Suhyeon's AI &amp; Whisky

EMNLP 2025 후기(1)

AI & Research 2026. 3. 31. 22:42

밀렸던 블로그를 다시 시작하려고 합니다. 기존에 적어놓았던 것들 뿐만 아니라 새롭게 정리하는 내용도 많을 예정입니다.처음 시작으로는 석사때도 가보지 못했던 탑티어 컨퍼런스 경험으로 시작해보려고 합니다. 회사 동료의 논문이 EMNLP 2025의 억셉이 되었다..! 대박 대박 어떻게 일하면서 논문을 쓰고 이게 탑티어까지.. 대단한 사람이다. 정말 운좋게 회사 동료 및 선배들의 추천과 상무님의 배려로 저자가 아닌데 탑티어 컨퍼런스에 같이 가게 되었습니다. 내 연구 분야는 CV였지만 취업을 해서 일을 하다 보면 이런 저런 분야를 다 하게 되어 버리는 AI Engineer가 되어버렸기 떄문에 CV뿐만 아니라 LLM, Speech AI(ASR), Agent, MCP, 추천시스템 등 다양한 분야를 공부하고 있는 나한..

Chronos: Learning the Language of Time Series

AI & Research/LLM & Intelligent Systems 2026. 3. 12. 16:29

Amazon Science most viewed blog posts of 2024 중에 무려 TOP 1을 차지하는 Chronos 입니다!!예전에 리뷰했던 내용이고 현재는 Chronos2까지 나와서 실제 업무에서 활용하고 있는데 성능이 괜찮았던걸로 기억합니다. Chronos부터 Bolt, Chronos2까지 다뤘던 내용을 정리해보려고 합니다. 간단하게 말하면 LLM architecture를 이용한 시계열 모델링 프레임워크입니다.Chronos는 T5와 같은 트랜스포머 기반 모델에서 사용할 수 있도록 이러한 값을 토큰화하여 시계열 데이터에 대한 확률적 모델을 사전 학습하기 위한 프레임워크입니다. 이는 고정된 어휘로 확장 및 양자화를 통해 달성되며 가우시안 프로세스를 통해 생성된 공개 및 합성 데이터 세트에..

An AI agent for data science: Amazon Q Developer in SageMaker Canvas

Dev & Carrer/Cloud & AWS Architecture 2026. 3. 8. 21:43

작년 내용이긴 하지만 Amazon Science 블로그 내용을 공유하려고 합니다. Amazon Science 관련 유의미한 논문이나 블로그 글은 꾸준히 정리해보도록 하겠습니다. 연구 범위 및 주요 주제실제 데이터를 기반으로 AI 기반 예측 모델을 개발하려면 일반적으로 데이터 과학 전문 지식, 머신러닝(ML) 알고리즘에 대한 이해, 그리고 모델의 비즈니스 맥락에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다. 데이터 수집부터 모델 학습 및 평가까지 데이터 과학 애플리케이션의 전체 개발 주기는 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다.re:Invent 2024에서 베타 미리보기로 출시되어 2025년 2월 28일부터 일반적으로 판매되는 SageMaker Canvas의 Amazon Q Developer는 고객이 자연어만을 사용..

DEVOCEAN 제 8회 테크 데이

Dev & Carrer/Platform Engineering (DevOps) 2026. 3. 4. 13:39

일시 : 25.07.10, SKT 타워 4층목적: AI 데이터 센터와 클라우드 기반 AI 워크로드 최적화 기술의 발전 방향을 소개하고, 관련된 기술 및 사례 공유 작년에 DEVOCEAN 테크 데이를 다녀오고 정리한 내용이 있었는데, 테크 데이 내용이 너무 좋아 공유합니다. (데이터 센터, GPU, LLM Serving 등 정말 좋은 주제가 많고 관련한 내용과 더불어 기초 공부를 하기 좋음) 쿠버네티스로 구현하는 생성형 AI 클라우드 네이티브 아키텍처발표자: 최영락(Containers Specialist AWS)AI를 위한 모던 인프라 (과제, 요구사항, 성능, 비용, GPU 활용, 컨테이너화)AI 아키텍처 패턴 (RAG, MCP 및 A2A 아키텍처 패턴)아키텍처 구성요소 (Kubernetess 에코시..

