🤔최근 AI에 대한 개인적인 견해
[1] 2023년은 AI에 있어 정말 큰 한해인 것은 확실하다. 자체 모델 없이 API를 사용한 AI기업들의 등장. 거기다 AI 도입을 위한 "자칭 GPT 전문가"들의 발표가 더 많다. 심지어 기존 AI 모델 개발하던 회사들도 API로 전환한 경우가 대다수다. 내용 업데이트를 보면 "GPT-4 무제한 사용" 이라니...안타까운 마음이 크다. 예전에는 자체 모델이라는 낭만이라도 있었는데.
[2] 불편한 것은 사실이다. 카페에서 들리는 내용은 참담한 수준도 많다. 예를 들면 파라미터가 XX보다 많은 YY모델이 나왔다..헉 성능 대박이겠다? 그런 말 하실거면 그럼 MLP만 계속 쌓으시라.
[3] 그래도 "버블은 기술 발전에 도움이 된다"를 믿기로 했다.
[4] 2018년, 내가 처음 AI를 접했을 때, 다수는 고전 ML과 통계도 모르면서 TensorFlow로 레이어만 쌓으면 되는 줄 아느냐는 의견이 종종 있었다. 이 의견은 Keras, PyTorch가 등장하며 더 많아졌다. 더 밑으로가면 "근본 없이 Python 부터 한다. 역시 근본은 C/C++ 또는 JAVA지"도 있다.
[5] 물론 2018~2022까지 열심히 AI를 공부하는 동안 AI에도 연금술 같은 경우도 많았다. Loss함수 다 사용해보고, 모듈 다 갈아끼워보고... 뭐 그런 과정에서 Bag of Tricks 논문들도 나왔고 발전을 이뤘다고 생각한다. 그리고 실제로 연금술도 화학에 매우 큰 도움이 되었다.
[6] 결론적으로 연구자/개발자은 수학적으로, 프로그래밍 언어적으로 다시 내려가 기반을 다지며 현재 산업에 적용하기 위해 연구 및 개발들을 하고 있더라. 그리고 결국 기술이 적용되기 까지는 장기 투자가 필요한데, 이런 버블이 있기에 투자가 들어오는 것은 좋다고 생각한다.
[7] 또한 AI 기술에 대한 인지도나 이해도가 점진적으로 높아지는 것은 매우 긍정적으로 생각한다. 결국 AI라는 기술이 대중화되기 위해서는 (1)UX측면에서 기술에 대한 "신뢰"나 (2)소비자 보호 차원에서의 "규제 방안" 등이 해결되야 하는데, 이런 논의를 통해서 점점 나아질 것이라 기대한다.
[8] 현재 생겨나는 대다수 A(P)I기업은 망할거라 생각하지만, 그래도 이번 AI Summer에 국내에서 글로벌 AI에서 주도권을 잡는 기업들이 생기길 바란다.
원문 링크
[1] 2023년은 AI에 있어 정말 큰 한해인 것은 확실하다. 자체 모델 없이 API를 사용한 AI기업들의 등장. 거기다 AI 도입을 위한 "자칭 GPT 전문가"들의 발표가 더 많다. 심지어 기존 AI 모델 개발하던 회사들도 API로 전환한 경우가 대다수다. 내용 업데이트를 보면 "GPT-4 무제한 사용" 이라니...안타까운 마음이 크다. 예전에는 자체 모델이라는 낭만이라도 있었는데.
[2] 불편한 것은 사실이다. 카페에서 들리는 내용은 참담한 수준도 많다. 예를 들면 파라미터가 XX보다 많은 YY모델이 나왔다..헉 성능 대박이겠다? 그런 말 하실거면 그럼 MLP만 계속 쌓으시라.
[3] 그래도 "버블은 기술 발전에 도움이 된다"를 믿기로 했다.
[4] 2018년, 내가 처음 AI를 접했을 때, 다수는 고전 ML과 통계도 모르면서 TensorFlow로 레이어만 쌓으면 되는 줄 아느냐는 의견이 종종 있었다. 이 의견은 Keras, PyTorch가 등장하며 더 많아졌다. 더 밑으로가면 "근본 없이 Python 부터 한다. 역시 근본은 C/C++ 또는 JAVA지"도 있다.
[5] 물론 2018~2022까지 열심히 AI를 공부하는 동안 AI에도 연금술 같은 경우도 많았다. Loss함수 다 사용해보고, 모듈 다 갈아끼워보고... 뭐 그런 과정에서 Bag of Tricks 논문들도 나왔고 발전을 이뤘다고 생각한다. 그리고 실제로 연금술도 화학에 매우 큰 도움이 되었다.
[6] 결론적으로 연구자/개발자은 수학적으로, 프로그래밍 언어적으로 다시 내려가 기반을 다지며 현재 산업에 적용하기 위해 연구 및 개발들을 하고 있더라. 그리고 결국 기술이 적용되기 까지는 장기 투자가 필요한데, 이런 버블이 있기에 투자가 들어오는 것은 좋다고 생각한다.
[7] 또한 AI 기술에 대한 인지도나 이해도가 점진적으로 높아지는 것은 매우 긍정적으로 생각한다. 결국 AI라는 기술이 대중화되기 위해서는 (1)UX측면에서 기술에 대한 "신뢰"나 (2)소비자 보호 차원에서의 "규제 방안" 등이 해결되야 하는데, 이런 논의를 통해서 점점 나아질 것이라 기대한다.
[8] 현재 생겨나는 대다수 A(P)I기업은 망할거라 생각하지만, 그래도 이번 AI Summer에 국내에서 글로벌 AI에서 주도권을 잡는 기업들이 생기길 바란다.
원문 링크
Facebook
Log in or sign up to view
See posts, photos and more on Facebook.
