GeekNews Weekly

LLM이 단순한 작업부터 프로그래밍, 핵심 서비스 연동까지 폭넓게 사용되고 있습니다. 처음에는 단순한 데모 수준이었지만, 이제는 실제 제품에 적용할 만큼 LLM의 성능이 발전하고 비용도 저렴해졌습니다. 그러나 실제 서비스에 LLM을 적용한 시스템을 구축하는 것은 여전히 어렵습니다. 아마존의 Senior Applied Scientist인 Eugene Yan은 "1년 동안 LLM과 함께 구축하며 배운 점"이라는 글에서 LLM을 사용하는 실무자, 기술 리더, 창업자 및 경영진을 위한 내용을 폭넓게 정리했습니다. Eugene Yan은 심리학을 전공한 후 온라인으로 데이터사이언스를 독학해, 동남아의 아마존이라 불리는 Lazada의 데이터 사이언스 VP까지 되었고 현재는 아마존에서 ML, 추천 시스템, LLM을 담당하고 있는데요. 그는 성공의 이유 중 하나로 "지속적인 자기 학습"을 꼽으며, 이 글만 봐도 그의 학습 자세를 알 수 있습니다. 이 글은 3부로 구성되어 있는데요. 1부 "전술" 파트는 실무자를 위한 프롬프팅, RAG, 워크플로우, 평가 및 모니터링 등을 다루고 있고, 2부 "운영" 파트는 제품/기술 리더를 위해서 조직에서 데이터/모델 다루기, 제품에 도입하기, 효율적인 팀 구축 방법 등을 설명하며, 3부 "전략" 파트에서는 창업자/경영진을 위해 LLM을 어느 시점에 어떤 방법으로 도입해야 할지를 조직과 비용 관점에서 폭넓게 다루고 있습니다. 글의 마지막에 "0에서 1로 가는 데모는 이제 충분함. 이제는 1에서 N으로 가는 제품을 만들 때"라는 문장이 이 글의 목적을 잘 설명해줍니다. 꼭 읽어보시고 훌륭한 제품을 만드시기 바랍니다.
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긱뉴스의 방문자 통계를 보면 모바일:데스크탑이 5.5:4.5 정도 입니다. 데스크탑의 경우는 맥과 리눅스를 합친 사용자가 윈도우보다도 많은데요. 그래서인지 "매일 사용하는 추천 macOS앱을 알려주세요" 글이 엄청 인기를 끌었습니다. 본문에 정리된 도구들 외에도 40개가 넘는 댓글에서 많은 추천 앱을 보실수 있으니 참고 하시기 바랍니다. 댓글이 많으니 얻어갈 수 있는 정보가 많아서 좋네요. 다른 글에도 활발한 참여 부탁드립니다.
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