야 한다. 이는 리더나 실무자 모두에게 해당되며 프로젝트 진행 중 개개인 구성원이 노력이 필요하다. 시점은 의사결정된 즉시가 가장 좋다. 위에서 정리된 의사결정자, 담당자, 커뮤니케이션 채널을 참고해서 담당자에게 전달한다. https://brunch.co.kr/@kgbtomas/291

Brunch Story

리더가 없어도 결정은 내려진다.

누구나 직장에서 도망치고싶은, 부끄러운 순간들이 있을겁니다. 그럴 때 누구는 도망하고, 누구는 인내하며, 누구는 부정하고, 누구는 부끄러움을 모르기도 합니다. 그리고 누군간 극복하고 해내고 맙니다. 저는 그 중 도망자였습니다. 부끄러운 고백입니다. 이 글은 제가 토스에 다녔던 2015년-2016년 두 해, 토스의 극초기에 겪었던 실패의 회고입니다.

유난한 도전과 도망: 어느 직장인의 부끄러운 회고

https://jaypark.me/11

재한님이 토스 초기 멤버로써 어떤 일을 겪었는지 남겨주셨네요.
누구나 감추고 싶은 과거가 있죠. 이걸 공개하셨다는 것 만으로 대단하다고 생각합니다.

https://jaypark.me/11 재한님이 토스 초기 멤버로써 어떤 일을 겪었는지 남겨주셨네요.누구나 감추고 싶은 과거가 있죠. 이걸 공개하셨다는 것 만으로 대단하다고 생각합니다.

박재한 블로그

어느 직장인의 회고

Next.js 14.2 includes development, production, and caching improvements. Including new configuration options, 99% Turbopack tests passing, and more.

Next.js 14.2

2024년 4월 12일, Next.js 14.2 버전이 출시 되었습니다. 주요 변경사항을 정리해보았습니다.

 * Turbopack 개발중, 프로덕션 용도로는 아직 시기상조
   * 개발 모드 (
     next dev --turbo
     )에서 99.8%의 통합 테스트를 통과했습니다.
   * 빌드(
     next build
     ) 용으로는 아직 개발중으로, 74.7%의 테스트를 통과했습니다.
 * 빌드 및 프로덕션 성능이 개선됨, 특히 메모리 사용량이 줄어듬
   * 서버/클라이언트 컴포넌트 간 트리 쉐이킹이 더 좋아졌습니다.
   * 미니멀로 세팅한 Next.js 앱에서 메모리 사용량과 캐시 파일 크기가 평균
     2.2GB
     에서
     190MB
     미만으로 감소했다고 합니다. CI 빌드 시 메모리 부족으로 머신이 뻗는 현상이 줄어들겠네요.
 * 에러 DX가 개선됨, Hydration 에러가 어디서 발생했는지 더 잘 보여줌
   * Next.js에서 종종 겪던
     Hydration failed because the initial ui does not match what was rendered on the server
     에러에 대한 원인을 더 잘 찾을 수 있을 것 같습니다.
 * React 19와 통합한 메이저 버전을 준비중
   * 아마도 Next.js 15가 될 것 같습니다.

자세한 내용은 Next.js 블로그 (https://nextjs.org/blog/next-14-2) 를 참고해주세요.

2024년 4월 12일, Next.js 14.2 버전이 출시 되었습니다. 주요 변경사항을 정리해보았습니다. <ul ><li>Turbopack 개발중, 프로덕션 용도로는 아직 시기상조<ul ><li>개발 모드 (<code >next dev --turbo</code>)에서 99.8%의 통합 테스트를 통과했습니다.</li><li>빌드(<code >next build</code>) 용으로는 아직 개발중으로, 74.7%의 테스트를 통과했습니다.</li></ul></li><li>빌드 및 프로덕션 성능이 개선됨, 특히 메모리 사용량이 줄어듬<ul ><li>서버/클라이언트 컴포넌트 간 트리 쉐이킹이 더 좋아졌습니다.</li><li>미니멀로 세팅한 Next.js 앱에서 메모리 사용량과 캐시 파일 크기가 평균 <code >2.2GB</code>에서 <code >190MB</code> 미만으로 감소했다고 합니다. CI 빌드 시 메모리 부족으로 머신이 뻗는 현상이 줄어들겠네요.</li></ul></li><li>에러 DX가 개선됨, Hydration 에러가 어디서 발생했는지 더 잘 보여줌<ul ><li>Next.js에서 종종 겪던 <code >Hydration failed because the initial ui does not match what was rendered on the server</code> 에러에 대한 원인을 더 잘 찾을 수 있을 것 같습니다.</li></ul></li><li>React 19와 통합한 메이저 버전을 준비중<ul ><li>아마도 Next.js 15가 될 것 같습니다.</li></ul></li></ul> 자세한 내용은 Next.js 블로그 (https://nextjs.org/blog/next-14-2) 를 참고해주세요.

