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하남 스타필드의 숨겨진 커피 맛집, 매뉴팩트커피에서 힐링 한잔 어때요? 안녕하세요! 하남 스타필드에서 쇼핑하다가 잠시 쉬어갈 곳을 찾고 계시다면, 오늘 소개해드릴 카페가 딱 맞을 거예요. 쇼핑 중에 커피 한잔의 여유를 즐기며 피로를 풀 수 있는 곳, 바로 매뉴팩트커피 스타필드 하남점입니다.고소함이 매력적인 플랫화이트매뉴팩트커피의 대표 메뉴인 플랫화이트는 커피의 진한 맛과 고소한 우유의 조화가 정말 일품이에요. 평소 라떼를 즐겨 드시는 분이라면, 한 단계 더 깊은 맛을 느낄 수 있는 플랫화이트를 강력 추천드립니다. 고소한 맛이 특히 매력적인 이 메뉴는 하루의 피로를 잊게 해 줄 거예요.아포가토로 달콤하게 충전하기이색적인 맛을 원하신다면 아포가토도 놓칠 수 없죠! 시원하고 달콤한 아이스크림에 진한 에스프레소를 곁들여 먹는 아포가토는 한입 먹을 때마다 달콤함과 쓴맛이 완벽하게 조..
혁신적인 AI 모델, Claude 3.5의 새로운 기능 소개 2024년 10월 23일, Anthropic은 Claude 3.5 Sonnet과 Claude 3.5 Haiku라는 두 가지 최신 AI 모델을 발표했습니다. 이번 업데이트는 기존 Claude 모델의 성능을 크게 향상시킨 것으로, 특히 AI 코딩 및 컴퓨터 제어 기능에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 본 글에서는 Claude 3.5의 주요 기능과 이를 통해 기대되는 효과를 학문적 깊이에서 분석합니다.Claude 3.5 Sonnet: 소프트웨어 엔지니어링의 발전Claude 3.5 Sonnet은 기존 모델에 비해 다각적인 성능 향상을 이뤄냈습니다. 특히 코딩 및 도구 사용과 관련된 작업에서 탁월한 성과를 보여주고 있습니다. 코딩 성능을 평가하는 SWE-bench Verified에서 33.4%에서 49.0%로의 ..
NVIDIA의 새로운 도전: 700억 개의 매개변수로 GPT-4o와 Claude 3.5를 능가하다 NVIDIA가 META의 Llama 3.1을 기반으로 한 새로운 언어 모델 'Nemotron'을 발표하며 GPT-4o 및 Claude 3.5와 같은 최신 언어 모델들과의 경쟁에서 우위를 점하고 있다. 이 모델은 매개변수가 700억 개에 불과하지만, 최신 벤치마크에서 우수한 성과를 보이며 업계의 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA Llama 3.1 Nemotron의 주요 특성과 벤치마크 성능을 논의한다.Llama 3.1 Nemotron 모델의 개발 배경NVIDIA는 META의 Llama 3.1 70B를 기반으로 'Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct'라는 대규모 언어 모델을 공식적으로 출시하였다. Nemotron 모델은 NVIDIA의 미세 조정을 통해 개발되었으며, 생성된 응..
Devin AI: 소프트웨어 개발의 미래를 열다 Cognition Labs: 선구적인 개발자들이 설립한 스타트업Cognition Labs는 2023년 11월 Scott Wu, Walden Yan, Steven Hao에 의해 설립된 AI 스타트업으로, 매우 뛰어난 경쟁 프로그래머들로 구성된 팀입니다. 설립자들은 모두 국제 정보 올림피아드(IOI)에서 금메달을 수상한 경험이 있어 그들의 전문성을 입증하고 있습니다. Cognition Labs의 팀은 높은 수준의 문제 해결 능력과 알고리즘 개발 기술을 보유하고 있으며, 이러한 역량을 바탕으로 AI 분야에서 새로운 가능성을 모색하고 있습니다. 초기에는 암호화폐 프로젝트에 집중했으나, ChatGPT의 성공과 실리콘밸리에서 AI 트렌드가 확산되면서 AI 개발로 방향을 전환하게 되었고, 결국 Devin AI를 탄생..
SW 엔지니어를 대체하기 위한 AI 개발: SWE-Bench를 통한 실전 GitHub 문제 해결 능력 평가 언어 모델(LLM)의 성능이 급속히 발전하면서 이를 정확하게 평가하는 방법론의 필요성이 대두되었습니다. 기존의 벤치마크는 언어 모델의 능력을 충분히 반영하지 못하고 있으며, 실전 문제를 다룰 수 있는 보다 도전적인 평가 기준이 요구됩니다. 이러한 요구에 부응하기 위해 등장한 SWE-Bench는 실전 소프트웨어 엔지니어링을 위한 현실적이고 지속 가능한 테스트 환경을 제공하여 언어 모델의 한계를 평가하고 향후 발전 방향을 제시합니다.SWE-Bench의 개요SWE-Bench는 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제를 다루는 언어 모델 평가 프레임워크로, GitHub의 12개 인기 Python 오픈소스 저장소에서 가져온 2,294개의 실제 문제로 구성됩니다. 이 문제들은 주로 버그 보고나 새로운 기능 요청과 관련된 G..
