모두의연구소는 함께 공유하고 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다. 오늘의 뉴스 시작해 볼까요?

1.TableGPT: 2D 관계형 테이블 이해를 위한 언어 모델 최적화 방안

GPT-3.5와 ChatGPT 같은 언어 모델은 다양한 작업 수행 능력을 갖추고 있지만, 2차원의 관계형 테이블 이해에는 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 "테이블 튜닝"이라는 패러다임을 도입하여 언어 모델을 실제 테이블 데이터로 지속적으로 학습/미세 조정하였습니다. 이러한 접근법은 GPT-3.5 및 ChatGPT의 기존 성능을 뛰어넘는 테이블 이해 능력과 새로운 테이블 작업에 대한 강력한 일반화 능력을 보여줍니다.

https://huggingface.co/papers/2310.09263

2.LoftQ: 양자화와 LoRA 미세 조정을 위한 통합 프레임워크

양자화는 대규모 언어 모델(LLM) 서비스와 LoRA 미세 조정에서 중요한 역할을 합니다. 본 연구는 사전 학습된 모델에서 양자화와 LoRA 미세 조정을 동시에 적용하는 시나리오를 탐구하며, 이를 위해 새로운 양자화 프레임워크인 LoftQ를 제안합니다. LoftQ는 양자화된 모델의 불일치를 줄이고 일반화 능력을 향상시키기 위해 적절한 초기화를 제공합니다. 실험에서는 LoftQ가 다양한 자연어 처리 작업에서 기존 방법보다 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 2비트 및 2/4비트 혼합 정밀도에서 뛰어난 결과를 나타냈습니다.

https://huggingface.co/papers/2310.08659

3.ElectricSQL, local first 앱을 위해 Postgres와 SQLite 사이의 액티브-액티브 동기화를 가능하게 하는 새로운 기술 ElectricSQL은 Postgres 중심의 새로운 버전으로, 형상 기반 동기화 모델과 type-safe 데이터 접근 라이브러리를 탑재하고 있습니다. 이 플랫폼의 목표는 local-first 기능을 기존 시스템에 쉽게 도입할 수 있게 하는 것입니다. ElectricSQL은 로컬에서의 SQLite와 클라우드의 Postgres 사이에서 양방향 능동적 동기화를 제공합니다. 이를 통해 앱은 즉시 반응성을 보이며, 데이터는 실시간으로 동기화됩니다. 또한, 오픈소스로 제공되어 누구나 사용 가능하며, Postgres 데이터 모델과 호환성을 가지고 있어서 새 앱 개발뿐만 아니라 기존 앱에도 적용 가능합니다. ElectricSQL은 현대적인 앱을 위한 동기화 솔루션으로 강력한 도구를 제공합니다.

https://electric-sql.com/blog/2023/09/20/introducing-electricsql-v0.6

4.Docker 10주년 - 우리가 올바르게 한 3가지, 잘못한 3가지

Docker는 최근 10주년을 맞이했습니다. 전 도커 엔지니어 Sam Alba는 Docker의 성공과 실패에 대해 반성하며 이를 공유했습니다. 올바르게 한 것 중 하나는 세계를 변화시킬 것이라는 확신 아래 컨테이너 기술에 주력했던 것입니다. 또한, 개발자들의 필요에 초점을 맞추고, 커뮤니티 구축에 투자했습니다. 반면 잘못된 점으로는 커뮤니티와 비즈니스 사이의 균형을 잡지 못했던 것, 초기부터 팀 문화와 핵심 가치를 명확히 정하지 않았던 것, 그리고 컨테이너를 모든 문제의 해결책으로 본 것 등을 들 수 있습니다. Sam은 Docker의 여정을 통해 얻은 교훈을 바탕으로 다음 10년에 대한 비전을 세우고 있습니다.

https://thenewstack.io/docker-at-10-3-things-we-got-right-3-things-we-got-wrong/

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