책 발췌
ChatGPT 사용설명서 -송준용

 

HR분야

채용관련 프로세스에 활용

1차 서류전형 스크리닝에 GPT 활용하여, 선별작업 처리 / 혹은 사람의 일을 교차검증해주는 역할 부터...

2차 서류에서 해당 지원자 장점/단점, 질문할만 한 항목 추출하여, 면접자에게 제공

인터뷰 예상질문 생성하여 면접자에게 제공

 

임직원의 경력 카테고리 등에 활용

(기본 경력데이터가 입력이 되어 있어야 하며 GPT가 해당 정보에 접근가능하며, 프로그래밍 필요)

사내 개발자의 경력사항을 표로 정리해달라.

특정 프로젝트에 추천할 만한 인재를 선별해달라.

 

가장 많이 사용하는 프롬프트 명령어 / 한국어로 바꿔서 해도 될듯.

Write

Generate

Explain

Summarize

Analyze

Brainstorm

Idearize

Modify

 

질문을 잘해야 된다.

질문을 잘하는 기법에 대해서 먼저 공부를 하고

 

스캠퍼기법

창의적인 아이디어와 솔루션을 생성하기 위한 일종의 도구

S 대체 Substitue 제품 또는 아이디어의 특정 측면을 대체할 수 있는 항목에 대해 생각해보기 한 재료를 다른 재료로 대체하거나
 한 기능을 다른 기능으로 대체하면 어떻게 됩니까?
C 결합 Combine 아이디어나 제품을 어떻게 결합할 수 있을지 생각해보기 두가지 다른 기술을 결합하여 새로운 유형의 제품을 만든
다면 어떨까?
A 적응 Adapt 기존 아이디어, 제품에 새로운 요구를 충족시키거나,
새로운 문제를 해결하기 위해 어떻게 적용해볼 수 있을지 생각해보기		 특정 SW프로그램을 다른 플랫폼이나 다른 산업에
적용할 수 있도록 조정이 가능할까?
M 수정 Modify 기존 아이디어, 제품을 수정하거나 개선해보기 자동차를 어떻게 개조하여 연료 효율을 높이거나 환경
친화적으로 만들 수 있을까요?
P 다른용도 Put to
another use		 기존 아이디어, 제품을 다른 방식으로 사용할 수 있을지 생각해보기 한 산업에서 설계된 도구를 다른 산업에 적용가능할지
생각해보기
E 제거 Elimicate 제품, 아디이어 에서 제거할 수 있는 것/기능은 없을지 생각해보기 제품에서 특정기능 없이 설계되었더라도 여전히 효과적일지?
R 재배열 Rearrange 기존 아이디어, 제품을 뒤집거나 재배열하여 새로운 것을 만들 수 있는지 프로세스의 단계 및 순서가 바뀌거나, 구성요소가 바뀌거나
재배열된다면 어떻게 될까요?

 

비즈니스프레임워크를 활용하여 질의하면 보다 퀄리티 있는 아웃풋을 기대할 수 있다.

SWOT분석
포터의 5 Forces
가치사슬분석
비즈니스 모델캔버스
맥킨지 7S 프레임워크

 

예시) 아래와 같이 순차적인 질의를 .

테슬라에 대해 SWOT분석을 해주세요.

SWOT분석결과를 six thinking hats 프레임워크를 하용 하여 결과 분석해주세요.

위 분석결과를 토대로 4P전략(Product, Price, Place, Promotion)을 수립해주세요.

 




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24년 5월 최신 기사

최근 메타 공식 블로그
 한국의 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지와 매스프레소의 ‘매스(MATH) GPT’ 사례
콴다, KT클라우드 쓴듯

매스프레소·업스테이지·KT가 개발한 '수학 GPT', 오픈AI 제쳐
출처: <https://www.etnews.com/20240108000247>

 

 

매스 GPT의 매개변수(파라미터)는 130억개 수준
 GPT-4(1조개)와 비교하면 작지만, 수학 능력에서는 세계 최고 수준이다.

1만2500개의 고난도 수학경시 문제로 구성된 ‘매스 벤치마크’에서 1점 만점에 0.488점을 받아  오픈AI의 GPT-4(0.425점)를 제쳤다.