👍17❤7
Forwarded from COINNESS News Feed (코인니스)
[VC 3개사, 사기 혐의로 커브 창업자 고소..."투자한 지분 못 받았다"]
디엘뉴스에 따르면, 탈중앙화 암호화폐 거래 프로토콜 커브(CRV) 관계사 스위스 스테이크(Swiss Stake GmbH)에 투자자로 참여했던 파라파이 캐피털(ParaFi Capital), 프레임워크 벤처스(Framework Ventures), 1kx 등 투자사 3곳이 마이클 이고로프(Michael Egorov) 커브 창업자를 미국 샌프란시스코 법원에 고소했다. 원고 측은 "이고로프의 기만과 사기, 영업비밀 도용 등으로 금전적 손해를 입었다. 그는 당초 기획했던 것보다 많은 양의 CRV를 락업했고, 이를 통해 DAO에 권한을 넘겨주는 대신 압도적인 지배력을 유지했다. 또 우리의 투자금을 커브 유동성 풀에 예치해 수백만 달러 상당의 CRV 토큰 보상 및 수수료 수익으로 챙겼다. 또 투자 당시 약속 받은 스위스 스테이크 지분을 받지 못헀고, 100만 달러에 가까운 투자금을 돌려받지 못했다. 수천만 달러 상당의 CRV 토큰도 투자자 몫으로 우리에게 할당됐어야 한다"고 주장했다. 한편 피고 측은 "원고 측의 주장은 허구다. 3년간 스위스에서 그들과 진행 중인 소송에서 이러한 내용의 언급은 한 번도 없었다"고 반박했다.
https://coinnesslive.page.link/KS7EmiGqWjVjuZEJ8
코인니스 앱·웹에 커뮤니티 서비스가 새롭게 추가되었습니다.
앱 업데이트 및 많은 이용 부탁드립니다.
디엘뉴스에 따르면, 탈중앙화 암호화폐 거래 프로토콜 커브(CRV) 관계사 스위스 스테이크(Swiss Stake GmbH)에 투자자로 참여했던 파라파이 캐피털(ParaFi Capital), 프레임워크 벤처스(Framework Ventures), 1kx 등 투자사 3곳이 마이클 이고로프(Michael Egorov) 커브 창업자를 미국 샌프란시스코 법원에 고소했다. 원고 측은 "이고로프의 기만과 사기, 영업비밀 도용 등으로 금전적 손해를 입었다. 그는 당초 기획했던 것보다 많은 양의 CRV를 락업했고, 이를 통해 DAO에 권한을 넘겨주는 대신 압도적인 지배력을 유지했다. 또 우리의 투자금을 커브 유동성 풀에 예치해 수백만 달러 상당의 CRV 토큰 보상 및 수수료 수익으로 챙겼다. 또 투자 당시 약속 받은 스위스 스테이크 지분을 받지 못헀고, 100만 달러에 가까운 투자금을 돌려받지 못했다. 수천만 달러 상당의 CRV 토큰도 투자자 몫으로 우리에게 할당됐어야 한다"고 주장했다. 한편 피고 측은 "원고 측의 주장은 허구다. 3년간 스위스에서 그들과 진행 중인 소송에서 이러한 내용의 언급은 한 번도 없었다"고 반박했다.
https://coinnesslive.page.link/KS7EmiGqWjVjuZEJ8
코인니스 앱·웹에 커뮤니티 서비스가 새롭게 추가되었습니다.
앱 업데이트 및 많은 이용 부탁드립니다.
coinnesslive.page.link
VC 3개사, 사기 혐의로 커브 창업자 고소..."투자한 지분 못 받았다"
디엘뉴스에 따르면, 탈중앙화 암호화폐 거래 프로토콜 커브(CRV) 관계사 스위스 스테이크(Swiss Stake GmbH)에 투자자로...
🤯3
Forwarded from Four Pillars Research (KR)
: : From Silos to Synergy : 웹3 데이터 파이프라인에 주목해야하는 이유
by Jay
📝칸트의 주장처럼, 우리는 사물의 현상만을 목격할 뿐 그 본질은 알 수 없을 지도 모른다. 그럼에도 불구하고, 우리는 ‘데이터(Data)’라고하는 관찰 기록들을 정보와 지식으로 가공해오며 인류 진보의 재료로 활용하고 있고, 정보 유통의 혁신이 문명을 얼마나 발전시킬 수 있는 지를 관찰해왔다. 따라서 탈중앙성이라는 특징과 더불어 다양한 가치들을 영위할 것으로 기대되는 웹3 시장에서도, 데이터 파이프라인의 구축은 그러한 기회를 실질적으로 포착할 수 있는 시작점의 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
▫️Singularity Comes from Informatic Innovation
▫️Data-Driven Decisions Everywhere
▫️Opportunities for On-Chain Data Flow
▫️Pipelining Web3 Data Legos
▫️Final Thoughts
아티클 전문
트위터 요약
FP Website | Telegram | Twitter(EN) | Twitter (KO)
by Jay
📝칸트의 주장처럼, 우리는 사물의 현상만을 목격할 뿐 그 본질은 알 수 없을 지도 모른다. 그럼에도 불구하고, 우리는 ‘데이터(Data)’라고하는 관찰 기록들을 정보와 지식으로 가공해오며 인류 진보의 재료로 활용하고 있고, 정보 유통의 혁신이 문명을 얼마나 발전시킬 수 있는 지를 관찰해왔다. 따라서 탈중앙성이라는 특징과 더불어 다양한 가치들을 영위할 것으로 기대되는 웹3 시장에서도, 데이터 파이프라인의 구축은 그러한 기회를 실질적으로 포착할 수 있는 시작점의 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
▫️Singularity Comes from Informatic Innovation
▫️Data-Driven Decisions Everywhere
▫️Opportunities for On-Chain Data Flow
▫️Pipelining Web3 Data Legos
▫️Final Thoughts
아티클 전문
트위터 요약
FP Website | Telegram | Twitter(EN) | Twitter (KO)
❤8👍4
최근 Curve의 스테이블코인 crvUSD 풀에 sfrxETH 외에 wstETH를 담보로 사용할 수 있게 되었습니다. 이후 거의 3일만에 풀에 wstETH 8000 wstETH가 담보로 잡혔네요.
