다양한 구성원을 하나로 모으고 싶다면 - 리더가 가져야 할 모순
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[240214] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”
모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다.
1. Mojo vs. Rust: 속도 비교
Mojo는 MLIR이라는 최신 컴파일러 기술 위에 구축되었으며, 이는 Rust가 변환 대상으로 하는 LLVM의 발전된 형태입니다. 따라서 Mojo는 더 빠른 성능을 낼 수 있습니다. 성능은 대부분 개발자의 기술력과 최적화를 위해 얼마나 많은 노력을 기울일 의향이 있는지에 따라 달라집니다. Mojo 언어의 목적은 Python 개발자들이 현재 있는 위치에서 시작하여, 어떠한 하드웨어의 성능 한계까지도 코드를 최적화할 수 있는 새로운 방법을 배울 수 있도록 돕는 것입니다.
https://www.modular.com/blog/mojo-vs-rust-is-mojo-faster-than-rust
2. Ruby 3.3 출시
루비 3.3 버전이 출시되어 루비 커뮤니티에 새로운 활력을 불어넣었으며, Prism Parser라는 새롭고 개선된 신뢰성과 성능을 제공하는 파서를 도입하고, Shopify에 의해 개발된 Just-In-Time 컴파일러인 YJIT가 주요 성능 개선을 포함하여 더 빠른 애플리케이션 시작 시간과 적은 메모리 사용을 제공합니다. 또한, 메소드 내의 splat 및 선택적 파라미터 지원 개선, 핵심 메소드 호출 시 비용이 많이 드는 함수 호출 대신 코드를 직접 삽입하여 성능을 향상시키고, Rails의 #blank? 및 #present 메소드를 인라인으로 처리하여 Ruby 3.2 대비 빠른 컴파일을 실현했습니다.
https://blog.saeloun.com/2024/02/12/what-is-new-in-ruby-3-3/
3. LLM 성능 향상을 위한 새로운 방법: 여러 번의 샘플링과 투표
"More Agents Is All You Need" 논문이 Tencent에서 나왔습니다. 이 논문에 따르면 LLM을 여러 번 샘플링을 하면 다양한 LLM, 작업, 방법과 함께 사용할 수 있어서 자연어 생성, 번역, 질문 답변 등 다양한 작업에 활용될 수 있으며, 앙상블 학습, 배치 정규화, 드롭아웃 등 다양한 방법과 함께 사용할 수 있습니다. 그렇기에 일반적인 LLM보다 이 방법론이 일반적으로 성능이 향상되는 것으로 나타났습니다. 논문에서 제시한 실험에서 LLM을 여러 번 샘플링하고 투표하는 방법은 단일 LLM을 사용하는 것보다 더 높은 정확도를 보여주었습니다. 마지막으로, 이 방법은 LLM이 복잡한 작업을 수행할 때 발생하는 불확실성을 완화하는 데 도움이 됩니다. LLM은 많은 양의 데이터를 학습하지만, 여전히 예측이 불확실할 수 있는데 여러 개의 LLM을 샘플링하고 투표하면, 각 LLM의 불확실성을 상쇄하여 보다 정확한 예측을 할 수 있습니다. 하지만 몇 가지 한계도 존재합니다. 첫째, LLM을 여러 번 샘플링하고 투표하는 것은 계산적으로 비용이 많이 들 수 있습니다. 둘째, LLM의 성능이 향상될지 확실하지 않습니다. LLM의 품질과 작업의 복잡성에 따라 성능이 향상되지 않을 수도 있습니다. 따라서 LLM을 여러 번 샘플링하고 투표하는 방법은 다양한 장점을 가지고 있지만, 계산 비용과 성능 향상 여부는 고려해야 할 중요한 요소입니다.
https://huggingface.co/papers/2402.05120
4. WEBLINX 벤치마크 기반 사용자 지시 대화형 웹 내비게이션 기술 개발: 소형 디코더 모델 vs. 멀티모달 모델
본 연구에서는 웹 브라우저를 제어하여 사용자 지시에 따라 작업을 수행하는 대화형 웹 내비게이션 기술을 개발했습니다. 2300개의 전문가 데모로 구성된 10만 건의 상호작용 데이터를 포함하는 WEBLINX 벤치마크를 구축하고, 검색 기반 모델을 통해 웹 페이지를 효율적으로 처리했습니다. 다양한 모델을 평가한 결과, 미세 조정된 소형 디코더 모델이 최고의 성능을 보였지만, 새로운 웹사이트에 대한 일반화 성능은 아직 부족했습니다. 이는 새로운 환경에 적응할 수 있는 대규모 멀티모달 모델 개발의 필요성을 강조합니다.
https://huggingface.co/papers/2402.05930
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2024년 2월 14일 오전 1:05
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