#ai

AI 시스템을 공부하거나 실무에 적용하고 싶은 분들을 위해 두 가지 중요한 개념을 쉽게 정리해보았습니다. 바로 MCP (Model Context Protocol)와 RAG (Retrieval-Augmented Generation)입니다.이 두 용어는 AI 모델, 특히 LLM(대형 언어 모델)을 활용할 때 자주 언급되는데요, 얼핏 보면 비슷해 보일 수도 있지만, 실제로는 다른 목적과 역할을 가지고 있습니다.먼저, RAG가 뭔가요?RAG란?RAG는 Retrieval-Augmented Generation의 줄임말이에요. 말 그대로 검색을 통해 생성(Generation)을 보강한다는 의미입니다.쉽게 말해,LLM(예: ChatGPT)는 훈련된 범위 내에서만 대답을 할 수 있죠.하지만 최신 정보, 외부 데이터까지 알려면 어떻게 해야 할까요?바로, 외부에서 정보를 검색해서 LLM이 답변에 활용하게 만드는 것!이게 바로 RAG의 핵심입니다.RAG의 기본 구조사용자가 질문을 입력하면,외부 데이터베이스(예: 검색엔진, 벡터 DB, 문서 저장소)에서 관련 정보를 찾아옵니다.찾은 정보를 LLM에 전달하고,LLM은 이 정보를 활용해서 보다 정확하고 구체적인 답변을 생성합니다.예를 들어 "2024년 삼성전자 실적 알려줘"라고 물었을 때,GPT는 훈련 데이터에 최신 실적이 없지만,RAG 구조에서는 DB에서 최신 실적 데이터를 찾아와 답변에 반영합니다.RAG는 어디에 쓰일까요?챗봇고객센터 자동화기업 내부 문서 검색 및 요약AI 비서그럼, MCP는 뭐지?MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다.RAG가 LLM 중심의 구조라면, MCP는 다양한 AI 모델들이 서로 정보를 주고받는 '언어' 또는 '규칙'이에요.왜 필요할까요?AI 시스템을 만들다 보면 LLM 외에도 다양한 모델이 함께 일하는 경우가 많아요.예: 대화 모델, 추천 모델, 이미지 분석 모델 등.이 모델들이 각자 동작은 잘하지만, 서로 컨텍스트(상황, 세션 정보 등)를 어떻게 주고받을지는 명확하지 않아요.그래서 등장한 개념이 바로 MCP입니다.MCP의 핵심 역할모델 A가 유저와 대화 중 얻은 정보를 모델 B, 모델 C와 공유.사용자에 대한 정보, 현재 세션 상태, 사용자의 목적 같은 컨텍스트 데이터를 여러 모델에 전달.결국 여러 모델 간 협업이 원활해지도록 도와주는 통신 규칙 역할.MCP는 어디에 쓰일까요?멀티 에이전트 시스템 (여러 AI가 협력하는 시스템)AI 오케스트레이션 플랫폼 (AI 작업을 자동으로 연결하고 관리하는 시스템)복합 서비스 (챗봇 + 추천 시스템 + 데이터 분석이 통합된 서비스)RAG와 MCP의 관계자, 그럼 궁금해지죠?"RAG와 MCP는 어떤 관계일까?"비슷한 점둘 다 AI가 더 똑똑해지게 돕는 도구입니다.둘 다 컨텍스트를 활용합니다 (유저 입력, 외부 데이터 등).다른 점RAG는 하나의 LLM이 더 똑똑해지기 위해 외부에서 필요한 정보를 검색해오는 구조예요. 마치 LLM이 혼자선 알지 못하는 내용을 외부에서 책이나 문서를 찾아와서 참고하는 것과 비슷하죠. 그래서 주로 LLM + 검색 시스템 조합으로 사용되고, 챗봇이나 문서 요약 같은 곳에서 많이 활용돼요.반면에 MCP는 여러 개의 AI 모델들이 함께 일할 때 필요한 공통된 언어와 규칙이에요. LLM 하나가 아닌, 모델 A에서 얻은 정보를 모델 B, C로 넘겨주고, 각 모델이 서로 협력하면서 더 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 도와주는 거예요. 그래서 멀티에이전트 시스템이나 다양한 AI 기능이 연결된 복합 서비스에서 자주 사용돼요.한마디로,RAG는 "LLM이 외부에서 정보를 찾아오는 도구"MCP는 "여러 AI가 서로 대화하며 함께 일하게 해주는 규칙"MCP 안에서 RAG가 쓰일 수도 있어요!실제로 MCP로 여러 모델을 연결한 시스템 안에, RAG가 포함될 수도 있습니다.