6월 17일의 AI 역사

엔터프라이즈 관점에서 관측성과 거버넌스까지 하네스에 포함

속도 최적화 프런티어 모델 대비 최대 10배 주장. 확산 LM의 첫 상용 궤도 진입

2017년 Software 2.0 프레임을 자연어 프로그래밍으로 확장하고, 완전 자동화 대신 인간 검증 루프를 설계 원칙으로 제안

DSPy 옵티마이저의 이론적 기반

단발 툴 호출이 아닌 다회차 정책 준수를 측정

데이터 생성 파이프라인 자체가 제품이 됨

자사 평가 기준 코드 과제에서 GPT-4 Turbo와 비슷한 성능을 냈다고 밝힌 오픈웨이트 코드 모델

가중치를 동결하고 저랭크 행렬만 학습해 GPT-3 175B 기준 학습 파라미터를 1만분의 1로, 추론 지연 증가 없음