당신의 나의 뜨거운 감자!
불현듯 검색창에 이름을 검색해 보았다. 과거에는 작성한 글이나 나에 대한 인터뷰 기사 링크들이 단순한 목록으로 나열되었다면, 이제는 AI 검색(구글 AI 오버뷰, 네이버 AI 탭)이 나의 디지털 흔적을 정확하게 긁어모아 단 몇 줄의 일목요연한 ‘프로필’로 정리해 주는 시대가 되었다. AI가 나보다 나를 더 정확하고 잘 이해하고 있다는 느낌이 들었다. 구글과 네이버가 각각 브리핑해 준 나의 이력을 […]
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진안 운장산 칠성대 종교 있냐고 물어보면 무교라고 답변하는데, 어줍잖은 기도 하러 간다는 핑계로 올해 다시 찾았다. 무려 휴가를 내고. 13kg 배낭을 매고는 만만치 않은 산행길이지만 오랜만에 휴가 다운 휴가가 되겠구나 하는 생각은 땀이 비오듯 흐르고, 심장은 터질듯 하고, 바람은 솔솔, 새소리만 존재하는 느낌만으로 확신이 들었다. 나이가 들면서 세상이 마음대로 절대 되지 않는 다는 사실을 깨닫게 […]
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낭만이 있던 시절이 있었다. 간단한 typo PR 에도 직접 “LGTM, thanks!” 라고 하던… PR 스레드에는 구현 알고리즘에 대한 토론이 있었고, 그곳에서 인간만이 남길 수 있는 정성이 느껴졌다. 요즘엔 그 정성을 구분하기 어려워 그냥 AI로 편하게 코드를 작성했거니 생각한다. 그러니 그 정성이 그립다. 정성을 느끼고 싶어도 느낄 수 있는 방법을 모르겠다. 그래서 요즘엔 산으로 간다. 산은 […]
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뭔가가 효과로 느껴지기 위해서는 결국 사람의 인지 속도에 의존이 될 수 밖에 없다. 그 의존은 큰 병목으로 작용되고, 결국 AI생산성은 이 병목에 바운드 될 것이 자명하다 생각한다. 회사 업무 입장에서 본다면 AI 도입으로 인해 “코드와 같은 업무 결과물 생산성이 높아지게 되면 결국 인간(조직)의 의사결정 속도가 병목이라는 사실이 드러날 것이다” 라고 볼 수 있을 것이다. 흡사 […]
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우리가 일반적으로 시스템에 소프트웨어를 설치하고 사용해보면서 이슈가 생기면 소스코드 기반 그 동작원리를 이해하고 직접 해결하거나 구글링 하여 해결 실마리를 찾아서 해결하는 과정이 정석이긴 했다. 그리고 요즘엔 제미나이에 상황과 로그를 주고 해결해 달라고 하는게 정석이 되버렸다. 소프트웨어는 여러 주변 환경에 따라서 영향을 받아 이슈가 생기는 경우가 많다. 그래서 도커를 쓰는거긴 하지만 LLM이 혈액이 되서 동작하는 clawdbot […]
계속 읽기처음 구매했을때 기본 시스템 디스크 용량이 1TB 라서 아껴서 사용하고 있었다. 하지만 아무리 최적화를 해도 아래 용량에서 줄지 않아서 이상하던 찰라 … 루트에 보니 아래와 같은 파일이 있다. 찾아보니 이 파일은 “시스템 하드웨어 테스트(Burn-in Test) 또는 스토리지 I/O 성능 테스트 도구가 생성한 임시 파일” 이라는 것이다. 생성 날짜가 작년 10월 28일 … 출시일이었던 11월 초 […]
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DGX Spark 대쉬보드는 처음 볼때는 그럴싸해 보이나 거의 기능이 없어서 대쉬보드의 역할을 하지 못한다. 너무 성의 없다. ㅜㅜ cpu 사용량도 없고, disk io도 없어서 학습 하면서 모니터링 하기엔 쓸모가 없는 수준이다. 또한 nvidia-smi는 어떤가? 대쉬보드 정보에서 메모리 사용량이 빠지고 소비 전력과 온도 정도가 추가가 되어 있다. 역시 반쪽짜리다. LLM 학습을 하면서 가장 많이 활용하는게 btop […]
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About Me에 보면 아래와 같은 내 소개글이 있다. 오픈소스 NLP 관련 활동은 정말 나에게는 큰 기회와 감동, 경험을 줬던 활동이었다. 아직도 그 후광을 국가대표 AI 선발전에서 받고 있으니 말이다. 왜 오픈소스 덕이냐? KoBERT, KoGPT2는 지금은 개발이 멈춘 MXNet 이라는 프레임웍에서 학습이 되었다. 당시 MXNet은 분산 학습 퍼포먼스가 가장 좋은 프레임웍으로 알려져 있어서 멀티 노드 학습을 […]
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지난 11월 초에 DGX Spark 구매를 염두에 두었던 이유는 아래 두가지였다. 이를 위해 700만원짜리 머신을 자비로 구매하는것은 큰 고민이 필요했다. 물론 일전에 GTX 1080 GPU 두장이 들어간 머신러닝용 개인 머신을 구매했던 경험이 있고, 이 머신 덕분에 딥러닝을 업무를 시작하기 전에 스스로 학습할 수 있었다. 또한 이를 이용해 PyKoSpacing 이라는 라이브러리를 만들어 오픈할 수 있었다. 사실 […]
계속 읽기바둑에 대한 “먼저온 미래”라는 책을 최근 흥미롭게 보고 있다. 알파고 이후의 바둑기사를 인터뷰한것이 주된 내용인 책이다. https://ridibooks.com/books/4097000321 중간 부분에서 바둑기사들이 AI를 바둑 트레이닝에 사용하면서 실력이 상향 평준화 된 사례를 이야기한다. 이는 초반 포석에 대한 AI가이드에 대한 집중 학습을 하면서 중수 이하 기사들의 초반 실력이 크게 향상 된게 주된 원인이라한다. 고수와 하수를 가르는 초반 포석 능력이 […]
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