 

기존 거대언어모델

회사 LLM 매개변수
OpenAI GPT-3.5 1750억개

GPT-4 100조개?? 멀티모달
추정GPT-4: 알아야 할 모든 것 + GPT-3 및 ChatGPT와의 차이점 (ax-semantics.com)

GPT-4-Turbo

앤트로픽 클로드3
오푸스, 소넷, 하이쿠
구글 제미나이 울트라 1조 7500억개

제미나이 프로

 

 

 거대언어모델(LLM) 대신 가성비가 좋은 sLLM이 주목

회사 sLLM 매개변수
구글 제미나이 나노 18억개
 MS 파이(Phi)-3 미니 38억개 23년 11월, 멀티모달

파이(Phi)-1.5 13억개 멀티모달
메타 라마3 80억개

 

 거대언어모델의 경우 매개변수가 1000억개 이상

sLLM은 경량화를 통해 응답 속도를 향상시켰고 입력 데이터 최적화 등으로 LLM 못지않은 효율을 낼 수 있다는 점이 장점이다.

sLLM은 또 ‘온디바이스 AI’로 활용되기에 적합하다.

스마트폰, 노트북 등 기기 자체에 AI 서비스가 탑재

아울러 B2B(기업대기업) 시장에서는 ‘최소 비용, 최고 성능’을 내는 게 중요하기 때문에 sLLM이 보다 경쟁력이 있다.

한국

네이버 HCX-대시
업스테이지 솔라미니
파수 엘름
포티투마루 LLM42

 

네이버  하이퍼클로바X의 신규 경량화 모델인 ‘HCX-대시’  
기존 모델 대비 5분의 1 수준 가격

업스테이지
지난 3월 ‘솔라 미니’를 아마존 세이지메이커 점프스타트·AWS 마켓플레이스 등에 오픈소스로 공개했다. 고객사가 솔라 미니를 미세 조정해 자사의 맞춤형 생성 AI 서비스를 만들 수 있게 한 것이다. 에듀테크 산업용 sLLM도 출시했다.
 리걸테크 스타트업 로앤컴퍼니와 함께 ‘솔라-리걸’을 개발목표.

업계 관계자는 “법률·의료·금융 등 특정 분야에서 활용되는 AI 서비스를 구사할 때 범용 LLM을 활용하기보다는 해당 분야 데이터를 중점적으로 학습한 소형언어모델을 활용하는 게 효율적”이라고 말했다.

파수
 sLLM인 ‘엘름(Ellm)’을 출시했다. 엘름은 온프레미스 구축형 sLLM으로 코딩, 법률, 세무, 금융 등 다양한 직군, 산업 환경에서 활용할 수 있다는 게 파수의 설명이다. 특정 작업이나 도메인에 맞는 작은 데이터 세트를 활용해 모델을 추가적으로 훈련시킬 수도 있어, 기업에서는 특정 부서나 조직에서만 활용할 수도 있다.

미국 시장조사업체 밸류에이츠 리포트가 발간한 보고서에 따르면 sLLM 시장 규모는 2022년 51억8000만달러에서 오는 2029년 171억8000만달러로 성장할 전망이다.

 

출처: <https://biz.chosun.com/it-science/ict/2024/05/03/TILI5ZARGVDX5JICKRAHP7H6RA/>




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UDP
사용자데이터그램 프로토콜
빠름. 패킷도착여부/순서올바른지 등 확인하지 않음.
중간에 일부 오류가 있어도 괜찮은 어플리케이션에 적합
음성, 영상 등,


TCP
전송제어 프로토콜
시작여부,종료여부, 전달여부 응답을 모두 받음.
완전한형태, 정확한 순서가 필요한 분야에 사용
WWW, 메일, P2P 등
패킷 도착 시 검사하고 정렬하는 기능도 있음.
핸드쉐이크 
SYN-SYN 
ACK-ACK
데이터전송
FIN-FIN
ACK-ACK 알겠다고 하고 종료

애플리케이션데이터 -> TCP세그먼트로 쪼개고, -> IP패킷으로 압축되어 전달되는 형태

DNS
루트   . 지구에 13대 루트서버 존재
최상위도메인 .com  TLD이며, ccTLD, gTLD가 있음. 
도메인  .google
서브도메인  mail 혹은 kr도 될수있고,

루트가 최상위얘들 알려주고,
최상위가 그 밑에 도메인애들 알려주고,
재귀적흐름.

사용자PC와 가장 가까운 로컬DNS는 캐싱기능이 있어서
자주 묻는 주소정보를 가지고 있음. 빨리 응답이 가능.