Langchain으로 LLM 효율 높이기: 비용 절감과 응답 속도 향상을 위한 캐시 활용법 캐시(Cache)란 무엇인가요?캐시는 자주 사용되는 데이터나 연산 결과를 임시로 저장해두어, 동일한 요청이 있을 때 다시 계산하지 않고 저장된 데이터를 반환하는 기술입니다. 이를 통해 데이터를 빠르게 가져올 수 있으며, 반복적인 연산을 줄여 리소스 사용량을 최적화할 수 있습니다.LLM 애플리케이션에 캐시를 적용하면 얻을 수 있는 이점대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 때 동일한 쿼리나 유사한 질문이 반복적으로 들어올 수 있습니다. 매번 동일한 결과를 생성하는 대신 캐시된 결과를 반환하면 비용 절감과 응답 속도 향상이라는 두 가지 큰 이점을 얻을 수 있습니다.1. 비용 절감LLM 모델은 토큰을 처리할 때마다 비용이 발생합니다. 동일한 질문을 반복적으로 입력할 경우 매번 API를 호출하면 비용이 계속 누적됩..
호기심을 자극하는 차세대 에너지, 소형모듈원전(SMR) 알아보기 차가운 바다 속을 조용히 움직이는 원자력 잠수함의 모습은 영화나 소설에서 자주 볼 수 있습니다. 그런데 이 잠수함의 동력을 민간 발전에 사용할 수 있다면 어떨까요? 이번 블로그에서는 소형모듈원전(SMR, Small Modular Reactor)에 대해 알아보고, SMR의 장점과 단점, 그리고 주요 이슈들을 살펴보겠습니다.1. 소형모듈원전(SMR)이란?소형모듈원전(SMR)은 잠수함이나 항공모함의 원자로 기술을 발전용으로 전용한 것입니다. 기존 대형 원전과 달리, SMR은 냉각재 펌프, 원자로, 증기발생기, 가압기 등을 하나의 모듈로 일체화하여 크기를 줄였습니다. 전기출력은 300MW 이하로, 필요한 만큼 모듈을 추가하여 전력량을 조절할 수 있는 유연성이 특징입니다. 대형 원전보다 작고 설치가 쉬워 다양한 ..
여의도 퇴근길 유혹, 패트릭스카페의 벨기에 와플 향에 빠져보세요! 안녕하세요 여러분! 퇴근길에 유독 고소한 빵 냄새에 이끌려 발길을 돌린 적 있으신가요? 오늘은 여의도의 그 유명한 와플집, 패트릭스카페를 소개하려 합니다. '유퀴즈'에 등장하면서 더욱 주목받고 있는 이곳은 벨기에 와플 맛집으로 유명한데요. 한 번 방문하면 그 맛에 빠져들 수밖에 없을 거예요. 😊패트릭스카페의 매력 포인트 3가지1. 벨기에 정통 와플의 깊은 맛패트릭스카페의 대표 메뉴는 바로 리에쥬와플입니다. 벨기에 리에쥬 지역에서 4대째 내려오는 전통 레시피로 만들어진 와플로, 사탕수수 대신 비트에서 추출한 벨기에산 펄슈가가 첨가된 것이 특징입니다. 쫀득한 식감에 달콤함과 고소함이 적절히 어우러져, 커피와 함께 먹으면 정말 환상적인 조합이죠. 첫 방문 고객이라면 꼭 이 와플을 맛보는 걸 추천드려요!2. ..
적은 자원으로도 모델의 재학습이 가능하다? Unsloth로 효율적인 CPT 구현하기 머신러닝에서 모델을 업데이트하거나 새로운 도메인의 지식을 추가하기 위해 파인튜닝(fine-tuning) 기법을 많이 사용합니다. 그러나 기존의 파인튜닝 기법들은 많은 자원이 필요하거나 한계가 뚜렷했는데요, 특히 LoRA와 같은 PEFT(Parametric Efficient Fine-Tuning) 기법은 모델의 일부만 학습하기 때문에 자원의 효율성은 좋지만 한계도 명확합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Unsloth라는 솔루션이 등장했는데, 적은 자원으로도 모델의 성능을 효율적으로 개선할 수 있어 주목받고 있습니다.이번 글에서는 기존 파인튜닝 방식의 한계를 짚어보고, Unsloth가 어떻게 Continued Pre-Training(CPT)을 효율적으로 수행하는지, 실제 예시를 통해 살펴보겠습니다. ..
CPU에서도 거대한 언어 모델을 가볍게! Microsoft의 혁신적 오픈소스 프레임워크, bitnet.cpp bitnet.cpp이란 무엇인가?bitnet.cpp는 Microsoft에서 개발한 오픈소스 프레임워크로, CPU에서 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 실행하기 위해 1비트 양자화를 사용합니다. 기존의 32비트 또는 16비트로 표현된 가중치를 1비트로 줄여 모델 크기를 16~32배 축소하면서도 성능을 유지할 수 있습니다. 이로써 비싼 GPU나 고사양 하드웨어 없이도 대규모 모델을 구동할 수 있는 가능성을 제시합니다. bitnet.cpp는 특히 ARM CPU에서 1.375.07배, x86 CPU에서는 2.376.17배의 속도 향상을 보여줍니다. 이러한 기술 덕분에 고성능 AI 모델을 일반적인 데스크톱이나 노트북에서도 쉽게 실행할 수 있는 환경이 마련되었습니다.bitnet.cpp의 작동 방식1. 모델 로..

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