예시:모델 A (대화 담당)가 사용자 정보를 받아 모델 B(추천 담당)로 전달하면서,그 과정에서 모델 B가 RAG를 호출해 외부 데이터를 검색한 후,최종 추천을 완성하는 식으로요!쉽게 정리하면RAG는 "LLM에게 외부에서 지식 가져와서 알려주는 역할"MCP는 "AI 모델들끼리 서로 말을 잘 통하게 만들어주는 규칙"마무리AI 공부를 막 시작하셨다면, 이런 구조를 한 번에 외우려고 하기보다는 "AI가 어떻게 더 똑똑해지지?"를 고민하면서 RAG와 MCP를 떠올려 보세요.앞으로 AI가 더 복잡해지고 여러 모델이 협력하는 세상이 올수록 RAG와 MCP 둘 다 매우 중요한 개념이 될 거예요!

"React를 배우고 싶은데 어디서부터 시작해야 할까?" "문서를 읽고 예제를 따라 해봤지만, 실제로 적용하는 것이 어렵다!" "내가 작성한 코드가 맞는지 확신이 안 든다…" React를 배우려는 사람이라면 한 번쯤 이런 고민을 해봤을 것이다. 그런데 이제는 AI를 활용해서 더 쉽고 빠르게 React를 배울 수 있다! ChatGPT를 활용하면 React 개념을 쉽게 이해하고, 실시간으로 코드 오류를 수정하며, 실제 프로젝트를 함께 만들어볼 수 있다. ChatGPT로 React를 학습 하는 과정을 진행해보면서 학습 속도를 높이고, 실력을 더 빠르게 키우는 방법을 살펴보자. 1. AI를 활용한 React 학습이 왜 효과적일까? 빠른 피드백: ChatGPT에게 코드를 설명하거나 오류를 물어보면 즉각적인 답변을 받을 수 있다. 능동적인 학습: 직접 실습하면서 AI와 대화하며 문제 해결 능력을 향상할 수 있다. 맞춤형 가이드: 학습자의 수준에 맞춰 개인화된 답변을 받을 수 있다. 2. ChatGPT에게 질문하며 React 시작하기 💡 AI에게 질문하는 방법 React를 배우기 전에, ChatGPT에게 올바르게 질문하는 방법을 익혀야 한다. 아래 나쁜 예시와 좋은 예시를 볼 수 있다. ❌ 나쁜 질문 예시: "React가 뭐야?" ✅ 좋은 질문 예시: "React의 핵심 개념 3가지를 초보자가 이해하기 쉽게 설명해줘." 3. React 기본 개념 학습 시작 1단계 : ChatGPT에게 React의 핵심 개념 배우기 아래 질문을 ChatGPT에게 입력해보자. React의 핵심 개념 3가지를 초보자가 이해하기 쉽게 설명해줘. 🔎 ChatGPT 예상 답변 예시: 컴포넌트(Component) - React는 작은 블록(컴포넌트)으로 UI를 만든다. 상태(State)와 Props - 데이터 흐름을 제어하는 핵심 개념이다. 가상 DOM(Virtual DOM) - 빠른 렌더링을 위한 React의 핵심 기술이다. 4. ChatGPT와 함께 첫 번째 React 코드 작성 2단계 : 간단한 "Hello, React!" 컴포넌트 만들기 ChatGPT에게 다음 질문을 입력해보자. React로 "Hello, React!"를 출력하는 간단한 컴포넌트를 만들어줘. 🔎 ChatGPT 예상 답변 예시: import React from 'react'; function App() { return <h1>Hello, React!</h1>; } export default App; 💡 추가 질문 Tip: 코드 설명 요청하기: 위 코드의 각 부분을 초보자가 이해하기 쉽게 설명해줘. 수정 요청하기: 위 코드에서 h1 대신 h2 태그를 사용하도록 변경해줘. 5. ChatGPT로 동적인 React 컴포넌트 만들기 3단계 : 버튼을 클릭하면 카운트가 증가하는 기능 추가 ChatGPT에게 다음 질문을 입력해보자. 버튼을 클릭하면 숫자가 증가하는 React 컴포넌트를 만들어줘. 🔎 ChatGPT 예상 답변 예시: import React, { useState } from 'react'; function Counter() { const [count, setCount] = useState(0); return ( <div> <p>현재 카운트: {count}</p> <button onClick={() => setCount(count + 1)}>증가</button> </div> ); } export default Counter; 💡 추가 질문 Tip: 코드 수정 요청: 숫자가 2씩 증가하도록 수정해줘. 