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슬기로운 회사생활

Mar 17, 2023

회고 회사 협업

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어떻게 보면 당연하고 기본적인 내용일 수 있지만 의식적으로 생각을 환기시키기 위해서 기록한다

주어진 문제 상황이 전부가 아니다
그래서 문제를 이해하는데에 필요하다싶은 내용은 공격적으로 요청해야한다
요청하기 위해서는 어떤 내용은 어떤 사람에게 물어봐야할지는 주변 직원에게 물어서 알아야한다

모르는 도메인의 회사에 처음 입사시 설명된 문제 상황이 전부인지, 상상하는 문제 상황이 일어날 수 있는건지 판단하기 힘들다
혼자서 인터넷에서 찾아보지 말고 회사에 관련된 자료가 있는지 먼저 여쭤본다
없다면 어떤식으로 검색하거나 어디를 뒤져봐야 상세히 알 수 있는지 여쭤보고 해당 내용을 바탕으로 찾아서 학습한다

처음 접하는 도메인에 대한 지식을 쌓는 과정에서는 바보가 맞고 되어야 한다
입사 초반에는 내 판단이 맞는지 항상 의심해봐야하고 전문가에세 물어봐서 확인받는게 좋다

아는게 없어서 질문을 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다
질문을 어떻게 해야되는지 어떤걸 물어봐야되는지 모른다
그렇다고 넋놓고 가만히 있으면 문제가 커질 수 있기때문에 "현재 아는게 없어서 어떤걸 물어봐야할지 감이 안잡히는데 이럴땐 어떤걸 먼저 보고 학습하면 좋을까요?"라고 여기저기 물어보고 공부할거리를 수집한다

주어진 하나의 업무를 최대 2주까지 해결한다고 생각한다 (기간은 회사 생활 해보면서 바뀔수도 있음)
업무 기한을 늘려줄거 같은 뉘앙스가 있더라도 개인이 생각해야하는 데드라인은 최대 2주로 잡는게 좋겠다

지난 미팅에서 합의한 문제 범위는 기억이 안날 수 있고 서로가 다르게 생각할 수 있다
미팅에 앞서서 지난 시간에 합의된 내용을 정확하게 짚어 언급하고 해당 내용을 토대로 문제를 해결한 과정을 설명한다

업무 지시자가 아닌 사람은 문제 범위나 해결 목표에 대해 정의해줄 수 없고 조언 정도만 가능하다
그렇기때문에 조언 내용을 믿고 미팅에 들어가면 난처한 상황이 발생할 수 있다
만약 조언을 받았다면 조언 내용을 바탕으로 업무 지시자에게 직접 질문을 해서 확인해야한다

처음 문제를 받으면 내가 생각하는 문제 범위가 맞는지 물어보면서 확인한다
이는 사실 문제 범위 체크뿐만아니라 모든 협업 과정에 있어서 생각의 동기화를 위해 필수다

업무 진행 상황을 주기적으로 공유하는건 필수이며 작은 문제를 큰 문제를 키우지 않는 최선의 방법이다

업무 완료시 해당 상황을 필히 지시자나 상급자에게 공유해야한다
왜냐하면 지시자나 상급자는 그 일을 완료했는지 알 수 없기 때문이다
또한 일이 많으면 신경 쓸 수 없는 상황이 생기기때문에 지시자, 수행자할거 없이 서로가 챙겨야한다

23.03.17 (Fri)

Mar 17, 2023

LLM Microsoft Application

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유저가 넣은 프롬프트를 변환해주는 마이크로소프트 그래프가 기술이 신기, 유저의 프롬프트를 그대로 LLM에 넣는게 아니라 MS 제품을 사용해서 동작할 수 있도록 명령을 수정, 자신이 하는 업무를 빠짐없이 상세하게 기록할 수 있는 능력 필요할듯

