미물

RNN과 CNN을 사용하지 않고 Attention 만 사용하는 신경 기계 번역 Transformer를 제안함Transformers: self-attention, architecture, variants, optimization techniques (sparse attention, low-rank attention, flash attention), LLMs: prompting, finetuning, preference tuning, optimization techniques, Applications: LLM-as-a-judge, RAG, agents, reasoning models.

RNN과 CNN을 사용하지 않고 Attention 만 사용하는 신경 기계 번역 Transformer를 제안함.

대규모 시스템이 확장성(scalability), 신뢰성(reliability/availability), 성능(performance) 등에서 직면하는 문제들을 이해하고 실전 엔지니어링 경험과 패턴들을 알 수 있도록 읽을거리(북마크 사이트 정보 제공)를 제공함.

왜 기업들이 고유의 디자인 시스템을 구축하는지, 디자인 시스템에서 배울 수 있는 것들, 디자인 시스템 구축 시의 도전과 해결책, 주요 예시 13개를 소개하면서 디자인 시스템을 만들기 위해서 필요한 고민들을 정리해 놓은 글.

개발자나 기술 조직은 변화하는 환경에 맞춰 스킬셋과 역할을 재정의해야한다는 내용의 글(기업이나 조직 입장은 AI 협업 개발 환경, 에이전트 생태계 설계, 새로운 인적자원 개발 전략이 필요하고, 개발자는 코드만 쓰는 개발자보다는 문제를 정의하고 설계하며 AI를 활용해 만드는 개발자로 진화가 필요)