현재 약 15,000ETH의 담보가 crvUSD 풀에 있습니다.
https://dune.com/subinium/crvusd
현재 약 15,000ETH의 담보가 crvUSD 풀에 있습니다.
https://dune.com/subinium/crvusd
❤5
Nvidia의 새로운 NeRF, Neuralangelo(뉴럴란젤로)
NeuS에 이어 Nvidia에서 엄청난 3D 고화질 복원 모델을 발표했네요. 이런 고화질 문제에 있어 Course-to-fine approach(간단하게 점진적으로 고화질 학습)을 통한 성능 개선은 언제봐도 짜릿한 것 같습니다.
https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/
NeuS에 이어 Nvidia에서 엄청난 3D 고화질 복원 모델을 발표했네요. 이런 고화질 문제에 있어 Course-to-fine approach(간단하게 점진적으로 고화질 학습)을 통한 성능 개선은 언제봐도 짜릿한 것 같습니다.
https://research.nvidia.com/labs/dir/neuralangelo/
Nvidia
Neuralangelo
Project page for Neuralangelo: High-Fidelity Neural Surface Reconstruction.
❤9
Q. AI 제품을 만드는 입장에서 모두 같은 LLM을 사용한다면 어떻게 차별화를 할 수 있는가?
A. AI라고 해서 차별화나 경쟁력의 문제가 사라지거나 달라진다고 생각하지 않는다. 결국 계속 제품적인 혁신을 해야한다. 비즈니스를 이해하고, 고객을 이해하고 그들의 원하는 문제를 풀어줘야 한다. LLM을 쓴다고 이런 문제가 자동으로 해결되는 건 아니다. 일반적인 비즈니스 모트가 다 적용된다.
https://tech.scatterlab.co.kr/round-table-talks-with-openai/
A. AI라고 해서 차별화나 경쟁력의 문제가 사라지거나 달라진다고 생각하지 않는다. 결국 계속 제품적인 혁신을 해야한다. 비즈니스를 이해하고, 고객을 이해하고 그들의 원하는 문제를 풀어줘야 한다. LLM을 쓴다고 이런 문제가 자동으로 해결되는 건 아니다. 일반적인 비즈니스 모트가 다 적용된다.
https://tech.scatterlab.co.kr/round-table-talks-with-openai/
tech.scatterlab.co.kr
샘 알트만과 따로 만나 1시간 동안 나눈 이야기
Private Session으로 진행된 Round Table Talks with OpenAI in Seoul 주요 내용을 공유합니다.
❤8
[카카오브레인] 기능에서 지능으로. Generative AI Business.
카카오브레인의 김일두 대표님의 "Generative AI에 대한 비즈니스 기회" 관련 글입니다. 지금까지 AI 글 중에 제 생각하는 AI 비즈니스 기회와 가장 근접한 글인 것 같습니다.
특히 기술의 오픈소스 비교 부분에서 매우 동의합니다. 현존하는 대규모 AI 모델의 경우 오픈소스와 독점 소스의 기술 격차는 단기간에는 좁혀지지 않을것이라 생각하는 편입니다. 물론 장기적으로 보았을 때는 격차와 무의미하게 가치 창출을 할 수 있습니다.
결론적으로 지금은 ‘모델 자체가 제품’이라는 말에 동의합니다. 이렇게 end-user에서 눈에 보이는 것보다 더 중요한 모델과 인프라 단위에서 지속적인 연구, 그리고 관심이 가장 필요한 시기입니다.
카카오브레인, 네이버 클라우드 등 국내 AI 기업 모두 화이팅입니다!
https://kakaobrain.notion.site/Generative-AI-Business-5b7ccc6a8f894628a7c92d86405d3ffc
카카오브레인의 김일두 대표님의 "Generative AI에 대한 비즈니스 기회" 관련 글입니다. 지금까지 AI 글 중에 제 생각하는 AI 비즈니스 기회와 가장 근접한 글인 것 같습니다.
특히 기술의 오픈소스 비교 부분에서 매우 동의합니다. 현존하는 대규모 AI 모델의 경우 오픈소스와 독점 소스의 기술 격차는 단기간에는 좁혀지지 않을것이라 생각하는 편입니다. 물론 장기적으로 보았을 때는 격차와 무의미하게 가치 창출을 할 수 있습니다.
결론적으로 지금은 ‘모델 자체가 제품’이라는 말에 동의합니다. 이렇게 end-user에서 눈에 보이는 것보다 더 중요한 모델과 인프라 단위에서 지속적인 연구, 그리고 관심이 가장 필요한 시기입니다.
카카오브레인, 네이버 클라우드 등 국내 AI 기업 모두 화이팅입니다!
https://kakaobrain.notion.site/Generative-AI-Business-5b7ccc6a8f894628a7c92d86405d3ffc
KakaoBrain on Notion
기능에서 지능으로. Generative AI Business. | Notion
작성자 : 카카오브레인 Curtis (김일두)
❤10👍2
QR + Generative AI Image가 한동안 핫했는데, 역시나 능력자 중 누군가가 만들어서 프로덕트 헌트에 올렸네요.
대-AI 시대에는 역시 손 빠른 사람이 최고입니다.👍
https://quickqr.art/
대-AI 시대에는 역시 손 빠른 사람이 최고입니다.👍
https://quickqr.art/
👍7❤2
최근 다양한 AI 아티클이 나오지만, 그 중에 여전히 1위를 뽑아보자면 연구실 선배이자 네이버 AI Lab의 Wonjae Kim 님의 Exploiting Contemporary ML라고 생각합니다. 2년전의 아티클임에도 정말 많은 인사이트를 제공하고 있습니다.
특히 지금이라도 딥러닝 세계를 기술적으로 탐구하는 이들이라면 "2016년 이후의 세계의 변화점", "성역 없는 침범", "Exploit을 하기 위해서 배워야 할 것"은 꼭 읽어보는 것을 추천합니다.
이 글을 읽으면서 다시 느꼈지만 최근 AI의 미래를 논하는 글들에서 Metric이나 Inductive Bias 등 기술 근본에서 고민하는 글이 잘 안보여 아쉬운 마음이 큽니다.
이 글 이후 가장 큰 기술적 발전 중 일부 갈래가 NeRF, Diffusion Model, LLM라고 생각되는데 이에 대한 기술적인 허들, 발전 방향 등에 대해 2편 나오면 좋겠네요
https://wonjae.kim/blog/2021/Exploiting_Contemporary_ML
특히 지금이라도 딥러닝 세계를 기술적으로 탐구하는 이들이라면 "2016년 이후의 세계의 변화점", "성역 없는 침범", "Exploit을 하기 위해서 배워야 할 것"은 꼭 읽어보는 것을 추천합니다.