Textual dataset distillation via language model embedding

AI & Research/Deep Dive : Theory 2026. 3. 3. 23:56

MSP 현업에서 AI 업무를 수행하다 보면 Amazon이나 Google 같은 CSP(Cloud Service Provider)들의 기술적 행보에 자연스럽게 주목하게 됩니다. 특히 이들이 탑티어 컨퍼런스에서 발표하는 논문은 단순한 이론적 성취를 넘어, 머지않아 실제 클라우드 서비스의 핵심 기능이나 새로운 상품으로 구현되는 경우가 많기 때문입니다. 비즈니스와 기술의 접점에 있는 엔지니어로서 이러한 논문들을 우선적으로 분석하는 이유이기도 합니다. 이번 논문 리뷰는 EMNLP 2024에 게재된 Amazon의 연구인 'Textual dataset distillation via language model embedding'을 다룹니다. 앞선 포스팅에서 지식 증류(Knowledge Distillation)의 기초를 ..

[블랜디드] 조니워커 블랙 라벨 리뷰

Taste & Life/Whisky Log 🥃 2026. 3. 3. 23:26

위스키에 대한 리뷰를 시작하려고 합니다. 주변을 보면 기분 탓인지 몰라도, IT와 AI를 업으로 삼는 분들은 유독 술을 참 좋아하는 것 같습니다. 저 역시 그중 한 명이고요.제대로 된 위스키와의 첫 만남은 석사 시절, 연구실 사람들과 함께한 자리였습니다. 그땐 몰랐는데, 제가 유독 맛있게 마셨던 그 맛이 바로 *피트'였다는 사실을 나중에야 깨달았습니다. 아마 아드벡이나 라가불린 16년이었던 것 같은데... (피트라니..!) 사회생활을 하며 위스키를 접할 기회가 많아지면서, 이 매력적인 취미에 다시 불이 붙었습니다. 요즘은 유튜브로 지식을 쌓고, 사람들과 이야기를 나누며, 때로는 LLM에게 물어보며 공부하는 재미로 위스키를 마시고 있습니다. 마시고 싶은 리스트를 정리하고 하나씩 시음하며 리뷰를 남겨보려 합..

Amazon Bedrock AgentCore의 모든 것: 기본 개념부터 최신 Policy & Evaluation 기능까지

Dev & Carrer/Cloud & AWS Architecture 2026. 3. 1. 18:17

우리는 지금 단순한 생성형 AI를 넘어, 스스로 판단하고 비즈니스 로직을 실행하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’라는 거대한 변곡점에 서 있습니다. 2025년 AWS re:Invent에서 맷 가먼(Matt Garman) CEO가 강조했듯, AI 에이전트는 과거 인터넷이나 클라우드가 그랬던 것처럼 우리의 일하는 방식을 근본적으로 바꿀 ‘게임 체인저’로 부상했습니다.이번 기조연설에서는 기업 내부에서 AI 에이전트를 성공적으로 동작시키기 위한 ‘4가지 핵심 기초‘와 이를 뒷받침하는 서비스들이 대거 공개되었습니다. 이는 에이전트가 단순히 똑똑한 답변을 하는 것을 넘어, 실제 기업의 복잡한 워크플로우를 안전하고 효율적으로 수행하도록 만드는 토대가 됩니다.하지만 현실적으로 많은 기업이 프로토타입(PoC) 단..

Amazon Bedrock Model Distillation

Dev & Carrer/Cloud & AWS Architecture 2026. 3. 1. 00:52

Knowledge Distillation 기초부터 응용까지 위 글이랑 이어지는 내용입니다.지금까지 우리는 Model Distillation의 개념과 다양한 사용 사례에 대해 살펴보았으며, 이를 Fine-tuning과 비교하여 설명했습니다. 이제 이론적 배경에서 한 걸음 더 나아가, Amazon에서 제공하는 Bedrock 플랫폼에서 Model Distillation을 어떻게 활용할 수 있는지 그 구체적인 방법과 절차에 대해 상세히 설명하도록 하겠습니다. Amazon Bedrock의 Model Distillation은 교사 모델에서 학생 모델로의 지식 전달 과정을 자동화합니다. 이 과정은 합성 데이터 생성, 학생 모델 훈련 및 평가, 최종 모델 호스팅을 포함합니다. Bedrock은 다양한 데이터 합성 방법..

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