내 코드의 최대 90%가 이제 AI에 의해 생성됩니다.
- AI에 대한 관심: ChatGPT 출시 이후 AI에 관심을 가지게 되었음.
- 기존 도구 사용: 2021년부터 GitHub Copilot과 Tabnine을 사용하여 코드 작성 속도 향상.
- 현재 상황: 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 프로젝트의 90% 이상의 코드를 생성.
- LLM의 한계: 제한된 추론 능력, 최신 정보 접근 불가, 명백한 작업 처리 불가.
- 관심사: 현세대 AI 및 차세대 모델과 도구의 잠재력을 활용.
- AI와 혁신: AI는 창의적이고 간단한 사용 사례를 찾기 어려움.
- 직업에 대한 영향: AI가 직업을 대체할 가능성에 대한 확신은 없지만 현재 가능한 기회를 최대한 활용.
- LLM에 대한 학습:
- Anthropic Research와 OpenAI Research의 자료.
- Stanford Online의 강의 및 발표.
- 야닉 쿤과 안드레이 카파시 등의 의견.
- 다양한 유튜브 채널과 연구자들의 콘텐츠.
- 경험:
- LLM과의 도구 및 애플리케이션 구축.
- LLM의 사용 사례와 한계 파악.
- 주요 원칙:
- 가용성: LLM을 항상 사용할 수 있도록 제어.
- 맞춤화: LLM의 출력을 사용자에게 맞게 조정.
- 도구 사용: 최신 도구와 IDE 사용.
- 창의성: 경험과 질 높은 정보를 통한 창의적 활용.
- 결론: LLM을 통해 코드를 생성하고 AI를 주요 정보 출처로 활용하며, 문제를 작게 나누어 해결.
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