이 글을 읽으면서 다시 느꼈지만 최근 AI의 미래를 논하는 글들에서 Metric이나 Inductive Bias 등 기술 근본에서 고민하는 글이 잘 안보여 아쉬운 마음이 큽니다.
이 글 이후 가장 큰 기술적 발전 중 일부 갈래가 NeRF, Diffusion Model, LLM라고 생각되는데 이에 대한 기술적인 허들, 발전 방향 등에 대해 2편 나오면 좋겠네요
https://wonjae.kim/blog/2021/Exploiting_Contemporary_ML
wonjae.kim
Wonjae Kim | Exploiting Contemporary ML
Wonjae Kim
👍11
AI명가 업스테이지의 글입니다. 언어 모델에 대한 전체 히스토리를 이해하기에 좋은 글이네요.
다만 마무리 부분은 저는 조금 애매한 느낌입니다. “모델 구독” 표현이 나이브하기도 하고, 양질 데이터는 지금뿐만이 아니라 20년 전에도 중요했기 때문에 큰 임팩트는 없네요.
저는 개발 측면에서 3가지 팀의 등장을 기대하고 있습니다. 물론 뛰어난 UX와 명확한 문제 설정이 가장 중요하다고 생각합니다.
1) 확장성 측면에서 가장 필요하고 성공할 것이라 예상하는 팀은 DevOps, 즉 전체적 파이프라인 구축이 모듈러하고 애자일하게 이뤄지는 팀이라고 생각합니다. 결국 모델은 정착하지 않고 업데이트가 꾸준히 이뤄지며 반복적인 배포가 이뤄질 것입니다. 이 과정에서 비용 효율성과 경쟁력 모든 것이 결정되지 않을까 생각이 듭니다.
2) 두번째는 데이터 수집을 고도화할 수 있는 팀입니다. 실제 데이터 레이블링은 노동 집약적입니다. 물론 self-supervised learning 등의 발전으로 레이블링이 점점 쉬워지고 있지만 아직 여전히 다수 분야에는 데이터는 노동집약적인 수집이 이뤄지고 있습니다. 이 과정에서 툴의 UX나 인센티브 모델이 상당히 중요해질 것 같은데 아직 이 시장의 1등은 없어보이네요.
3) 결국은 인프라입니다. GPU/FPGA를 효율적으로 사용하게 해줄 수 있는 팀이 필요합니다. training도, inference도 말이죠. 이 레벨에서는 하드웨어/소프트웨어에서 최적화할 수 있는 방법이 다양합니다. 데이터 센터 구축, AI용 반도체부터 CUDA 최적화까지 여러모로 기대가 되네요. 근데 이런 작업은 다수의 전문가와 많은 비용이 필요한 문제라 기존 대기업이 잘할 가능성이 높은 편이라 생각합니다. 가끔 슈퍼 천재가 나타나 이런 문제를 개선하기도 하는데, 더 많이 등장하기를 기대합니다 :)
저는 Public AI가 더욱 큰 시장에 나오기 위해서는 발생 가능한 Worst Case에 대한 규제와 인식이 중요하다고 생각합니다. 의료, 재무, 법률 등 고비용 문제는 “책임값”이 포함된다고 생각합니다. 모든 위험을 소비자에게 넘기는 것도 하나의 방법이겠지만 대다수 AI는 특정 주체에 의해 개발이 이뤄질 것이라면 책임 소제 등에 대한 규제 문제는 더욱 중요할 것입니다. 연장선 상에사 요새는 잘 안보이지만 XAI(Explainable AI, 설명가능한 AI) 팀들의 부활도 기대하고 있습니다.
https://www.upstage.ai/blog/tech/reinterpreting-the-history-of-nlp-based-ai-through-a-data-centric-perspective
다만 마무리 부분은 저는 조금 애매한 느낌입니다. “모델 구독” 표현이 나이브하기도 하고, 양질 데이터는 지금뿐만이 아니라 20년 전에도 중요했기 때문에 큰 임팩트는 없네요.
저는 개발 측면에서 3가지 팀의 등장을 기대하고 있습니다. 물론 뛰어난 UX와 명확한 문제 설정이 가장 중요하다고 생각합니다.
1) 확장성 측면에서 가장 필요하고 성공할 것이라 예상하는 팀은 DevOps, 즉 전체적 파이프라인 구축이 모듈러하고 애자일하게 이뤄지는 팀이라고 생각합니다. 결국 모델은 정착하지 않고 업데이트가 꾸준히 이뤄지며 반복적인 배포가 이뤄질 것입니다. 이 과정에서 비용 효율성과 경쟁력 모든 것이 결정되지 않을까 생각이 듭니다.
2) 두번째는 데이터 수집을 고도화할 수 있는 팀입니다. 실제 데이터 레이블링은 노동 집약적입니다. 물론 self-supervised learning 등의 발전으로 레이블링이 점점 쉬워지고 있지만 아직 여전히 다수 분야에는 데이터는 노동집약적인 수집이 이뤄지고 있습니다. 이 과정에서 툴의 UX나 인센티브 모델이 상당히 중요해질 것 같은데 아직 이 시장의 1등은 없어보이네요.