HTTP
클라이언트-서버 구조
요청-응답구조
하이퍼텍스트를 교환/전송할때 사용하는 규약
WWW의 기반
HTTP는 응용계층임.
전송은 역시 TCP로..됨
HTTP는 암호화되지 않아, 모든 정보를 볼 수 있음. 
즉, 오픈해도 되는 정보는 HTTP로 전달하면 되나.

HTTPS
HTTP메시지를 암호화된 봉투에 넣음
여기서 TLS라는 암호화프로토콜로 봉투를 밀봉함.
전송계층보안 TLS
(TLS핸드쉐이크 먼저하고 이후에 HTTPS핸드쉐이크)
양쪽 노드가 핸드쉐이크를 통해 공유비밀키를 구성함.
신뢰할 수 있는 제3자 인증기관 조직을 활용함
해당 업체를 통해 인증서를 발급하고, 인증서에 대한 무결성을 체크해줌.

하지만, 위조된 인증서도 발급될 수 있고, CA자체가 훼손될수도 있음.
등등, 다양한 속임수에 애플리케이션이 넘어갈 수 있음.

SNI
서버이름 표시
TLS의 확장표준 중의 하나임.
서버 한대에 여러 웹사이트 운영가능하므로,
TLS핸드쉐이크 초반에 어떤 웹사이트인지 같이 전달함.




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인터넷 기초 꼬리에 꼬리를 무는 해설
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네트워크 : 수많은 노드들이 연결된 상태? , 노드와 노드간의 연결?
서버도 노드의 하나임

인터넷으로 주고받는 데이터(텍스트, 이미지, 영상 등등)는
패킷형태로 주고 받는다.
사실 여러개의 패킷으로 쪼개어 진다.헤더에 주소태그 등이 있어서 목적지까지 배달됨

네트워크 연결에 있어 물리적인 방식은 여러가지
유선/ 무선
유선도, 구리선/광케이블
그러나 결국은, 패킷도 전달 될 때는 010101010 임.
보낼때 010101로 변환, 받아서 다시 역변환하는 과정을 거치는 것

그러나, 뭘 보내는지 어느정도 약속은 필요하지 않을까
그래서 프로토콜 약속이 있음, 같은 프로토콜을 써야 의사소통이 되는것임.
가장 유명한 프로토콜은 IP 인터넷프로토콜
이 표준을 따른 네트워크주소가 IP주소임.
IP주소는 세계에서 유일한 주소인 공인IP주소가 있고,
겹칠 수 있는 사설IP주소가 있음(이건 맘대로 쓰면 되고)

NAT
외부에서도 전부 다 아는 공용IP주소를 망안에서만 통하는 사설IP주소로 변환해주는 작업도 NAT
라우터가 해줌

패킷은, 중간에 탈취/변조가 가능함.
변조하여 전달하는 것을 스푸핑이라함.
이러한 공격을 방지하기 위해 암호화기술 , IPSec 인터넷프로토콜 암호화 기술이 들어감
패킷을 암호화함.
IPsec을 사용하는 장비는 암호화되지 않은 패킷은 모두 배제시킴.
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인터넷은 수많은 AS 자율시스템 들간의 연결임.
AS는 수많은 노드들의 연결(중간중간 라우터가 존재)
AS의 출입구역할 = BGP라우터 , 얘는 끊임없이 통신함. 통신=세션
세션에 참여한 AS들은 이웃AS라고 함.
이웃간 통신할 때는 각자의 공유정보를 교환한다.
(잘못된 경로정보를 교환하는 경우, 매우 큰 범위의 문제가 될수도 있음)


인터넷 라우팅 표준 프로토콜
BGP 경계경로 프로토콜, AS 간에 교환하는 방식을 정하는 대규모 프로토콜
기본적으로 적은 비용의 빠른 통신을 하도록 설계되어 있겠지.

IXP 인터넷익스체인지포인트 = 수백개의 AS들의 물리적인 연결점, 세계에 1천개 넘음.

BGP, IXP 두개를 이용하여, 패킷을 어느경로로 보낼것인지 결정됨

동적인 방식의 BGP도 있고, 반대로 정적라우팅 방식도 있음.

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23년 6월 발표

보여주기만, 착용은 불가했음

 

모델명 : Apple Vision Pro

프로세서 : 애플 M2 + 애플 R1

내부 디스플레이 : 2300만백만개의 픽셀, 눈 한쪽당 4K TV 보다 더 많은 수치

외부 디스플레이 : 커브드 OLED

넓이 : 100피트(1,200인치)

스피커 : 공간음향 시스템

배터리 : 2시간 ;;;;

특징 : EyeSight, OpticID

가격 : $3499

 

원화로, 1300원 곱하면 450만원!!!

