GN⁺: AI 최신 동향에 빠르게 적응하려는 소프트웨어 엔지니어를 위한 추천 요청
(news.ycombinator.com)- AI 분야의 최신 동향을 파악하고자 하는 사용자가 있음
- ChatGPT를 거의 매일 사용하고 있으며, 작년에 OpenAI API 3.5를 사용한 경험이 있음
- AI 관련 업데이트를 위해 HN과 같은 기술 블로그를 찾고 있음
- https://simonwillison.net/를 발견했으나, 내용이 단편적이라고 느낌
Hacker News 의견
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모델을 훈련하는 방법보다는 모델을 사용하는 방법과 작동 원리를 배우는 것이 중요함
- Jeremy의 "Hacker's Guide to LLMs"와 Karpathy의 "State of GPT" 추천
- 3b1b의 LLMs와 transformers 시각화 영상도 유용함
- ChatGPT 훈련 과정과 AI의 개요를 다룬 영상도 참고할 만함
- Nicholas Carlini의 LLMs 활용 방법도 흥미로움
- 최신 정보를 얻기 위해 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, xAI의 인물들을 X/Twitter와 Bluesky에서 팔로우할 것을 권장함
- "No Priors", "Generally Intelligent", "Dwarkesh Patel", "Sequoia's Training Data" 등의 팟캐스트도 추천함
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Kaggle 대회 참여를 통해 AI에 대한 직관적 이해를 얻었음
- 특정 목표와 데이터셋 제공이 문제 해결을 더 쉽게 만듦
- Simon의 블로그는 소프트웨어 엔지니어에게 유용함
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"OpenCV University"의 YouTube 재생목록을 통해 컴퓨터 비전을 공부 중임
- CNN에 대한 깊이 있는 이해를 얻었고, 최근 프로젝트에 적용 중임
- 수학적 배경이 부족해도 쉽게 접근할 수 있는 학습 경로임
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매일 또는 매주 최신 정보를 업데이트하는 것은 비효율적일 수 있음
- 6-12개월마다 한 번씩 업데이트하는 것이 더 나음
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최첨단 모델 작업을 직접 수행하며 가이드북을 작성함
- 개념과 실습 코드, 학습 자료 링크가 포함되어 있음
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LLMs와 신경망의 기본 원리에 대한 자료를 제공함
- 최신 비디오 카드 소프트웨어에 대한 이해가 부족함
- GPU에 대한 의존도가 높아 다양한 머신러닝 접근법이 간과되고 있음
- AI 민주화를 위해 더 나은 언어와 하드웨어가 필요함
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Matt Berman, AI 요약 뉴스 다이제스트, Rick Lamers의 자료를 팔로우함
- FreeCodeCamp의 새로운 짧은 코스도 추천함
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최신 정보를 얻기 위해 기술 블로그보다는 안정적인 디퓨전과 로컬 라마 서브레딧을 추천함
- Andrej Karpathy의 YouTube 채널도 유용함