추가 기능 요청: "감소" 버튼도 추가해줘. 6. ChatGPT로 React 프로젝트 확장하기 4단계 : API와 연동하여 데이터 가져오기 ChatGPT에게 다음 질문을 입력해보자. React에서 JSONPlaceholder API를 사용해 사용자 목록을 가져오는 컴포넌트를 만들어줘. 🔎 ChatGPT 예상 답변 예시: import React, { useEffect, useState } from 'react'; function UsersList() { const [users, setUsers] = useState([]); useEffect(() => { fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/users') .then(response => response.json()) .then(data => setUsers(data)); }, []); return ( <div> <h2>사용자 목록</h2> <ul> {users.map(user => ( <li key={user.id}>{user.name}</li> ))} </ul> </div> ); } export default UsersList; 💡 추가 질문 Tip: API 변경 요청: 다른 API를 사용해서 데이터를 가져오도록 수정해줘. 스타일 추가 요청: CSS 스타일을 추가해줘. 결론: ChatGPT와 함께하는 새로운 학습 방식 이런 방법으로 ChatGPT를 활용하면 React의 개념을 더 쉽게 이해하고, 실시간으로 코드 오류를 수정하며, 실제 프로젝트를 함께 만들어볼 수 있다. 또한 AI와 상호작용하며 학습하는 과정에서 능동적으로 사고하고 문제를 해결하는 능력을 키울 수 있다. 실시간 코드 생성과 수정 요청을 통해 즉각적인 피드백을 받을 수 있으며, 직접 프로젝트를 만들어보면서 실용적인 React 경험을 쌓을 수 있다. 이제 직접 ChatGPT와 함께 React 학습을 더욱 효율적이고 재미있게 경험해보자!

프로그래밍을 시작하면 "어떤 기술을 배워야 할까?"라는 질문이 가장 먼저 떠오르죠. 요즘 세상은 정말 빠르게 변하고 있어서, 뭘 배워야 할지 선택이 쉽지 않을 때가 많습니다. 그래서 오늘은 초보자분들이 꼭 알아두면 좋을 기술 트렌드와 그 이유를 쉽게 풀어보려고 해요. 이 글을 보면서 앞으로 어떤 기술을 배우고 싶은지 한번 고민해보세요! 1. AI와 머신러닝: 어디에나 쓰이는 기술 요즘 AI는 정말 안 쓰이는 데가 없어요. 웹, 앱, 게임, 헬스케어 등 어디에서나 쓰이고 있죠. 머신러닝을 배우면 데이터를 분석하거나 자동으로 무언가를 처리하는 시스템을 만드는 데 큰 도움이 돼요. 어디에 쓸 수 있나요? 온라인 쇼핑몰에서 개인 맞춤형 상품 추천 시스템을 만들거나, 교통 데이터를 분석해 최적의 경로를 제공하는 네비게이션 시스템을 구축하거나, 이미지 분류를 통해 품질 검사를 자동화할 수도 있어요. 간단한 예제: 머신러닝 모델 만들기 (Python) from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 데이터셋 로드 iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) # 모델 학습 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 정확도 확인 accuracy = model.score(X_test, y_test) print(f"모델 정확도: {accuracy * 100:.2f}%") 위 코드는 간단하게 머신러닝 모델을 만들어 데이터를 학습시키고, 얼마나 잘 학습했는지 확인하는 예제입니다. 이 정도라면 생각보다 어려워 보이진 않죠? 2. 