 

 

 

게임은 강조하지 않음.

영상에도 컨트롤러를 들고 화면은 비전프로를 보는형태

 

 

공간 컴퓨팅 새로운 컴퓨터 환경
 
현실과 가상을 매끄럽게 이어준다
맥북을 열었을 때
맥북 스크린을 보면 그 스크린을 바로 비전 프로로 띄울 수 있다고
외형 프레임은 특수 알루미늄 합금
 
3차원으로 입체된 조형된 코팅 글래스


쉽게 탈부착 가능
핏 다이얼 정확하게 조여서 사용가능


12개의 카메라
5개의 센서 6개의 마이크


 눈 한쪽당 4K tv가 탑재된 것보다 더  많은 양의 픽셀이 탑재


특수 삼매 렌즈를 디자인
어느 각도에서 보더라도 선명하게 보인다
멀미가 안나려나
조작법 UX

손가락 두 개를 맞대면 선택 가능하고
위로 긁으면 스크롤
검색창을 바라보고 말하면 검색어가 입력되고


컨트롤은 없어요
내부 고속 카메라로 안구를 추적
안쪽화면 주변에 led가 눈에 안 보이는 빛을 눈에 써서
안구에 반응을 입력받는다
컨텐츠 일반 사진, 영상은 당연할 거고
 
파노라마로 찍은 사진은 서라운드뷰로 확장
오른쪽 상단에 위치한 디지털 크라운을 돌리게 된다면
공간을 더 넓히거나 더 줄일 수 있는


디즈니와 함께 컨텐츠를 준비중


스포츠 경기를 단순히 2d가 아닌 3d로 재현

EyeSight 주변에 누가 오게 된다면 비전 프로에서는 쓴 사람의 눈을 보여준다
페르소나
생성 AI 		비전으로 얼굴 스캔하게 되고 머신러닝으로 나의 새로운 페르소나를 생성
하여 앱에서 활용

 

1세대 인데도, 이렇게 다른데,

세대가 올라갈 수록 더욱 혁신을 보여줄듯,

 

그리고, 활용측면에서는 언제나 그랫듯이 유저들이 활용방안을 찾아낼 것이다.




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이직 시 기존회사에서 역제안을 받는 경우

이직회사는 연봉 +2천

기존회사는 연봉 + 천만원 + 보너스

 

아래 2가지 경우에 대한 장단점 및 코멘트를 나열해보자

그냥 이직 기존 회사 남는다
보통 역제안이 더 높은 연봉을 불러줘야됨.
구두약속은 믿을 수 없음.
제안을 한 본부장이 내년에 없을 수도 있음		 사직의사를 밝히는 순간 회사에 대한 로열티평가는 최하로 바뀜
한번 그러한 이력이 있다면, 언제든지 나갈 수 있는 사람으로 입에 오르내림.
수락 시 관계가 뒤바뀜. 칼자루는 상사가 쥐게됨.
천만원 차이 인데 간다
기본급이 오르면 퇴직금도 오른다
1년 버티고 이직 시, +2천연봉으로 시작한다.

기회가 왔을 때 옮긴다.		 새회사에서의 새로운 인맥형성 매우 힘들다,
새로운 회사에 이상한 사람들이 있을 가능성
(기존 지인이 있는 회사라면 상태를 잘 알고 있으니 상관없음)


        
지금은 계단을 오를 때


현실에 안주하면 뒤떨어짐.

보너스는 개구라임.		 구두보다는 기존연봉 + 천만원 연봉계약서를 들고 얘기하는 것이 좋을듯.

 

 

질문본문내용 추가로 댓글까지 긁어서,  GPT에게 요약요청

 




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M1의 옥타-코어 GPU 스펙
- PC 시장에서 첫 5nm 제조공정 칩

- 25,000개의 스레드를 동시 실행

- 최대 2.6 TFLOPS(테라플롭스) 그래픽 처리
- 메모리 대역폭은 68GB/sec

 


 M2 칩, 2022년 6월 발표

5nm 프로세스 노드 기반

GPU 성능은 3.6 TFLOPS(테라플롭스)

아직, 게이밍용 dGPU만한 성능까지는 아니다??

