이 글에서는 대규모 언어 모델(LLM)이 세상을 진정으로 이해하는 것이 아니라 텍스트 시퀀스 예측에 뛰어나다고 주장합니다. 체스, 이미지 블렌딩 모드, 파이썬 멀티스레딩 프로그래밍과 같은 예시를 통해 저자는 LLM이 그럴듯한 답변을 생성할 수 있지만 기저에 있는 논리와 규칙을 이해하지 못한다는 것을 보여줍니다. 수정을 거쳐도 LLM은 기본적인 개념에 어려움을 겪습니다. 저자는 LLM의 성공이 엔지니어링 노력에서 비롯된 것이지 진정한 세계 이해에서 비롯된 것이 아니라고 주장하며, '세계 모델'에 대한 돌파구를 예측하고 진정한 범용 인공 지능으로 이어질 것이라고 생각합니다.
더 보기
이 글에서는 C++에서 thread_local 변수 사용의 성능 문제를 심층적으로 다룹니다. 어셈블리 코드 분석을 통해, 특히 생성자를 갖는 thread_local 변수와 공유 라이브러리에서 사용되는 thread_local 변수의 경우 다양한 상황에서 성능 차이가 드러납니다. 단순한 접근조차도 생성자 호출, 공유 라이브러리의 동적 로딩 등의 요인으로 인해 성능이 극적으로 저하될 수 있습니다. 이 글은 성능 최적화 지침을 제시하고, 미래 개선 방향에 대해 논의하여 개발자가 thread_local의 성능 함정을 피하는 데 도움을 줍니다.
더 보기
이 블로그 게시물은 한 엔지니어가 Forth 프로그래밍 언어를 배우고 사용한 경험을 이야기합니다. 처음에는 Forth의 간결함과 확장성에 매료되어 pForth의 소스 코드를 깊이 파고들었고, 컴파일 시 자체 수정 기능에 놀랐습니다. 하지만 실제 프로젝트에서는 Forth가 수치 계산에는 적합하지만 텍스트 처리와 같은 작업에는 어려움을 겪는다는 것을 알게 되었습니다. 사용자 정의 하드웨어 임베디드 시스템을 설계할 때, 저자는 Forth를 사용하여 시스템의 CPU 명령어 집합을 설계했지만, 결국 C 언어가 더 효율적이라고 판단하고 Forth를 포기했습니다. 저자는 Forth가 극도의 효율성을 추구하는 미니멀리스트 엔지니어에게는 이상적이지만, 자신은 더 실용적인 접근 방식을 선호하며, 더 널리 사용되는 프로그래밍 언어를 선택한다고 결론짓습니다.
더 보기