1P by neo 2달전 | favorite | 댓글 1개
  • XKCD 1425 (Tasks) turns ten years old today

    • 유명한 XKCD 만화 중 하나인 "Tasks"가 오늘로 10주년을 맞음
    • "사진이 새인지 확인하기" 같은 작업이 이제는 비전 LLM, CLIP, ResNet+ImageNet 등을 통해 쉽게 해결 가능해짐
    • 그러나 소프트웨어 개발에서 쉬운 문제와 어려운 문제를 구분하는 것은 여전히 많은 경험이 필요함
    • LLMs는 이 문제를 더 복잡하게 만듦
    • LLMs가 어떤 작업을 신뢰성 있게 해결할 수 있는지 이해하는 것은 매우 어렵고 직관적이지 않음
    • 수학에 약하고 사실 조회를 신뢰성 있게 할 수 없는 컴퓨터 시스템임
  • AI-assisted programming tools

    • AI 지원 프로그래밍 도구의 등장으로 더 많은 사람들이 자신만의 소프트웨어를 만들기 시작함
    • 새로운 AI 지원 초보 프로그래머들이 쉬운 문제와 어려운 문제를 빠르게 배우고 있음
    • 최근에 Claude Artifact로 이미지를 분석할 수 없다는 불만을 본 적이 있음
    • Claude 자체는 이미지를 분석할 수 있지만, CSP 헤더가 생성된 코드가 LLM으로 API 호출을 할 수 없게 막기 때문임
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GN⁺의 정리

  • 이 글은 소프트웨어 개발에서 쉬운 문제와 어려운 문제를 구분하는 것이 얼마나 중요한지 강조함
  • LLMs와 같은 AI 도구가 이 문제를 더 복잡하게 만들고 있음
  • AI 지원 프로그래밍 도구의 사용이 증가하면서 더 많은 사람들이 소프트웨어 개발에 뛰어들고 있음
  • CSP 헤더와 같은 기술적 제약을 이해하는 것이 중요함
  • 유사한 기능을 가진 프로젝트로는 GPT-4, BERT 등이 있음
Hacker News 의견
  • AI/ML의 발전 속도가 놀라울 정도로 빠름

    • 10년 전 GAN 논문이 나왔을 때 생성된 이미지 품질이 매우 인상적이었음
    • 현재까지의 진보는 상상 이상임
  • 소프트웨어는 집과 같음

    • 고객에게 "식당 의자를 거실로 옮기는 것과 화장실 변기를 옮기는 것은 다르다"는 비유를 자주 사용함
    • 비프로그래머들도 이러한 비유를 직관적으로 이해함
  • 인간은 수천 년 동안 항해 문제를 해결해왔음

    • 인공위성 유지에 필요한 에너지는 모델 훈련보다 훨씬 큼
  • "이건 잘 안 맞는 것 같다"는 말이 있음

    • 10년 전에는 어려운 것과 쉬운 것이 뒤바뀔 줄 몰랐음
  • LLM이 해결할 수 있는 작업을 이해하는 것은 여전히 어려움

    • 딸의 발표를 도와주기 위해 ChatGPT를 사용했으나 원하는 결과를 얻지 못함
    • 대신 각 알파벳을 야채로 구성하여 딸이 원하는 단어를 만듦
  • Jeremy Howard가 그의 확산 과정에서 이 분류기를 구현함

  • Randall의 예상 범위 내에 있음

    • 프로젝트 초기 예상은 5년이었으며, 10년 후에는 공개된 솔루션이 존재함
  • 2014년에 1425가 나왔음

    • "연구팀과 5년이 필요하다"는 말이 있었음
    • 2020년 BBC는 카메라가 새의 종류를 감지하는 블로그를 게시함
  • 사진에 일반적인 새의 색상이 포함되어 있는지 감지하고 나중에 경쟁자를 제거할 때 수정함

  • 과거에 프로그래밍을 이해하지 못하는 매니저가 있었음

    • 작은 정보 창을 여는 버튼 하나라고 생각했음
    • 데이터를 준비하는 데 몇 주가 걸린다는 것을 이해하는 데 시간이 걸렸음