그나저나 티켓 320$면 개인적으로는 과거에 비해서는 굉장히 접근성이 좋아졌다는 생각
호텔 점심 2끼+ 연사나 굿즈 생각하면 훨씬 부담이 덜되는
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문베일도 TGE를 알린 상태네요. 테넷 등 하신분들은 조오금 기대를 해도?
게이밍 레이어2로 문베일의 $MORE가 가지게 될 유틸리티는
1. 트잭 + 트레이딩: 자산 교환의 수단
2. 스테이킹: 거버넌스, 미래 결정들 권한
3. 게임플레이: $MORE로 게임 플레이 모드나 프리미엄 컨텐츠 언락할 수 있음
4. 아이덴티티: $MORE와 연동된 NFT들을 통해 아이덴티티 증명 + 커뮤니티 혜택들 받기
5. 이후에는 개발자 툴킷 사용료, 프리미엄 컨텐츠 구독료 등에 사용될 예정
개인적으로 올해 6월~8월사이가 가장 핫한 TGE기간들이 될 것이라고 예상 중
이때가 사실 토큰 내기 제일 좋을때다 모든 프로젝트들아!
하트와 좋아요는 비큐 컨텐츠의 큰 힘이 됩니다 🤩
#KOL #MOONVEIL #문베일 #L2 #게임
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❤5🔥1
현재 이더리움 메인넷으로 확장 이후 이것저것 보상 지급 중입니다
USDT-USDC는 10%, 오늘 다뤘던 Liquity의 BOLD -USDC (둘다 스테이블임)의 경우 20%까지
좀만 더 팍팍 인센티브주지!!
https://evm.ekubo.org/positions
EKUBO 사기는 싫고 그냥 이자로 모아가고 싶으신분들에게는 나쁘지 않은?!
📱 (24.11.26) 스타크넷의 수혜주 No.1, EKUBO (전 $EKUBO 홀더임 쉴링 맞음)📱 (24.12.04) 착하지 이쿠보야 이쿠이쿠 (3.7$돌파)📱 (25.02.23) 나빼고 아무도 안산 $EKUBO, 이제 4.3$ ATH 도달
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#EKUBO #스타크넷 #이더리움
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📌 LLM 어플리케이션 4-1편: LLM 선택 - 완벽한 모델은 없다
안녕하세요, BQ개발자입니다.
📱 LLM 어플리케이션 3편: N샷 프롬프팅 - 예시가 만드는 패턴 학습의 마법
지난 편에서 N샷 프롬프팅으로 성능은 확보했다고 했는데요, 이제 새로운 고민이 생깁니다.
🤔 GPT-4가 최고라면서 왜 모든 회사가 안 쓸까?
이상한 현상이 벌어지고 있습니다.
GPT-4가 가장 똑똑하다고 모두가 인정하는데, 실제 현장에서는 다른 모델들을 쓰는 회사가 더 많아요.
심지어 GPT-3.5나 클로드를 쓰는 곳도 많고, 파인튜닝된 작은 모델을 쓰는 곳도 있습니다.
왜일까요?
⚡ "최고 모델"이라는 착각
핵심은 "완벽한 모델은 없다"는 점입니다.
모든 LLM은 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있어요.
GPT-4가 정확하지만 비싸고 느리다면, 간단한 FAQ 응답에는 과잉입니다.
같은 "텍스트 생성"이라도 요구사항이 완전히 다른 거죠.
🧠 다차원 최적화의 현실
LLM 선택을 "성능 순위"로 접근하면 실패합니다. 실제로는 여러 축의 복잡한 균형을 맞춰야 해요.
정확성 vs 비용:
GPT-4는 정확하지만 비쌉니다. 단순한 작업에는 GPT-3.5로도 충분할 수 있어요.
속도의 두 얼굴:
첫 응답 시간(TTFT)과 전체 완료 시간(TPOT)은 다릅니다. 실시간 채팅에서는 첫 응답이 빨라야 하고, 긴 문서 작성에서는 전체 시간이 중요하죠.
컨텍스트 윈도우:
긴 문서를 한 번에 처리할 수 있지만, 그만큼 비용도 증가합니다.
물리적 한계:
아무리 좋은 모델이라도 용량 제한이 있어요. 429 Rate Limit Error는 단순한 일시적 문제가 아니라 GPU 자원의 물리적 한계입니다.
🎯 상황별 최적화만 있을 뿐
결국 "어떤 모델이 최고인가?"는 잘못된 질문입니다. 올바른 질문은 "이 상황에서 무엇이 최적인가?"예요.
더 영리한 회사들은 하이브리드 전략을 씁니다:
- 간단한 질문: 빠르고 저렴한 모델
- 복잡한 요청: 고성능 모델로 라우팅
- 반복 작업: 캐시나 파인튜닝 활용
🚀 트레이드오프를 받아들이는 지혜
LLM 선택의 핵심은 무엇을 포기할 것인가를 명확히 하는 것입니다.
완벽함을 추구하면 비용이 폭발하고, 비용만 고려하면 품질이 떨어집니다. 중요한 건 의식적인 선택이에요.
무엇을 얻기 위해 무엇을 포기하는지 명확히 알고 결정하는 거죠.
다음 편에서는 "캐시"에 대해 다뤄보겠습니다.
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여러분의 좋아요와 공유는 사랑입니다 🥰
#BQ개발자 #LLM애플리케이션 #LLM선택 #AIEngineering
안녕하세요, BQ개발자입니다.
지난 편에서 N샷 프롬프팅으로 성능은 확보했다고 했는데요, 이제 새로운 고민이 생깁니다.
"성능은 좋아졌는데 비용이 너무 나온다면?"
이상한 현상이 벌어지고 있습니다.