Nextjs

Next.js 14.2 릴리즈

0. 들어가며 P34 자바는 부분적으로 당시 널리 쓰였던 C 프로그래밍 언어를 본떠 만들어졌다. C에는 메모리 자동 관리가 없었고, 메모리 관리 오류는 당시 프로그래머에게 자주 두통을 일으키게 하는 오류였다. 자바는 언어 설계를 통해 이러한 종류의 오류(메모리 관리 관련 오류)를 없앴다. 이것이 자바가 초보자에게 좋은 언어가 된 이유 중 하나다.

[한.권.컴.구] Ch1. 컴퓨터 내부의 언어 체계

개발자들에게 필독서 중 하나인 <한 권으로 읽는 컴퓨터 구조와 프로그래밍>을 읽고 챕터 1 리뷰를 해 보았습니다. 컴퓨터가 문자를 처리하는 방식부터, 부동 소수점 개념까지 크게 어렵지는 않지만 프로그래머에게 중요한 내용들이 잘 정리되어 읽어서 재밌게 읽었습니다. 기본기가 부족하다고 스스로 느끼시는 전공자, 비전공자 소프트웨어 개발자 분들께 추천 드리고 싶은 책이에요 :)

오웬의 개발 이야기

GreenNarae

Flutter 개발자

박준우

안녕하세요!
이야기하고 싶은 개발자가 되고 싶은 플러터 엔지니어 입니다.
#개발자 #소프트웨어엔지니어 #애자일개발 #커뮤니케이션 #사이드프로젝트 #문제를해결하는 #스타트업 #팀플레이어

스파르타코딩클럽 웹개발

혜리

열시미배우고있어요
#프론트엔드

[한 권으로 읽는 컴퓨터 구조와 프로그래밍] 컴퓨터 내부의 언어 체계

모바일 헬스케어 플랫폼 스타트업(Series A)인 굿닥에서 웹 프론트엔드 개발자로 근무하고 있습니다. Dev Chapter에 속해서 굿닥의 웹 서비스(React, Next, TypeScript) 및 앱 서비스(React Native, TypeScript)를 개발하고 있습니다.

병원 B2B 관리자 페이지, WEB, 2021.11 ~ 2022.4

병원에서 굿닥 서비스를 이용할 수 있는 병원 클라이언트 B2B 관리자 페이지를 개발하였습니다.

병원 약국 찾기, WEB, 2021.5 ~ 2021.10

병원, 약국을 원하는 조건으로 쉽고 빠르게 찾을 수 있고 병원 예약 및 접수까지 모바일로 할 수 있는 병원, 약국 찾기 서비스를 개발하였습니다.

클리닉마켓, WEB, 2021.1 ~ 2021.4

사용자들이 다양한 병원 시술 정보를 얻고 다른 사용자들의 리뷰를 바탕으로 본인이 원하는 시술 서비스를 찾아 앱을 통해 간편하고 빠르게 신청할 수 있는 서비스를 개발하였습니다.

웹 프론트엔드 개발자

2019 Dec ~ 2020 Mar : CA & Scraping Silo

계좌 및 카드 등록 CA(Crazy Activation) 신규 개발 및 유지보수 작업
CA Core 리팩토링 및 테스트 코드 개발
스크래핑 기능 및 스케줄러 자동화 툴 개발

스크래핑 개발자

블록체인 기반 공연 티켓 지갑 솔루션

프라이빗 블록체인과 분산 ID 기술을 사용하여 티켓 판매 벤더를 위한 SDK, 그리고 관객을 위한 모바일 App을 개발하였습니다. 저는 체인코드(스마트 컨트랙트)와 웹 프론트엔드를 맡아서 프로젝트에 기여했습니다.

Hyperledger Fabric, Hyperledger Indy, Golang, Node.js, Vue.js, Android

10기 연수생

신소재공학부, 소프트웨어벤처

오원종(Owen)

링크드인(LinkedIn)

기술 블로그(Tech Blog)

안녕하세요. 

개발을 통해 비즈니스 임팩트를 만들어 내는 것에 관심이 많은 3년차 웹 프론트엔드 엔지니어 오원종(Owen)입니다.

동료와 함께, 때로는 혼자 세상에 필요한 제품을 만드는 과정을 좋아하고 몰입합니다. 해커톤, 사이드 프로젝트 등을 이따금 하곤 합니다.

[한 권으로 읽는 컴퓨터 구조와 프로그래밍] 컴퓨터 내부의 언어 체계

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