3) 결국은 인프라입니다. GPU/FPGA를 효율적으로 사용하게 해줄 수 있는 팀이 필요합니다. training도, inference도 말이죠. 이 레벨에서는 하드웨어/소프트웨어에서 최적화할 수 있는 방법이 다양합니다. 데이터 센터 구축, AI용 반도체부터 CUDA 최적화까지 여러모로 기대가 되네요. 근데 이런 작업은 다수의 전문가와 많은 비용이 필요한 문제라 기존 대기업이 잘할 가능성이 높은 편이라 생각합니다. 가끔 슈퍼 천재가 나타나 이런 문제를 개선하기도 하는데, 더 많이 등장하기를 기대합니다 :)
저는 Public AI가 더욱 큰 시장에 나오기 위해서는 발생 가능한 Worst Case에 대한 규제와 인식이 중요하다고 생각합니다. 의료, 재무, 법률 등 고비용 문제는 “책임값”이 포함된다고 생각합니다. 모든 위험을 소비자에게 넘기는 것도 하나의 방법이겠지만 대다수 AI는 특정 주체에 의해 개발이 이뤄질 것이라면 책임 소제 등에 대한 규제 문제는 더욱 중요할 것입니다. 연장선 상에사 요새는 잘 안보이지만 XAI(Explainable AI, 설명가능한 AI) 팀들의 부활도 기대하고 있습니다.
https://www.upstage.ai/blog/tech/reinterpreting-the-history-of-nlp-based-ai-through-a-data-centric-perspective
Upstage
Reinterpreting the History of NLP-based AI through a Data-Centric Perspective — Upstage
What insights can be gained by examining natural language processing (NLP) through a data-centric perspective? Explore our blog post that delves into the 70-year history of AI, covering rule-based systems, machine learning, deep learning, and the recent emergence…
👍8❤3
[1] 현재 AI 앱 큐레이션 사이트들(링크 참고)을 살펴보며 느낀 건, ChatGPT 등 LLM기반 API를 통한 서비스의 부가가치의 대다수는 좋은 추상화 계층(abstraction level) 제공을 통해 발생한다.
[2] 간단하게 말해 내부 복잡한 업무를 간편하게 해주는 것을 의미한다. 예시로 지금 툴의 다수는 (1)보다 나은 프롬프트 작성해주기 (2)결과에 대한 쉬운 추출을 돕는 작업이다. 이제 Function Call도 제공해주니 연속적인 결과물에 대해서 정확도나 퀄리티 향상도 기대할 수 있다.
[3] 이런 추상화 계층은 많은 서비스의 본질이다. 결국 엔드유저의 노를 줄여주는 것은 서비스들은 시장 형성의 시작. 배달앱, 숙박앱 등의 정보 수집 및 필터링이 예시이다. 다음은 AI API 기반으로 성공할 몇 가지 방향성과 현존 기업에 대한 개인적인 의견이다. 교육, 엔터, 게임 등 기존의 컨텐츠가 있는 산업은 제외하였다.
[4] (Case 1️⃣) 다양한 타 서비스와의 결합을 통한 부가가치 창출 내부 정보를 사용하기 위해서는 비즈니스 사이드에서 이해 관계자를 최대한 많이 만드는 것이 중요하다. 이 과정에서 내부 데이터를 꾸준히 접근하여 대규모 기업 커뮤니티를 만들어 성장하는 기업이 생겨날 것이라 생각한다.
[5] 국내는 뤼튼이 이런 부분에서 스타트를 잘 끊었다고 생각한다. 더 잘되기 위해서는 LLM이 해결하지 못하는 추천시스템과 Bias에 대해 대처할 보다 많은 기능 향상이 있어야 할 것으로 예상한다. 기존 추천시스템의 강자가 BD 역량만 갖추고 있다면 크게 성장할 것이다.
[5-1] 번외로 AI 기업과 비즈니스 간의 네트워크에서 블록체인과의 결합도 재밌을 것 같다. 커뮤니티가 커지고 조밀해지면 Proof-of-Prompt 등을 통해 인센티브를 나눠가지는 구조도 재밌지 않을까? Chainlink 등을 차용해볼 수 있을 것 같다.
[6] (Case 2️⃣) 프롬프트를 통한 결과에 대한 성능이 유사해졌기에 UX에서 우위를 차지하는 기업도 기대해볼 수 있다. 서비스의 UX는 맥락적(contextuality)으로 다양한 요소에 영향을 받는다. 즉, 서비스를 언제, 누가, 어디서, 어떻게 사용하여 어떤 총체적 느낌을 받는지가 중요하다. 이런 접근 방향에서 제일 쉬운 것은 익숙한 환경에서 프롬프트 제공이 있다.
[7] 국내에는 업스테이지의 AskUp이 잘하고 있다. 카카오톡이라는 국내 유저에게 익숙한 앱과 모바일이라는 특성을 이용하여 100만명 이상의 사용자를 유치했다. 추가로 이미지 생성 모델과 업스테이지의 강력한 툴이었던 OCR을 제공하며 서비스의 퀄리티를 향상시켰다. 다만 이런 부분에 있어 브랜딩은 좋았으나 BM 측면에서는 의문이 있지만, 이런 LLM 기반 대규모 서비스 운영을 통한 lesson learn으로 또 재밌는 결과물이 나오지 않을까 기대한다.
[8] (Case 3️⃣) AI Bot Community. 다들 각자의 프롬프트를 공유하는 커뮤니티가 형성될 것이다. 이 시장의 성장의 핵심은 2가지라 생각한다. (1) 인센티브가 충분하거나 (2) 재밌거나. 1에 해당하는 스토어, 마켓, 토큰 인센티브 만으로는 생존하지 못한다. 스팀잇의 토큰 인센티브 모델 실패를 예시로 들 수 있을 것 같은데, 봇과 카피캣에 대해 해결하는 것은 쉽지 않은 문제. 결국 게이미피케이션(Gamification)이 뛰어난 팀이 성공할 것이라 예상한다. 그 과정에서 나무위키와 같은 밈스러운 오픈 커뮤니티의 성공을 기대중이다.
[9] 위 모든 서비스들의 중요 포인트는 브랜드 충성도를 높여야 한다. 지금의 기능은 단순하기도 하고 현재는 성능에 대해 충분히 만족하지 않기에 기능에 따라 소비자가 이동할 가능성이 높다. 기능은 점점 발전할 것이고, 어느 순간에는 서비스 이동에 대한 효용이 급감하는 시점이 온다. 마치 지금 갤럭시가 카메라 좋다고 해서 아이폰 유저가 떠나지 않는 것처럼.
[10] 결국 서비스의 본질은 사용자다. 사용자들이 신뢰하고 애정하는 AI 기업이 많이 나오길 기대한다.
[2] 간단하게 말해 내부 복잡한 업무를 간편하게 해주는 것을 의미한다. 예시로 지금 툴의 다수는 (1)보다 나은 프롬프트 작성해주기 (2)결과에 대한 쉬운 추출을 돕는 작업이다. 이제 Function Call도 제공해주니 연속적인 결과물에 대해서 정확도나 퀄리티 향상도 기대할 수 있다.
