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그럼, 오늘의 SW/AI 데일리 뉴스를 전해 드릴게요! 

1. React Suspense에 대하여

2018년 React의 새로운 Suspense 기능에 대한 기대감으로 시작하여, 현재까지 Suspense가 주로 코드 분할에 사용되고, 특정 프레임워크에서 SSR을 위해 이용되는 상황을 지적합니다. 개발자는 Suspense의 복잡성과 벤더 종속성이 프로젝트에 가치를 제공하는지 의문을 제기하며, 더 단순한 해결책에 대한 가능성을 탐색합니다.

https://andy-gallagher.com/blog/about-react-suspense/

2. React는 UI 그 이상의 가치를 지닌 부수적인 프레임워크

프로그램의 상태 관리가 많은 문제를 일으킬 수 있다는 것은 잘 알려져 있으며, 복잡한 로직과 전역 변수를 사용한 상태 변화는 코드를 디버깅하고 변경하기 어렵게 만듭니다. 상태 관리가 어떻게 제어를 벗어나 성장하는지 살펴보며, 오브젝트 속성 설정이나 전역 변수 변경과 같은 보편적인 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대해 탐구합니다.

https://tmewett.com/component-reactivity/

3. 최첨단 LLM 워크플로를 손쉽게 구현하는 DataDreamer

DataDreamer는 LLM 연구의 효율성과 재현성을 높이는 데 필수적인 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 연구원들이 최첨단 LLM 워크플로를 손쉽게 구현할 수 있도록 지원하며, 다양한 기능과 장점을 통해 LLM 연구를 한 단계 더 발전시킵니다. DataDreamer는 모델 프롬프팅 및 학습을 위한 표준화된 인터페이스를 제공해 LLM 모델을 통합된 방식으로 다루고 실제 딥러닝 모델 코드를 간결하고 유연하게 다룰 수 있게 만듭니다. 뿐만 아니라 합성 데이터 생성, 모델 파인튜닝 등 다양한 LLM 워크플로를 지원해 자신의 상황에 맞는 워크플로를 쉽게 구성할 수 있습니다. 실제 DataDreamer를 사용하면 더 빠른 LLM 연구가 될거라고 생각합니다.

https://huggingface.co/papers/2402.10379

4. ChatGPT, GPT-4, Gemini-Pro, 암호화된 JAILBREAK 프롬프트 공격에 취약

LLM은 창의적인 프롬프트인 JAILBREAK에 의해 도덕적, 윤리적 가이드라인을 우회할 수 있습니다. LLM은 자연어(주로 영어)로 된 유해한 질문을 감지할 수 있지만, 암호화된 JAILBREAK 프롬프트는 LLM에 의해 감지되지 않을 수 있습니다. 연구자들은 암호화된 JAILBREAK 프롬프트를 만들기 위해 간단한 단어 치환 암호를 사용했습니다. 이 방법은 Keyboard라는 키워드로 프롬프트를 주고 "암살"이라는 단어로 바꾸는 방식으로 만들었습니다. 이 방법은 ChatGPT, GPT-4, Gemini-Pro와 같은 최신 독점 모델에서 59.42%의 공격 성공률을 달성했습니다. 연구자들은 이러한 모델의 과잉 방어성에 대해서도 논의했습니다. 이 연구는 LLM을 더욱 강력하면서도 윤리적으로 안전하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

https://arxiv.org/pdf/2402.10601.pdf

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