2024년 10월 02일 일일 요약
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1: 본문에서는 최근 2년간의 대형 언어 모델(LLM) 및 인공지능(AI) 연구 동향을 정리하였습니다. LLM의 발전 과정을 소개하며, 초기 텍스트 기반의 언어 모델에서 시작하여 다중 모달리티 및 전방위 모달리티로의 발전을 다루었습니다. 또한, AI 모델의 효율화, 입력 길이 확대, 허위 정보 및 취약성 문제, 데이터 요구에 대한 경쟁 등을 설명하였습니다. 연구자들이 추구하는 방향성과 기술 혁신 사례들을 제시하며 AI의 미래 가능성을 논의하였습니다.
키워드: LLM, Multi-modal, Foundation model, Hallucination, RAG, Reasoning, AIOS, Upskilling
출처: http://bahnsville.tistory.com/1265
LLM 왕국에서의 2년 Two Years in LLM
언어모델 (Language Model)이란 개념이 등장한 지도 이미 반세기가 지났고 현대적 LM을 알린 Transformer 논문이 나온 지도 이미 7년이 지났지만, 오늘날의 LLM은 ChatGPT가 대중에 공개된 2022년 11월, 즉
bahnsville.tistory.com
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2: Apache Iceberg는 기존의 Hive에서 발생하는 대용량 데이터 관리의 문제점을 해결하기 위해 개발된 오픈 소스 테이블 포맷입니다. Iceberg는 메타데이터와 스냅샷 기능을 통해 데이터 일관성을 보장하고, Hidden Partition 및 Time Travel 기능을 제공하여 사용자 편의를 극대화합니다. Hive와 비교하여 ACID 트랜잭션을 지원하며, 파티션 관리를 사용자에게 자동으로 수행하여 성능 저하 문제를 개선했습니다.
키워드: Apache Iceberg, Hive, ACID 트랜잭션, Hidden Partition, Time Travel, 메타데이터, 스냅샷
출처: https://wonyong-jang.github.io/bigdata/2024/10/01/Apache-Iceberg.html
[Iceberg] Apache Iceberg 등장 - SW Developer
1. Apache Iceberg의 등장 기존의 Apache Hive에서 대용량 데이터를 다룰 때 규모/성능/사용성에 대한 문제가 존재했고 이를 해결하기 위해 등장하게 되었다. Netflix에서 개발되었으며 페타바이트 규모의
wonyong-jang.github.io
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3: Speed Brain 기능을 통해 사용자가 탐색할 가능성이 높은 콘텐츠를 미리 프리패치하여 웹 페이지 로딩 속도를 45% 향상시킬 수 있게 되었습니다. 새로운 압축 알고리즘인 Zstandard는 Brotli와 유사한 압축 수준을 유지하면서도 더 빠른 성능을 보여줍니다. 또한, Ephemeral ID라는 도구를 통해 공유 IP 주소를 사용하는 사용자도 효과적으로 식별할 수 있게 되었습니다. 이 외에도 Cloudflare는 캐시 퍼지 속도를 150ms 미만으로 개선하고, Kubernetes Operator 패턴을 활용한 다양한 오퍼레이터를 소개했습니다. 마지막으로, Llama 3.2와 같은 최신 AI 모델이 다양한 환경에서 활용 가능하다는 내용이 포함되어 있습니다.
키워드: Speed Brain, LCP, Zstandard, Ephemeral ID, Cloudflare, Kubernetes Operator, Llama 3.2
출처: https://blog.outsider.ne.kr/1735
기술 뉴스 #255 : 24-10-01 :: Outsider's Dev Story
# 웹개발 관련 * **[Speed Brain 소개: 웹 페이지 로딩 속도 45% 향상](https://blog.cloudflare.com/ko-kr/introducing-speed-brain/)** : Speed Brain이라는 기능을 통해서 사용자가 다음번에 탐색할 가능성이...
blog.outsider.ne.kr
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4: 본 글에서는 Spring Boot 애플리케이션에서 AWS DynamoDB와의 CRUD (생성, 조회, 업데이트, 삭제) 작업을 수행하는 간단한 예제를 소개합니다. 프로젝트 구조와 의존성 설정, 애플리케이션 YAML 구성, DynamoDB와 상호작용하는 클라이언트 객체 생성 등을 설명하며, 엔티티와 요청 클래스, 레포지토리에서 CRUD 메소드를 구현하는 방법을 상세히 다룹니다. 또한, 로컬 Docker 컨테이너에서 DynamoDB를 실행하여 개발 환경을 설정하는 법도 안내합니다.
키워드: DynamoDB, Spring Boot, CRUD, Docker, AWS, Kotlin
출처: https://junhyunny.github.io/spring-boot/aws/dynamo-db/dynamodb-crud-example-with-spring-boot/
DynamoDB CRUD example with spring boot
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junhyunny.github.io