[3] 이런 추상화 계층은 많은 서비스의 본질이다. 결국 엔드유저의 노를 줄여주는 것은 서비스들은 시장 형성의 시작. 배달앱, 숙박앱 등의 정보 수집 및 필터링이 예시이다. 다음은 AI API 기반으로 성공할 몇 가지 방향성과 현존 기업에 대한 개인적인 의견이다. 교육, 엔터, 게임 등 기존의 컨텐츠가 있는 산업은 제외하였다.
[4] (Case 1️⃣) 다양한 타 서비스와의 결합을 통한 부가가치 창출 내부 정보를 사용하기 위해서는 비즈니스 사이드에서 이해 관계자를 최대한 많이 만드는 것이 중요하다. 이 과정에서 내부 데이터를 꾸준히 접근하여 대규모 기업 커뮤니티를 만들어 성장하는 기업이 생겨날 것이라 생각한다.
[5] 국내는 뤼튼이 이런 부분에서 스타트를 잘 끊었다고 생각한다. 더 잘되기 위해서는 LLM이 해결하지 못하는 추천시스템과 Bias에 대해 대처할 보다 많은 기능 향상이 있어야 할 것으로 예상한다. 기존 추천시스템의 강자가 BD 역량만 갖추고 있다면 크게 성장할 것이다.
[5-1] 번외로 AI 기업과 비즈니스 간의 네트워크에서 블록체인과의 결합도 재밌을 것 같다. 커뮤니티가 커지고 조밀해지면 Proof-of-Prompt 등을 통해 인센티브를 나눠가지는 구조도 재밌지 않을까? Chainlink 등을 차용해볼 수 있을 것 같다.
[6] (Case 2️⃣) 프롬프트를 통한 결과에 대한 성능이 유사해졌기에 UX에서 우위를 차지하는 기업도 기대해볼 수 있다. 서비스의 UX는 맥락적(contextuality)으로 다양한 요소에 영향을 받는다. 즉, 서비스를 언제, 누가, 어디서, 어떻게 사용하여 어떤 총체적 느낌을 받는지가 중요하다. 이런 접근 방향에서 제일 쉬운 것은 익숙한 환경에서 프롬프트 제공이 있다.
[7] 국내에는 업스테이지의 AskUp이 잘하고 있다. 카카오톡이라는 국내 유저에게 익숙한 앱과 모바일이라는 특성을 이용하여 100만명 이상의 사용자를 유치했다. 추가로 이미지 생성 모델과 업스테이지의 강력한 툴이었던 OCR을 제공하며 서비스의 퀄리티를 향상시켰다. 다만 이런 부분에 있어 브랜딩은 좋았으나 BM 측면에서는 의문이 있지만, 이런 LLM 기반 대규모 서비스 운영을 통한 lesson learn으로 또 재밌는 결과물이 나오지 않을까 기대한다.
[8] (Case 3️⃣) AI Bot Community. 다들 각자의 프롬프트를 공유하는 커뮤니티가 형성될 것이다. 이 시장의 성장의 핵심은 2가지라 생각한다. (1) 인센티브가 충분하거나 (2) 재밌거나. 1에 해당하는 스토어, 마켓, 토큰 인센티브 만으로는 생존하지 못한다. 스팀잇의 토큰 인센티브 모델 실패를 예시로 들 수 있을 것 같은데, 봇과 카피캣에 대해 해결하는 것은 쉽지 않은 문제. 결국 게이미피케이션(Gamification)이 뛰어난 팀이 성공할 것이라 예상한다. 그 과정에서 나무위키와 같은 밈스러운 오픈 커뮤니티의 성공을 기대중이다.
[9] 위 모든 서비스들의 중요 포인트는 브랜드 충성도를 높여야 한다. 지금의 기능은 단순하기도 하고 현재는 성능에 대해 충분히 만족하지 않기에 기능에 따라 소비자가 이동할 가능성이 높다. 기능은 점점 발전할 것이고, 어느 순간에는 서비스 이동에 대한 효용이 급감하는 시점이 온다. 마치 지금 갤럭시가 카메라 좋다고 해서 아이폰 유저가 떠나지 않는 것처럼.
[10] 결국 서비스의 본질은 사용자다. 사용자들이 신뢰하고 애정하는 AI 기업이 많이 나오길 기대한다.
www.toolify.ai
Best AI Tools Directory & AI Tools List - Toolify
Toolify is the largest AI tools directory & GPT Store Apps. Over 27700+ AI Websites and AI Tools. AI Tools list and GPTs Store Apps list are auto updated by ChatGPT.
❤7
갑자기 AI 이야기하다 뜬금없지만 저는 가장 좋아하는 기업 중 하나로 "닌텐도"를 뽑는데, 그 이유는 사용자의 재미와 경험에 대한 많은 고민이 느껴지기 때문입니다. (특히 미야모토 시게루 최고)
닌텐도 스토리 관련 많은 컨텐츠가 있지만 가장 좋아하는 영상 중 하나로 다음 영상을 추천합니다. 젤다의 전설 야생의 숨결까지의 이야기로 2편으로 구성되어 있고 합쳐서 30분 정도인데 주말에 가볍게 보시는 것을 추천합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=IKvlOA8BB6M
닌텐도 스토리 관련 많은 컨텐츠가 있지만 가장 좋아하는 영상 중 하나로 다음 영상을 추천합니다. 젤다의 전설 야생의 숨결까지의 이야기로 2편으로 구성되어 있고 합쳐서 30분 정도인데 주말에 가볍게 보시는 것을 추천합니다.
https://www.youtube.com/watch?v=IKvlOA8BB6M
YouTube
젤다의 전설 야생의 숨결은 어떻게 만들어졌을까? #1ㅣ게임 연대기
자막 있습니다. 유튜브 자막 CC 기능을 켜주세요!
세상엔 수많은 게임들이 있습니다.
그 중 명작, 수작들은 어떻게 만들어졌을까요?
그 세번째 게임으로 젤다의 전설
연대기를 설명해드리겠습니다.
