2023/02/28: Emerging ML Tech Stack 등

1.LLMs and them Emerging ML Tech Stack

source: https://medium.com/@brian_90925/llms-and-the-emerging-ml-tech-stack-6fa66ee4561a

기존 NLP 기술 스택

• 구성요소
  • 데이터 전처리 파이프라인
  • 기계 학습 파이프라인
  • 임베딩 및 구조화된 데이터를 저장하는 다양한 데이터베이스
• 새로운 문서 레이아웃 및 데이터 유형에 취약한 단점

Emerging LLM 기술 스택

• 구성요소
  • 데이터 전처리 파이프라인
  • 임베딩 엔드 포인트 + 벡터 저장소
  • LLM 엔드포인트
  • LLM 프로그래밍 프레임워크
• 기존 기술 스택과 차이점
  • 구조화된 데이터를 저장하는 지식 그래프에 의존하지 않음
  • Custom built ML pipline이 아닌 기존 LLM 엔드포인트를 모델로 사용함

2. 아보카도 의자가 바꾼 세상 — Generative AI의 역사와 트렌드 정리 한바닥

source: 아보카도 의자가 바꾼 세상— Generative AI의 역사와 트렌드 정리 한바닥

3. '챗GPT' 두려웠나... 중국, 서비스 차단령

source: https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2023022323054885393

현대판 분서갱유가 되려나...

• 중국은 개인의 데이터셋을 자유롭게 사용할 수 있어서 미래에는 중국이 AI 분야의 No.1을 될지 모른다라는 위기감이 있었다.
• 하지만 이 기사를 보니 역시나 개인의 자유를 억압하는 사회 분위기에서 사회/기술의 혁신은 결국 불가능한 것임은 역사가 증명해주고 있다.
• 이젠 정보마저 자유진영과 중국으로 디커플링화가 더 심화될 것으로 보인다.
• 국가보다 당이 우선인 중국에서 당이 통제하는 데이터셋으로 학습한 챗봇들은 중국 대중들의 비판의식을 더 약화시키는 것이 아닐까?
• 중국의 챗봇들은 "천안문 사태"를 어떻게 설명할까? 굉장히 궁금하다. 그리고 고구려의 역사들을 중국사로 편입시키지 않을까???
• Generative AI 시대에 오히려 인간의 비판 의식이 더 중요하지 않을까?
  • 우리의 교육은 정보를 무비판적으로 외우고, 남의 말을 추종하는 것이 주류였다.
  • 미래의 교육은 AI가 생성하는 정보가 과연 맞는지 AI의 망상/거짓정보를 구별하기 위해선 인간의 비판의식을 더 고취시키는 쪽으로 가야하지 않을까?