 

 

엔비디아 RTX 3050

단정밀도 부동 소수점 연산 FP32 처리 능력은 9 TFLOPS (테라플롭스)

AMD RX6600은 8.9 TFLOPS (테라플롭스)

 

 




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애플 최초 PC용 자체 설계 칩의 첫번째 시리즈 M1


GPU가 들어있는 M1칩의 성능이 궁금하여 차아보니

 

'Tom's Hardware' 벤치마크 결과

 

애플의 M1 프로세서가 아래 GPU카드 보다 앞섬.

엔비디아 지포스(Nvidia GeForce) GTX 1050 Ti

AMD 라데온(Radeon) RX 560

 

M1의 옥타-코어 GPU 스펙

- 25,000개의 스레드를 동시 실행

- 최대 2.6 TFLOPS(테라플롭스) 그래픽 처리 

 

GFXBench 5.0 벤치마크는 애플의 메탈 API로 테스트

 

 

모바일 단말기에서 주로 사용되는 GFXBench 5.0 벤치마크

 

지포스 GTX 1050 Ti와 라데온 RX 560은 구형/저가형 GPU임

 

 

원문: 'MacRumors'




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일단 벡터 자체가 속도가 빠르다.

다양한 각도, 관점에서 비교하여 찾을 수 있다.

다양한 유사성 측정

단어와 문장간의 상대적 위치도 하나의 팩터가 됨.

사과와 배는 가까운 곳에 있다?

일부만 다른 벡터는 같다? 오타처리?

 

텍스트 임베딩 (Text Embedding) 각 토큰을 숫자 벡터로 변환하는 작업 뿐 아니라,
추가로, 유사성, 분류, 의미 등을 벡터화에 같이 표현을 해준다.


단어 임베딩(Word Embeddings)
문장 임베딩(Sentence Embeddings)
벡터검색 Cog search의 기능
벡터이므로 ,여러가지 각도로 유사성을 찾아 주는 기술
기울기?  코사인유사도(두 벡터가 유사하면 각도가 작다)
벡터들 간의 거리?
유클리드거리? 자카드 유사도?		 유사성분석 검색
추천시스템
이미지검색, 영상검색, 음성검색,
추상적 정보검색

 

워드넷 : 단어간의 의미관계, 유사성정보 제공

동의의사전

 

검색서비스 내에, 문맥 및 의미를 분석하여 유사성확인하는 기능이  알고리즘에 들어가 있다.

Azure 내에 대표적인 벡터검색 서비스는 Azure cognitive search




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현업들의 조언들을 몇가지 정리 요약해보면…

 

  1. 입사하는 방법?

2023년 이 시기에는

데엔이든, DBA든 , 분석가든 신입채용이 거의 없다. 대부분 경력이고
회사도 바로 아웃풋을 내줄 수 있는 인재를 찾는 경향..

즉, 매우 제한적인 환경에서 가능한 방안은
백엔드개발자 등 개발을 하다가 커리어를 전환하는 방안

 

2. 입사 후에 가장 중요한 것은.

사수가 무조건 있어야됨.(없으면 가면 안됨)
이왕이면 잘 가르쳐주는, 잘 인도해주는 사수를 만나는 것이 가장 중요하다함.
네카라급 이상 경험한 사수면 더욱 좋음.

 

3.스타트업 vs 대기업

스타트업은 다양한 잡일을 다 경험해볼 수있음.

데엔 인프라가 취약할 수도..

스타트업도 사수가 괜찮으면, 대기업보다 괜찮음.

링크드인 등에서 입사할 회사를 찾아보라네.

네카라급 출신의 사수가 있는지?

 

대기업

스케일이 큰 만큼, 시야가 넓어질 수 있다.

다루는 도구를 비용과 관계없이 쓸 수 있다.

엔터프라이즈급 규모 데엔을 경험

 

 

 

가능하면 백엔드 먼저 가능방안.

 dw는 rdb같은 b tree 계열 인덱싱도 아니고 트랜젝션도 다르고 schema 디자인 패턴 등 완전 달라요.

SQL 쓴다고 비슷해보면 안됩니다.

차라리 트래픽이라던가 marshalling, 모니터링, k8s같은 걸 배우는 게 훨씬 이득입니다

 

 

참고 블로그

데이터팀 이적기: 백엔드 웹 개발자에서 데이터 엔지니어로

출처: <https://seulcode.tistory.com/534>

 

 




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