📮 LLM이 수학 문제는 못푼다구?😏

님, 메리크리스마스!🎄

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LLM은 여러 태스크에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만, 잘못된 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 현상으로 인해 수학이나 과학 분야에서는 사용하기 어려웠는데요. LLM을 이용해 수학과 컴퓨터 과학 등에서 새로운 솔루션을 찾아내는 AI 도구 '펀서치(FunSearch)'의 연구 결과가 과학 저널 네이처에 게재되었습니다. 구글 딥마인드가 개발한 펀서치는 컴퓨터 코드의 형태로 문제의 답을 생성하는 LLM과 환각 현상을 방지하는 평가자(Evaluator)가 결합되어 동작합니다. 이를 입증하기 위해 수학 난제로 여겨져 온 캡 세트(Cap set)와 빈 패킹(Bin-packing) 문제를 해결하는 알고리즘을 만들었는데요. 기존의 방법보다 효율적이고, 사람이 이해하고 발전시키는 것도 쉽다고 합니다!

님은 L4S 기술에 대해 알고 있나요? L4S는 'Low Latency(저지연), Low Loss(저손실), Scalable Throughput(확장 네트워크 출력)'의 줄임말로, 글로벌 빅테크 기업들이 주목하고 있는 기술이라고 합니다. 우리들이 느끼는 '인터넷 속도'는 지연 시간(Latency)과 관련돼 있는데요. 네트워크 요소들에서 지연이 조금씩 발생한다면 실제 사용자가 느끼는 시간은 더욱 길어지겠죠. L4S는 인터넷 통신에서 발생하는 지연을 최소화하도록 설계되었습니다. 클라이언트, 서버, 라우터가 처리할 수 있는 패킷(Packet, 데이터 전송에서 사용되는 데이터의 묶음)의 양은 한정돼 있기 때문에, 많은 양의 패킷이 한번에 들어오면 혼잡이 발생하는데요. L4S는 지연 시간 피드백(Latency feedback)의 주기를 더 짧게 만들어서, 혼잡 발생시 즉시 전송 데이터의 양을 줄이는 방법 등으로 지연 시간을 최소화합니다.

안녕하세요? 모두의연구소 SW캠퍼스 PO 박주천입니다. 저희 JavaScript Fullstack 과정의 따끈따끈한 소식을 전하고 싶어 모두레터를 찾아왔어요.

지난 11월 말부터 시작한 저희 과정은 최근 만족도 조사의 NPS 지수가 무려 90.1이 나왔는데요. 6개월의 도전적인 여정임에도 모두가 즐겁게 성장하고 있습니다!😆

특히 격주에 걸쳐 기술 토론과 팀 블로그를 만드는 활동을 하고 있는데요. 이번 주에는 Node.js의 특징과 사용법, 그리고 컨트롤러를 분리해 라우팅을 구현하는 것을 다뤘습니다(링크). 

아, 제주코딩베이스캠프와 함께 준비한 초거대 AI를 활용하는 Django 백엔드 개발자 과정도 올해 마지막으로 모집 중이니, 님도 개발자로 성장하고 싶다면 지원해 보세요!