2024-02-07

Logs

• 비밀번호 관리 도구를 Enpass에서 Bitwarden으로 전환 중.
  • Bitwarden(연 $10)은 Enpass(연 $20)보다 저렴하며, 이중 인증 옵션을 제공한다. 참고: Enpass vs Bitwarden: Which one is better in 2024? | Cybernews

Notes

• 옵시디언에서 노트를 외부로 공유하는 방법

Resources

• 옵시디언
  • kepano/kepano-obsidian: 내용을 메모하고 체계적으로 정리하는 상향식 방식의 옵시디언 Obsidian Vault 템플릿. Dataview 플러그인 설치가 필요함.
    • 옵시디언에서 카테고리별로 어떻게 정리하는지 방법을 배울 수 있다.
  • CSS스니펫
    • r-u-s-h-i-k-e-s-h/Obsidian-CSS-Snippets: 옵시디언 CSS 스니펫 모음.
    • Dmytro-Shulha/obsidian-css-snippets: 옵시디언 CSS 스니펫 모음.
    • efemkay/obsidian-modular-css-layout: Wide Views, Multi Column, Float Callout, Gallery Cards
    • TheKoTech/Obsidian-Kanban-Redesign: 옵시디언 칸반 디자인 CSS 스니펫
  • 플러그인
    • TOC 자동 생성 플러그인: Table of Contents, Automatic Table Of Contents, Floating TOC
    • Bredcrumbs 플러그인: SkepticMystic/breadcrumbs, tgrosinger/crumbs-obsidian
    • obsidian soundscapes: 상태 표시줄에 음악/분위기 플레이어를 추가하여 Lofi 비트, 자연 소리, 분위기, 편안한 음악 등을 재생
• GPT
  • [SK TECH SUMMIT 2023] LLM 적용 방법인 RAG VS PEFT, Domain 적용 승자는? - YouTube
    • LLM 프롬프트에 연관된 문서의 내용을 함께 넣어주는 것이 성능이 더 좋다.
  • LLM 다국어 임베딩 모델: https://huggingface.co/intfloat/multilingual-e5-large
  • 대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 1/2편 - 읽을거리&정보공유 - 파이토치 한국 사용자 모임
  • 대규모 언어 모델을 위한 검색-증강 생성(RAG) 기술 현황 - 2/2편 - 읽을거리&정보공유 - 파이토치 한국 사용자 모임
  • 논문 Polyglot-Ko: 대규모 한국어 언어 모델에 관한 기술 보고서
    • 목적: 다양한 언어에서의 성능 향상을 위한 대규모 한국어 언어 모델 개발.
    • 데이터: 1.2TB의 한국어 데이터 수집 및 처리 과정.
    • 모델 크기: 1.3B, 3.8B, 5.8B, 12.8B 파라미터를 가진 모델 아키텍처와 훈련 과정 설명.
    • 성능 평가: KOBEST 벤치마크를 사용한 모델 성능 평가 및 한계점 논의.
    • 목표: 비영어 처리 성능 격차 해소를 위한 한국어 중심의 모델 개발 노력 강조.
  • 벡터 검색 및 BM 25(하이브리드 검색): 코드를 사용한 고급 Retrieval 검색
    • 하이브리드 검색이란 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 검색 방식으로, 정밀도뿐만 아니라 컨텍스트도 고려한다. 
    • BM25 알고리즘은 1970년대부터 사용되어 온 검색 알고리즘으로, 효율성과 정확도가 뛰어나다. 
    • 벡터 검색은 단어 수준이 아닌 의미 수준에서 문서와 쿼리를 매칭한다.
  • AI서비스 Visily:
  • Universal Summarizer Pricing & API: 요약API 를 제공. (가격: $0.030 per 1,000 tokens)
• 오픈소스
  • huggingface/chat-ui: OpenAssistant 또는 Llama와 같은 오픈 소스 모델을 사용하는 채팅 인터페이스. SvelteKit 앱.
  • google/oss-fuzz-gen: OSS-Fuzz를 통한 LLM 기반 퍼징
  • andrewnguonly/Lumos: 로컬 LLM을 기반으로 웹 검색을 위한 RAG LLM 코파일럿. 올라마 지원. ollama
  • G-U-N/AnimateLCM: 분리형 일관성 학습을 통해 맞춤형 디퓨전 모델 및 어댑터의 애니메이션 가속화. AI
  • Expensify/App: 채팅을 중심으로 금융 협업을 완전히 재구성
  • mui/mui-x: 복잡한 사용 사례를 위한 고급 React UI 구성 요소 모음. 데이터 그리드, 날짜 및 시간 선택기, 차트 등. React
  • gitbutlerapp/gitbutler: Tauri/Rust/Svelte로 구동되는 Git 클라이언트. 동시에 여러 브랜치에서 작업할 수 있음.
  • cfahlgren1/natural-sql: 자연어를 SQL로 변환하는 LLM 모델. GPT-4(83%) 보다는 못하지만 GPT-3.5-Turbo(65%) / Claude-2(64.5%) 보다 뛰어남.
    • ChatDB: 노코드로 대시보드를 구축
  • Depcheck: 프로젝트의 종속성을 분석하여 각 종속성이 어떻게 사용되는지, 어떤 종속성이 쓸모없는지, 어떤 종속성이 누락되었는지 등을 확인할 수 있는 도구. nodejs
  • velcel/ntf: Node.js 종속성 추적 유틸리티
  • Syncpack: Syncpack은 여러 package.json 파일을 관리하는 명령줄 도구
• Solarized: 터미널 및 GUI 응용 프로그램과 함께 사용하도록 설계된 16가지 색상 팔레트(8가지 모노톤, 8가지 강조 색상)
• GeekNews
  • Hugging Face, OpenAI의 커스텀 GPTs에 대항하는 오픈 소스 AI 어시스턴트 메이커 출시 LLM
  • Mistral CEO, GPT4 성능에 근접한 새로운 오픈 소스 AI 모델이 유출된 것을 시인 Miqu Mistral LLM
  • AI 서비스들이 실패하는 3가지 이유 AI
  • ArXiv GPT - 전세계 논문을 AI가 자동으로 한글 번역, 요약, 분석, QnA를 한 | GeekNews GPT ArXiv
• 세컨드브레인
  • Track your workouts using AI - YouTube: Reflect 리플렉트 오디오 메모 활용 방법
  • Evergreen Notes 소개
• git
  • GitHub 변경 사항을 자동으로 log로 만들고 release 하기
  • 효율적인 commit message 작성을 위한 conventional commits

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