250 뽕 앨범 인터뷰, 어떤 장르를 한다라고 말을 못하는 경지, 소리를 찾아헤매는 작곡가

NAVER D2

DEVIEW 2023 발표영상이 공개 되었습니다

RAG (Retrieval Augmented Generation): Neural Retriever + Text Gernerator

Mar 16, 2023

개념 Bing Chat

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Bing Chat 과의 질의응답

1. Bing Chat is similar with Retrieval Augmented generation model?

"Bing Chat" 검색 중 & "Retrieval Augmented generation model" 검색

Bing Chat은 Retrieval Augmented generation model과 비슷한 점이 있습니다. Bing Chat은 웹 검색 결과 를 환용하여 사용자의 질문에 대답하거나 채팅을 할 수 있는 인공지능 챗봇입니다[1, 2]. Retrieval Augmented generation model은 외부 문서(예: 위키백과)를 환용하여 지식을 보강하고 지식이 필요한 NLP 작업에서 최고의 성능을 내는 새로운 NLP 아키텍처입니다[3, 4]. 두 모델 모두 검색 결과를 생성 모델 의 입력으로 사용한다는 공통점이 있습니다.

하지만 Bing Chat은 검색 결과를 그대로 사용하는 반면, Retrieval Augmented generation model은 검색 결과를 재가공하여 생성 모델에 제공합니다. 또한 Bing Chat은 웹 검색 엔진을 파인튜닝하지 않지만, Retrieval Augmented generation model은 검색 모델과 생성 모델 모두 학습합니다[5, 4]. 따라서 두 모델 은 다른 목적과 방식을 가지고 있습니다. Bing Chat에 관심이 있으신가요?

자세한 정보: 1. digitaltrends.com 2. zdnet.com 3.huggingface.co 4. arxiv.org +4

2. 각각의 모델의 목적과 방식은 어떻게 되나요

"Bing Chat purpose and method" 검색 & "Retrieval Augmented generation model purpose and method" 검색

Bing Chat의 목적은 웹 검색을 통해 사용자의 질문에 대답하거나 채팅을 하는 것입니다 [1, 2]. Bing Chat의 방식은 사용자의 질문이나 채팅을 파싱하여 웹 검색 엔진에 전달하고, 검색 결과를 생성 모델에 입력으로 제공하여 응답을 생성하는 것입니다 [2, 3].

Retrieval Augmented generation model의 목적은 외부 문서를 활용하여 지식이 필요한 NLP 자업에서 최 고의 성능을 내는 것입니다 [4]. Retrieval Augmented generation model의 방식은 사용자의 질문이나 채팅 을 파싱하여 신경망 검색기에 전달하고, 검색 결과를 재가공하여 생성 모델에 입력으로 제공하여 응답을 생성하는 것입니다 [4, 5].

두 모델 모두 웹 검색 결과를 환용하지만, 다른 검색기와 생성 모델을 사용하고 있습니다. 다른 궁금한 점이 있으신가요?

자세한 정보: 1. zdnet.com 2. tomsguide.com 3. howtogeek.com 4. arxiv.org +2

3. 네. 두 모델의 장점과 단점에 대해 알려주세요.

"Bing Chat pros and cons" 검색, "Retrieval Augmented generation model pros and cons" 검색

Bing Chat의 장점은 웹 검색 엔진을 파인튜닝하지 않아도 되고, 다양한 주제와 채팅을 할 수 있다는 것입 니다 [1, 2]. Bing Chat의 단점은 검색 결과가 부정확하거나 불완전할 수 있고, 지식이 필요한 NLP 작업에서 성능이 낮을 수 있다는 것입니다 [3].

Retrieval Augmented generation model의 장점은 외부 문서를 활용하여 지식을 보강하고, 지식이 필요한 NLP 작업에서 최고의 성능을 낼 수 있다는 것입니다 [4, 3]. Retrieval Augmented generation model의 단점 은 검색 모델과 생성 모델 모두 학습해야 하고, 검색 결과가 응답에 영향을 줄 수 있다는 것입니다 [4].

두 모델 모두 장단점이 있습니다.

다른 궁금한 점이 있으신가요?

자세한 정보: 1. howtogeek.com 2. windowscentral.com 3. techwiser.com+3 더 보기