클라우드 컴퓨팅: 내 컴퓨터가 아닌 클라우드에서 작업하기 클라우드라는 말을 많이 들어보셨을 거예요. AWS, Google Cloud 같은 서비스들인데, 쉽게 말하면 인터넷에 있는 가상의 컴퓨터를 빌려서 작업하는 거라고 생각하면 돼요. 회사들이 서버를 직접 운영하는 대신 이런 클라우드 서비스를 사용하는 추세죠. 클라우드를 어디에 쓸까요? 간단한 웹사이트를 호스팅하거나, 데이터를 안전하게 저장하거나, AI 모델을 클라우드에서 돌려보는 데 사용합니다. 직접 해보기: 정적 웹사이트 호스팅 1. AWS S3에 버킷을 만들어보세요. (S3는 AWS에서 제공하는 객체 스토리지 서비스로 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 클라우드 기반 서비스입니다.) 2. 정적 웹사이트 옵션을 활성화하세요. 3. HTML 파일을 업로드하고\, 제공된 URL로 접속해보세요. 3. 웹 개발의 트렌드: Next.js와 Astro React를 들어보셨다면 Next.js는 아마 익숙할 거예요. Next.js는 SEO(검색엔진 최적화)와 서버사이드 렌더링(SSR) 같은 기능을 추가한 React 기반 프레임워크예요. Astro는 정적 사이트에 특화된 새로운 도구인데, 빠르고 가볍게 웹사이트를 만드는 데 좋아요. Next.js와 Astro의 차이 Next.js는 복잡한 웹 애플리케이션에 적합하고, Astro는 블로그나 포트폴리오 같은 정적 사이트에 최적화되어 있어요. Next.js 시작하기 npx create-next-app my-next-project cd my-next-project npm run dev 위 명령어를 실행하면 기본적인 Next.js 프로젝트가 생성됩니다. 한 번 실행해보고 직접 페이지를 만들어보세요! 4. WebAssembly(WASM): 브라우저 속도를 높이는 비밀 무기 브라우저에서 게임처럼 고성능 앱을 실행하려면 속도가 중요하잖아요? WebAssembly는 이런 문제를 해결해주는 기술이에요. C, Rust 같은 언어로 작성된 코드를 브라우저에서 빠르게 실행할 수 있도록 도와줘요. 왜 WebAssembly가 빠를까요? 일반 웹페이지는 JavaScript로 동작하는데, JavaScript는 해석(interpreted) 언어라 브라우저가 실행할 때 속도가 느릴 수 있어요. 반면 WebAssembly는 미리 컴파일된 코드(binary 형식)로, 브라우저가 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 그래서 고성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 거죠. 직접 해보기: Rust로 WASM 빌드 Rust를 설치합니다: curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh wasm-pack을 설치하세요: cargo install wasm-pack Rust 코드를 WebAssembly로 컴파일해보세요. 5. No-Code와 Low-Code: 코딩 없이 앱 만들기 코딩을 못해도 앱을 만들 수 있다면? Bubble이나 Webflow 같은 도구들은 코딩 없이도 쉽게 앱이나 웹사이트를 만들 수 있게 해줘요. 물론 복잡한 기능은 제한이 있지만, 간단한 프로토타입 제작에는 최고예요. 추천 도구 Bubble: 앱 제작. Webflow: 웹사이트 디자인. Zapier: 앱 간 자동화. 6. IoT와 엣지 컴퓨팅: 스마트 기기의 시대 IoT(사물 인터넷)는 스마트 기기가 서로 연결되는 기술이에요. 스마트홈, 헬스케어, 공장 자동화까지 다양한 분야에서 활용되죠. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 서버가 아니라 기기 자체에서 처리해 빠른 반응을 가능하게 해줘요. 해볼 만한 프로젝트 Raspberry Pi로 스마트 조명 만들기. Arduino로 온도 데이터를 수집하고 시각화하기. 7. 