#게임넛 #닌텐도 #젤다의전설
세상엔 수많은 게임들이 있습니다.
그 중 명작, 수작들은 어떻게 만들어졌을까요?
그 세번째 게임으로 젤다의 전설
연대기를 설명해드리겠습니다.
#게임넛 #닌텐도 #젤다의전설
❤9🔥1
Forwarded from 코인100년장투 리서치
[OP Stack이 미래다?]
오전에 아비트럼의 L3 체인(Orbit)에 관한 소식을 전해드렸는데, 오늘 xpara님께서 Four Pillars 아티클로 OP Stack에 관한 아티클을 작성해주셨습니다.
블록체인을 쉽게 띄울 수 있는 툴은 여태까지 많았지만, 지금까지 가장 독보적인 플레이어는 단연코 코스모스SDK입니다. 비록 코스모스SDK가 잘 나간다고 해도 value가 ATOM에 accrual되지는 않는다는 단점이 있으나, 지금까지 블록체인 업계에서 코스모스SDK가 보여준 영향력은 굉장하다고 볼 수 있습니다.
Osmosis, EVMOS, Axelar, Canto 등 IBC 생태계에 긴밀히 엮인 수 많은 앱체인들뿐만 아니라, Finschia(구 Line Blockchain),, Sei 등 다른 굵직굵직한 네트워크들도 코스모스SDK를 활용했기 때문이죠.
그렇다면 다음 불장 때 주목을 받을 블록체인 SDK는 무엇이냐 했을 때, 저는 단연코 OP Stack을 1등으로 뽑고 싶습니다. 그 이유는 아래와 같습니다:
1. 최근 L2와 관련되서 유저 어돕션과 기술력이 많이 개선되면서 수 많은 프로젝트들이 L2의 형태를 추구하고 있는 추세이다.
2. OP Stack을 활용한 프로젝트들이 굉장히 많이 늘어나고 있다. 가장 대표적인 것이 코인베이스의 Base 체인이며, 그 외에도 Caldera라고 클릭 몇 번만 하면 OP Stack 체인을 만들 수 있는 RaaS 서비스도 존재한다.
3. 이번 하락장을 통해 애매한 L1은 많이 죽고, 결국 옵티미즘, 아비트럼이 굉장히 상위권으로 치고 올라오는 등 이더리움 생태계의 rigidity가 증명되었다. 앞으로 더 많은 프로젝트들이 L2의 형태를 띌 것이다.
심지어 OP Stack을 사용하는 네트워크의 경우 네트워크에서 발생하는 수익 중 일부는 OP토큰이 관리하는 treasury로 흘러들어가게 할 수 있기 때문에, value accrual이 전혀되지 않는 코스모스SDK와 근본적으로 큰 차이점을 보여주기도 합니다.
이렇게 중요한 OP Stack, 궁금하시다면 위의 아티클을 읽어보는 것을 꼭 추천드립니다!
코100장 채널 l Medium l Twitter l Four Pillars
오전에 아비트럼의 L3 체인(Orbit)에 관한 소식을 전해드렸는데, 오늘 xpara님께서 Four Pillars 아티클로 OP Stack에 관한 아티클을 작성해주셨습니다.
블록체인을 쉽게 띄울 수 있는 툴은 여태까지 많았지만, 지금까지 가장 독보적인 플레이어는 단연코 코스모스SDK입니다. 비록 코스모스SDK가 잘 나간다고 해도 value가 ATOM에 accrual되지는 않는다는 단점이 있으나, 지금까지 블록체인 업계에서 코스모스SDK가 보여준 영향력은 굉장하다고 볼 수 있습니다.
Osmosis, EVMOS, Axelar, Canto 등 IBC 생태계에 긴밀히 엮인 수 많은 앱체인들뿐만 아니라, Finschia(구 Line Blockchain),, Sei 등 다른 굵직굵직한 네트워크들도 코스모스SDK를 활용했기 때문이죠.
그렇다면 다음 불장 때 주목을 받을 블록체인 SDK는 무엇이냐 했을 때, 저는 단연코 OP Stack을 1등으로 뽑고 싶습니다. 그 이유는 아래와 같습니다:
1. 최근 L2와 관련되서 유저 어돕션과 기술력이 많이 개선되면서 수 많은 프로젝트들이 L2의 형태를 추구하고 있는 추세이다.
2. OP Stack을 활용한 프로젝트들이 굉장히 많이 늘어나고 있다. 가장 대표적인 것이 코인베이스의 Base 체인이며, 그 외에도 Caldera라고 클릭 몇 번만 하면 OP Stack 체인을 만들 수 있는 RaaS 서비스도 존재한다.
3. 이번 하락장을 통해 애매한 L1은 많이 죽고, 결국 옵티미즘, 아비트럼이 굉장히 상위권으로 치고 올라오는 등 이더리움 생태계의 rigidity가 증명되었다. 앞으로 더 많은 프로젝트들이 L2의 형태를 띌 것이다.
심지어 OP Stack을 사용하는 네트워크의 경우 네트워크에서 발생하는 수익 중 일부는 OP토큰이 관리하는 treasury로 흘러들어가게 할 수 있기 때문에, value accrual이 전혀되지 않는 코스모스SDK와 근본적으로 큰 차이점을 보여주기도 합니다.
이렇게 중요한 OP Stack, 궁금하시다면 위의 아티클을 읽어보는 것을 꼭 추천드립니다!
코100장 채널 l Medium l Twitter l Four Pillars
❤3
[월간 안수빈] 23년 2분기 (feat. 목표)
세상에 어지러운 일이 참 많은 요새입니다. 제가 직접적으로 연결되어 있지 않더라도 마음이 불편한 날들이 많지만, 결국 각자가 할 수 있는 최선은 노이즈 속에서도 자신의 길을 가는 것이라고 생각이 듭니다.
2분기가 조금 남았지만 여유가 있을 때, 생각이 들 때 얼른 작성해보았습니다.
항상 글 읽어주시는 많은 구독자분들 감사합니다.
