3월 31일 (일)에 연세대학교에서 GDG Seoul과 GDG Korea Android가 함께 개최한 Build with AI 2024 Seoul에 다녀왔습니다. 입장료는 15,000원이고, 누구나 참석이 가능합니다. 이번엔 직접 개발에 참여할 수 있는 CodeLAB 과 발표 세션이 있었습니다.
티셔츠만 주는게 아니고 책도 골라서 받을 수 있었는데 , 파이썬 책과 아무래도 Android 가 있다 보니 다른 개발 언어의 책이 있었는데 통근하면서 다시 한번 ML 기초적인 지식을 볼 수 있을 거 같아서 주머니 속의 머신러닝 책을 수령했습니다.
저는 A 타임 CodeLAB 을 신청을 하였고 Gemini Pro API를 활용해서 General 한 개발 체험을 해보는 용도의 시간이었습니다. 이미 Gemini로 라즈베리파이 Pico로 호출하는 방법의 프로젝트를 만들어봐서 익숙했지만 다시 한번 Remind도 해보고, 위 강의를 레퍼런스 삼아서 인공지능을 잘 모르는 사람들에게 강의를 해볼 수 있겠구나 생각해서 커리큘럼을 잘 정리를 해놓았습니다. 코드랩이 끝나고 다음 세션은 Gemini Multi-modal이었습니다.
Gemini를 활용한 이미지와 음악 만들기: Zero2 Story
한상준 / @GDG Songdo
Zero2 Story 논문과 코드 구현을 통해 얻었던 노하우를 소개합니다.
Gemini를 활용하여 Stable Diffusion, MusicGen 모델의 입력 프롬프트를 생성하고, LangChain의 도움 없이도 TOML을 이용하여 간단하게 프롬프트 템플릿을 관리할 수 있는 방법들을 포함하고 있습니다.
인공지능 역사
1956년 : 미국 다트머스 회의에서 처음으로 인공지능이란 용어가 등장함.
1959년 : "기계가 일일이 코드로 명시하지 않은 동작을 데이터로 학습해서 실행할 수 있도록 하는 알고리즘을 개발하는 연구 분야"라고 정의
1958년 : 퍼셉트론의 등장 인간의 뇌(신경세포)를 모방한 알고리즘 선형분류를 수행하는 FeedForward(정보 전파) Neural Network를 제안 y = wx+b
1969년 : 마빈 민스키는 퍼셉트론은 XOR 문제를 풀 수 없는 단순한 선형분류기라고 지적
1986년 : 제프리 힌튼 은닉층을 가진 퍼셉트론을 얘기함
GitHub - coding-pot/Zero2Story: Zero2Story
Zero2Story. Contribute to coding-pot/Zero2Story development by creating an account on GitHub.
github.com
시간이 부족해서 다소 아쉬운 느낌이었다. 조금 더 길면 파이프라인 구성에 대해 Deep 하게 설명을 들었으면 더 좋았겠단 생각이 들었던 거 같다.
사용자가 원하는 서비스에 탑재되는 LLMs
이태영 / @모두의 연구소, Facebook 커뮤니티 Gemini Gemma AI 운영자, KERAS KOREA 운영진
서울과기대 PH.D
LLMs에 대한 연구의 방향성은 어디에 초점을 맞춰야 할까? 왜 아직까지도 임팩트 있는 서비스가 나오지를 못하고 있는가? 이는 사람의 이해 사용자의 이해 그리고 그를 바탕으로 한 기술적 요소들이 결합되어야 하는 부분이라고 생각합니다. 이를 찾아보기 위한 융합의 여정을 소개합니다.
연사님이 말을 일단 너무 잘하신다. LLMs 서비스를 유저가 쓰는 근본적인 이유에 대하여 생각해 보게 되었다.
누가 LLM 서비스를 만드냐?, B2C (사용자의 입장)
Time-Aware Adaptive RAG(TA-ARE)
적응형 RAG 접근 방식은 보정기반, 모델 기반 판단으로 분류가 될 수 있다.
문제는 과제 성능과 추론 부담 사이의 균형을 맞추기 위해 다양한 dataset과 모델에 대한 임계값을 조정해야 한다는 것.
의사들은 PLM? 나의 개인정보(채혈, 엑스레이, 심전도검사, 폐기능검사)의 개인정보를 의사에게 주면 진료를 받는다.
Self-Learning LLMs
갤럭시의 본질은 Android OS - google 것 , Apple 은 Gemini 탑재
OpenAI 도 개인의 비정형 데이터에 관심이 있다. 대용량 모델의 장점은 바로 할루시네이션이다.
결국.. Private 한 Knowledge Base 데이터를 수집하고, 그걸 기반으로 데이터를 청킹 해오는..
다양한 도메인을 포용한다.(TAG-LLM 읽어봐야겠다.)
Global Tech 기업은 결국 다 모바일..로 가는 것이다.
세션이 끝나고, AI LINK 단톡방에서 행사 참여하신분과 인사를 하고 마무리를 했다. 네트워킹 시간이 없어서 다소 아쉬운 느낌이 있었다. General 한 주제라서 fit 하진 않을 수도 있었으나 마지막 태영님의 연사에서 나름 insight 앞으로의 ai 의 방향을 조금이나 리딩을 할 수 있었던거 같아서 좋았다.