블록체인과 Web3: 탈중앙화의 시작 블록체인은 데이터를 안전하고 투명하게 저장하는 기술이에요. Web3는 이 기술을 기반으로 탈중앙화된 인터넷을 지향합니다. 예를 들어, NFT나 암호화폐가 블록체인의 대표적인 사례예요. 한번 시도해보기: NFT 발행 MetaMask 지갑을 만들어보세요. OpenSea에서 NFT를 발행해보세요. Ethereum 네트워크에서 스마트 컨트랙트를 배포해보세요. 8. 모바일 개발 트렌드: 크로스 플랫폼 vs 네이티브 모바일 앱 개발을 시작하려면 크게 두 가지 접근 방식이 있어요. 바로 크로스 플랫폼 도구와 네이티브 개발 언어입니다. 크로스 플랫폼 도구는 한 번의 코드 작성으로 Android와 iOS 앱을 동시에 개발할 수 있도록 도와주고, 네이티브 언어는 특정 플랫폼에 최적화된 앱을 만들 때 사용됩니다. 크로스 플랫폼 도구: Flutter와 React Native Flutter: Google에서 만든 오픈소스 프레임워크로, 하나의 코드베이스로 Android와 iOS 앱을 동시에 개발할 수 있어요. 풍부한 UI 위젯과 높은 성능이 장점이에요. React Native: Facebook에서 개발한 크로스 플랫폼 프레임워크로, JavaScript를 사용해 앱을 개발할 수 있어요. 다양한 오픈소스 라이브러리를 활용할 수 있고, 기존 웹 개발자가 쉽게 적응할 수 있다는 장점이 있어요. 네이티브 개발 언어: Kotlin과 Swift Kotlin: Google이 공식 지원하는 Android 개발 언어로, 간결하고 가독성이 좋아서 Java를 대체하며 인기를 끌고 있어요. Swift: Apple이 만든 iOS 개발 언어로, 간결한 문법과 강력한 성능 덕분에 iOS와 macOS 앱 개발에 최적화되어 있어요. Flutter와 React Native 시작하기 # Flutter 예제 flutter create my_flutter_app cd my_flutter_app flutter run # React Native 예제 npx react-native init MyReactNativeApp cd MyReactNativeApp npx react-native run-android # Android 실행 npx react-native run-ios # iOS 실행 Kotlin과 Swift 시작하기 Kotlin: Android Studio를 사용해 새 프로젝트를 만들고 Kotlin을 선택해 시작하세요. Swift: Xcode에서 SwiftUI 프로젝트를 생성해 간단한 UI를 만들어보세요. 예를 들어, 버튼을 눌렀을 때 "Hello, World!"를 표시하도록 구현할 수 있어요. 9. GraphQL: 유연하고 효율적인 API GraphQL은 기존의 REST API보다 더 유연하게 데이터를 요청하고 받을 수 있게 해주는 기술이에요. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청할 수 있어서 효율적이에요. GraphQL 시작하기 Apollo Server로 GraphQL 서버를 만들어보세요. Apollo Client로 클라이언트에서 데이터를 요청해보세요. 10. 사이버 보안: 안전한 코드는 기본 요즘 해킹 뉴스 많이 보셨죠? 보안은 개발자라면 꼭 알아야 할 기본 소양이에요. SQL 인젝션, XSS 같은 보안 위협을 이해하고 예방하는 방법을 배우세요. JWT는 사용자가 로그인할 때 인증 정보를 서버 대신 토큰에 담아 클라이언트와 주고받는 방식인데, 특히 면접에서도 자주 나오는 개념이라 알아두면 큰 도움이 됩니다. 해볼 만한 보안 프로젝트 Node.js로 JWT 인증 시스템을 만들어보세요. 로그인, 토큰 발급, 검증 기능을 추가해보세요. 결론 기술 트렌드는 빠르게 변하고 있지만, 중요한 건 꾸준히 배우고 적용해보는 거예요. 한 번에 다 익히려고 하기보다는, 하나씩 실습하면서 경험을 쌓아보세요. 기술을 익히는 즐거움은 해본 사람만 아는 법이니까요. 지금 바로 시작해보세요!