다들 무탈한 3분기 보내시기 바랍니다.
https://ansubin.com/2023-q2/
세상에 어지러운 일이 참 많은 요새입니다. 제가 직접적으로 연결되어 있지 않더라도 마음이 불편한 날들이 많지만, 결국 각자가 할 수 있는 최선은 노이즈 속에서도 자신의 길을 가는 것이라고 생각이 듭니다.
2분기가 조금 남았지만 여유가 있을 때, 생각이 들 때 얼른 작성해보았습니다.
항상 글 읽어주시는 많은 구독자분들 감사합니다.
다들 무탈한 3분기 보내시기 바랍니다.
https://ansubin.com/2023-q2/
👍32❤17👏7
최근에는 좋은 AI 뉴스레터들이 정말 많은 것 같습니다. (좋은 Crypto 뉴스레터 있으면 공유해주세요.)
개발자나 PM 또는 이런 시스템 관련하여 관심이 있는 분들이라면 ai 시스템을 구축했을 때 진행되는 순서가 머리속에 있겠지만,
대다수는 LLM 서비스 등을 사용할 때 직관적으로 캐치하기 어려울 수가 있습니다.
그럴 때 사용하기 좋고,간단하게 이해하기 좋은 자료를 SwirlAI라는 뉴스레터에서 공유해주고 있네요.
발표 및 강의 자료 준비하는 분들에게도 용이하게 사용될 것 같아 공유합니다. 🙂
https://www.newsletter.swirlai.com/
개발자나 PM 또는 이런 시스템 관련하여 관심이 있는 분들이라면 ai 시스템을 구축했을 때 진행되는 순서가 머리속에 있겠지만,
대다수는 LLM 서비스 등을 사용할 때 직관적으로 캐치하기 어려울 수가 있습니다.
그럴 때 사용하기 좋고,간단하게 이해하기 좋은 자료를 SwirlAI라는 뉴스레터에서 공유해주고 있네요.
발표 및 강의 자료 준비하는 분들에게도 용이하게 사용될 것 같아 공유합니다. 🙂
https://www.newsletter.swirlai.com/
Swirlai
SwirlAI Newsletter | Aurimas Griciūnas | Substack
Learn about end-to-end Data Systems and stay up to date with what is happening in the Data World. Click to read SwirlAI Newsletter, by Aurimas Griciūnas, a Substack publication with tens of thousands of subscribers.
👍9❤1
기다렸던 DuneCon 공지가 드디어 나왔네요! 11월 2일 리스본에서 진행된다고 합니다. 이번에 주제와 연사들이 상당히 궁금하네요👀
https://twitter.com/duneanalytics/status/1674801903304314881?s=46&t=_9QK1B_9Xfb5kENxfV3x-g
https://twitter.com/duneanalytics/status/1674801903304314881?s=46&t=_9QK1B_9Xfb5kENxfV3x-g
🔥7
Forwarded from meow mix🐱
🪄 내러티브를 따르는 Dune 대시보드 5
Dune Analytics는 복잡한 온체인 데이터를 시각화하여 각종 데이터를 편리하게 분석할 수 있게 도와주는 유용한 플랫폼입니다.
텔레그램 채널 meow mix🐱에서 유용한 Dune 대시보드를 5개를 선정했습니다.
1. Crypto Narratives (링크)
온체인 분석을 통해 현재 시장을 이끄는 & 잠재적인 내러티브를 추적할 수 있습니다. 대시보드는 새로운 내러티브와 프로젝트를 정기적으로 업데이트합니다.
2. LayerZero Dashboard (링크)
레이어제로의 잠재적인 에어드랍 확인을 위해 사용할 수 있습니다. 지갑 주소별 활성도 순위 또한 제공하고 있습니다.
3. LSDFi (링크)
최근 회자되는 LSDFi 트랙의 '블루칩' 프로젝트를 나열합니다. 급격한 자금 유입이 있는 프로젝트는 단기 인센티브 면에서 매우 좋은 모습을 보입니다.
4. 이더리움 이용자 활성도 (링크)
이더리움 네트워크 활성도를 추적합니다. 이더리움 네트워크 데이터는 알트코인 마켓 현황 파악을 위해 고려할 가치가 있습니다.
5. *Bitcoin Tokens (링크)
비트코인 생태계의 토큰 현황을 게시합니다. 이용자들이 관심을 쏟는 토큰 유형을 보여주고 생태계 트렌드를 이끄는 분야를 찾을 수 있습니다.
*Web3 데이터 분석가 Subin an님의 대시보드입니다. (텔레그램 채널)
Dune Analytics는 복잡한 온체인 데이터를 시각화하여 각종 데이터를 편리하게 분석할 수 있게 도와주는 유용한 플랫폼입니다.
텔레그램 채널 meow mix🐱에서 유용한 Dune 대시보드를 5개를 선정했습니다.
1. Crypto Narratives (링크)
온체인 분석을 통해 현재 시장을 이끄는 & 잠재적인 내러티브를 추적할 수 있습니다. 대시보드는 새로운 내러티브와 프로젝트를 정기적으로 업데이트합니다.
2. LayerZero Dashboard (링크)
레이어제로의 잠재적인 에어드랍 확인을 위해 사용할 수 있습니다. 지갑 주소별 활성도 순위 또한 제공하고 있습니다.
3. LSDFi (링크)
최근 회자되는 LSDFi 트랙의 '블루칩' 프로젝트를 나열합니다. 급격한 자금 유입이 있는 프로젝트는 단기 인센티브 면에서 매우 좋은 모습을 보입니다.
4. 이더리움 이용자 활성도 (링크)
이더리움 네트워크 활성도를 추적합니다. 이더리움 네트워크 데이터는 알트코인 마켓 현황 파악을 위해 고려할 가치가 있습니다.
5. *Bitcoin Tokens (링크)
비트코인 생태계의 토큰 현황을 게시합니다. 이용자들이 관심을 쏟는 토큰 유형을 보여주고 생태계 트렌드를 이끄는 분야를 찾을 수 있습니다.
*Web3 데이터 분석가 Subin an님의 대시보드입니다. (텔레그램 채널)
대시보드 순서는 무작위로 나열하였습니다. 이외에도 다양한 Dune 대시보드를 활용해 더욱 정교한 온체인 분석을 수행하시기 바랍니다.❤7