[240222] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다.

1. 사람을 위한 Python 데이터 검증 validators
파이썬에는 다양한 데이터 검증 도구들이 있지만, 모두 스키마나 폼을 정의해야 하는 것처럼 보입니다. 간단한 값을 검증하는 데 폼이나 스키마를 정의할 필요가 없는 간단한 검증 라이브러리를 만들고 싶었습니다.
https://python-validators.github.io/validators/

2. 파이썬으로 웹 스크래핑하기
이 튜토리얼에서는 BeautifulSoup과 같은 라이브러리를 사용하여 견고한 웹 크롤러를 구축하는 방법을 배우고, 실제 스크래핑 과제를 극복하는 기술과 대규모 스크래핑을 위한 최선의 방법을 배우게 됩니다. 복잡한 사이트를 스크래핑하는 기술을 습득하고, 속도 제한, 차단, 자바스크립트 페이지와 같은 문제를 처리하는 방법을 배우게 됩니다.
https://proxiesapi.com/articles/web-scraping-in-python-the-complete-guide

3. 생성 AI, 안전한 사용 위한 보안 문제 논의
생성 AI가 안전하게 사용될 수 있도록 보안 문제에 대한 논문이 나와서 고유합니다. 생성AI에서의 보안은 유해한 콘텐츠를 생성하도록 GenAI 모델이 속일 수 있는 가능성, 데이터 유출 위험, 악의적인 행위자에 의해 GenAI 모델이 악용될 가능성 등이 있으며 위험 요소를 줄이기 위해 연구원들은 GenAI의 입력과 출력을 모니터링 및 변환할 수 있는 AI 방화벽 개발과 같은 여러 잠재적인 해결책을 모색하고 있습니다. 다른 잠재적 해결책으로는 GenAI 모델의 보안 취약점 탐지 및 회피 능력 향상, 개인정보를 침해하지 않으면서도 기밀 데이터를 활용하여 GenAI 모델을 훈련시키는 새로운 방법 개발 등이 있습니다. 생성AI에서의 보안 관련으로 궁금하다면 해당 논문을 읽어보는걸 추천합니다!
https://arxiv.org/pdf/2402.12617.pdf

4. FinTral: 금융 전문가를 위한 필수 도구
FinTral은 금융 분야를 위해 특별히 설계된 대규모 언어 모델 (LLM) 제품군입니다. Mistral-7b 모델을 기반으로 하며 텍스트, 숫자, 표, 이미지 등 다양한 금융 데이터 세트를 통해 미세 조정됩니다. FinTral은 감정 분석, 명명된 개체 인식, 텍스트 요약, 주가 예측 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 다양한 금융 벤치마크에서 다른 LLM보다 성능이 우수한 것으로 나타났습니다.
https://huggingface.co/papers/2402.10986

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