개발자라면 한정된 시간과 자원 속에서 최대의 생산성을 발휘해야 합니다. 하지만 반복 작업과 비효율적인 프로세스는 언제나 고민거리죠. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Smol Agents입니다. Smol Agents는 최소한의 코드로 다목적 자동화 에이전트를 생성할 수 있는 프레임워크입니다. 특히 Hugging Face의 블로그에서 말하는 Smol Agents는 오픈 소스 기반으로 누구나 쉽게 접근할 수 있어 매력적인 도구입니다. 지금부터 Smol Agents가 어떻게 우리의 개발 환경을 변화시킬 수 있는지 한번 살펴보겠습니다. Smol Agents란 무엇인가요? Smol Agents는 Hugging Face에서 개발한 프레임워크로, 다양한 API와 시스템을 간단하게 연결하여 자동화 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 간단히 말해, "작지만 강력한" 에이전트를 생성할 수 있는 도구입니다. 주요 특징은 다음과 같습니다. 경량화된 코드: 복잡한 설정 없이 몇 줄의 코드만으로 실행 가능합니다. 오픈 소스: 누구나 다운로드하고 수정 및 확장 가능. 다양한 API 통합: OpenAI API, Google Calendar 등과 손쉽게 연동. 사용 사례: Smol Agents로 작업 간소화하기 Smol Agents의 주요 활용 예시는 일정 관리입니다. 예를 들어, Google Calendar와 OpenAI API를 연동하여 자연어 명령으로 일정을 추가할 수 있습니다. from smol_agents import SmolAgent agent = SmolAgent("google_calendar") agent.execute("내일 오후 3시에 '팀 미팅' 일정 추가해줘") 위 코드 한 줄이면 Google Calendar에 자동으로 일정이 생성됩니다. Smol Agents의 동작 방식 Smol Agents는 LLM(Large Language Model)과 사전 정의된 도구 세트를 기반으로 작동합니다. 개발자가 자연어로 명령을 입력하면, Smol Agents는 이를 분석하고 적절한 API 호출을 통해 명령을 실행합니다. 예를 들어, 사용자가 "다음 주 화요일 오후 2시에 회의 일정 등록"이라고 입력합니다. Smol Agents는 자연어를 분석하고 Google Calendar API를 호출합니다. 결과적으로 일정이 등록됩니다. 이처럼 복잡한 작업을 간단히 처리할 수 있다는 점이 Smol Agents의 가장 큰 강점입니다. 설치 및 시작하기 Smol Agents를 사용하려면 Python 환경에서 간단히 설치할 수 있습니다. 다음 명령어를 사용하세요. pip install smol-agents 설치 후에는 원하는 API 키를 설정하고 바로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, OpenAI API를 연동하려면 다음과 같이 설정합니다. import os from smol_agents import SmolAgent os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-api-key" agent = SmolAgent("openai") response = agent.execute("이 문장을 영어로 번역해줘.") print(response) 이렇게 간단하게 설치와 설정이 가능하기 때문에 누구나 빠르게 사용할 수 있습니다. 개발자에게 Smol Agents가 주는 이점 Smol Agents는 다음과 같은 개발 환경 개선에 기여합니다. 효율성: 반복 작업을 자동화하여 시간을 절약할 수 있습니다. 확장성: 다양한 API와의 연동으로 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 사용자 친화적: 자연어로 작업을 지시할 수 있어 접근성이 높습니다. Smol Agents는 특히 1인 개발자나 스타트업 환경에서 유용할 것 같습니다. 적은 인력으로도 효율적인 결과를 얻을 수 있으니까요. 요컨대, Smol Agents는 개발자가 단순 작업에 소모하는 시간을 줄이고 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 돕는 도구입니다. Hugging Face의 오픈 소스 프로젝트로, 누구나 쉽게 시작할 수 있다는 점도 큰 매력입니다. Smol Agents로 생산성과 창의성이라는 두마리 토끼를 동시에 잡아보는 것은 어떨까요? Hugging Face Blog - Smol Agents

한 줄 요약: OpenAI가 수학과 과학 분야에서 PhD 수준의 성능을 보이는 새로운 AI 모델인 o1을 모든 유료 API 사용자 대상으로 쓸 수 있게 공개함. 사용 가능 범위 확대 OpenAI가 모든 유료 API 사용자들에게 o1 대규모 언어 모델의 프리뷰 버전과 미니 버전을 공개함 이전에는 OpenAI 플랫폼에서 $1,000 이상을 사용했던 "Tier 5" 개발자들만 이 API에 접근할 수 있었음 ChatGPT 유료 사용자들은 몇 주 전부터 사용 가능했으나, 인터넷 검색 기능은 제공되지 않음 OpenAI는 모델들의 스트리밍 기능을 활성화했으며, 이를 통해 사용자들이 응답 생성 과정에서 점진적으로 결과를 받을 수 있게 됨 o1의 주요 특징과 능력은 무엇인가 성능 특징 o1-preview는 고급 추론과 문제 해결을 위해 설계됐으며, 여러 과학 분야에서 PhD 수준 이상의 성능을 보임 코딩과 수학 능력이 이전 모델들보다 향상됐으나, GPT-4o보다는 응답 속도가 느림 mini 버전은 o1-preview보다 기능이 제한적이나, 더 빠른 응답을 제공함 구체적인 능력 예시 인간의 사고 과정과 유사한 단계별 문제 해결 방식으로 훈련됨 응답은 더 느릴 수 있으나, 정확도가 크게 향상됨 국제 수학 올림피아드 입학 시험에서 83%의 정답률을 기록함(GPT-4o는 13%) 생물학, 물리학, 화학, 코딩 분야에서 PhD 수준의 전문가 기준을 초과하는 성능을 보임 아래는 가격 정책 참고 입력 토큰과 출력 토큰 기준으로 과금됨: o1-preview 입력: 백만 토큰당 $15 출력: 백만 토큰당 $60 o1-mini 입력: 백만 토큰당 $3 출력: 백만 토큰당 $12 GPT-4o 입력: 백만 토큰당 $2.50 출력: 백만 토큰당 $10 기타 특징들 캐시된 입력에 대해 할인이 제공됨 GPT-4o와 달리 o1 모델은 배치 처리가 불가능함

배경 이미지 제거, 일명 누끼라고 하죠. AI 기반이라서 더 깔끔하게 제거한다고 합니다. 현재 베타기간 동안 로그인도 필요없고 무료로 사용 가능하다고 하네요. pixian.ai

`2시간 걸리던 코딩 2분 만에`...AI 기반 개발 시대 열려 [지디넷코리아=임유경 기자]`인공지능[AI] 기반 소프트웨어 개발도구를 통해 사람과 대화할 때 쓰는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 프로그래밍 언어로 news.zum.com 점점 발전하네요

Introducing PyTorch Profiler – The New And Improved Performance Debugging Profiler For PyTorch The analysis and refinement of the large-scale deep learning model's performance is a constant challenge that increases in importance with the model’s size. Owing to a lack of available resources, PyTorch users had a hard time overcoming this problem. There were common GPU hardware-level debugging tools, but PyTorch-specific background of operations was not available. Users had to merge multi-tools or apply minimal correlation information manually to make sense of the data to retrieve the missing information. The PyTorch Profiler came to the rescue, an open-source tool for precise, efficient, and troubleshooting performance investigations of large-scale deep learning models.  What is www.marktechpost.com 파이토치(PyTorch)는 딥러닝 프로젝트를 빌드(build)하는 데 도움을 주는 파이썬 프로그램용 라이브러리 입니다. 기존 PyTorch 사용자는 autograd라는 프로파일러를 이용하여 PyTorch 작업 정보를 수집하였지만 포괄적인 GPU 정보를 수집하지 못하고 시각화할 수 있는 화면을 제공하지 않았습니다.   새로운 PyTorch Profiler는 GPU 및 PyTorch 작업 정보를 수집하고 모델의 병목현상을 감지하며 autograd 프로파일러와 호환성을 유지합니다. 아래 명령으로 설치하여 사용할 수 있습니다. pip install torch_tb_profiler   또한 Visual Studio Code 와 통합 사용 가능합니다. Visual Studio Code에서 "Launch TensorBoard"라는 패키지를 찾아서 설치하면 됩니다.