GPT-4가 가장 똑똑하다고 모두가 인정하는데, 실제 현장에서는 다른 모델들을 쓰는 회사가 더 많아요.
심지어 GPT-3.5나 클로드를 쓰는 곳도 많고, 파인튜닝된 작은 모델을 쓰는 곳도 있습니다.
왜일까요?
핵심은 "완벽한 모델은 없다"는 점입니다.
모든 LLM은 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있어요.
GPT-4가 정확하지만 비싸고 느리다면, 간단한 FAQ 응답에는 과잉입니다.
실제 사례를 보겠습니다:
실시간 고객상담
: 빠른 응답이 중요 → 정확성보다 속도 우선
창의적 콘텐츠
: 최고 품질이 중요 → 비용보다 성능 우선
대량 데이터 처리
: 비용 효율성이 중요 → 성능보다 가격 우선
같은 "텍스트 생성"이라도 요구사항이 완전히 다른 거죠.
LLM 선택을 "성능 순위"로 접근하면 실패합니다. 실제로는 여러 축의 복잡한 균형을 맞춰야 해요.
정확성 vs 비용:
GPT-4는 정확하지만 비쌉니다. 단순한 작업에는 GPT-3.5로도 충분할 수 있어요.
속도의 두 얼굴:
첫 응답 시간(TTFT)과 전체 완료 시간(TPOT)은 다릅니다. 실시간 채팅에서는 첫 응답이 빨라야 하고, 긴 문서 작성에서는 전체 시간이 중요하죠.
컨텍스트 윈도우:
긴 문서를 한 번에 처리할 수 있지만, 그만큼 비용도 증가합니다.
물리적 한계:
아무리 좋은 모델이라도 용량 제한이 있어요. 429 Rate Limit Error는 단순한 일시적 문제가 아니라 GPU 자원의 물리적 한계입니다.
결국 "어떤 모델이 최고인가?"는 잘못된 질문입니다. 올바른 질문은 "이 상황에서 무엇이 최적인가?"예요.
더 영리한 회사들은 하이브리드 전략을 씁니다:
- 간단한 질문: 빠르고 저렴한 모델
- 복잡한 요청: 고성능 모델로 라우팅
- 반복 작업: 캐시나 파인튜닝 활용
LLM 선택의 핵심은 무엇을 포기할 것인가를 명확히 하는 것입니다.
완벽함을 추구하면 비용이 폭발하고, 비용만 고려하면 품질이 떨어집니다. 중요한 건 의식적인 선택이에요.
무엇을 얻기 위해 무엇을 포기하는지 명확히 알고 결정하는 거죠.
💡
팁
: 용도별로 모델을 분리해서 사용하면 전체 비용 대비 성능을 크게 개선할 수 있습니다.
하지만 모델을 잘 선택해서 비용을 관리했는데, 같은 질문에 같은 답변을 계속 반복한다면?
다음 편에서는 "캐시"에 대해 다뤄보겠습니다.
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여러분의 좋아요와 공유는 사랑입니다 🥰
#BQ개발자 #LLM애플리케이션 #LLM선택 #AIEngineering
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Forwarded from Veranta Korea 공지방 🇰🇷
📅 2주차: 콘텐츠 바운티
“Avantis에 대한 콘텐츠를 만들어 공유해보세요!”
Twitter, 개인 블로그, 텔레그램 채널 등 원하는 플랫폼에서 Avantis에 대한 콘텐츠를 제작해 주세요.
사용자 리뷰, 기본 소개, 밈 등 형식과 주제는 자유롭게 선택 가능합니다.
📥 참여 방법: 지정된 Google Form에 게시물 제출
💰 총 상금: $500 ($50 씩 총 10명)
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❤3
BQ
역시 프리미엄 양수땐 숏짧 롱길 인가
반등잘해주고 있네요 화이팅해라 비트이더야!
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#크퀀 #코인베이스프리미엄 #BTC $BTC #ETH $ETH
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❤9
어제 글 올리면서 살까 말까 고민 엄청했는데
새벽에 그냥 30% 올라가버렸네요...
이젠 억울해서 못살것같에ㅔㅔㅔㅔ
내려와라!!
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#Liquity #LQTY #스테이블코인
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❤4
오늘 중간에 한번 가볼려고했는데 벌써 줄서고 있다는거 트루...? 여섯시 반 행사인데...???????????????
크립토인들 이렇게 부지런한게 맞아?????????
크립토인들 이렇게 부지런한게 맞아?????????
Forwarded from 새우잡이어선 공지방
여튼!! 장이 좋든 안좋든 헷징하면서 파밍하는 것도 여기저기서 참 좋은 애들이 많은데
무위험으로 수익내기 무난한 애들
1. Initia $INIT
전 현물이 많아서 노헷징이 더 많긴한데, 헷징하고 VIP 하러다녀도 수익 상당히 괜찮음
2. Resolv $RESOLV
스테이킹 APR 67%, 펀비 이제 다시 양수. 헷징하고 파밍하면괜춘함
3. Berachain $BERA
요즘 펀비 양수 회복해서 그냥 헷징하고 BERA - iBERA 파밍해도 30% 이상 나옴
4. KAITO $KAITO
Pendle KAITO PT APR 50% 사고 헷징하면됨.
5. Pendle $PENDLE
mPendle PT 28% APR, 사고 헷징하면됨. 기간이 좀 더 김 (mPendle이라)
6. Ethena $ENA
sENA PT 25%임. 사고 헷징하면됨
등등!
생각보다 스테이블 파밍이 아니더라도 그냥 헷징파밍해도 1배수 숏 가정해도 APR 20~40% 사이애들도 많답니다!
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#헷징파밍 #스테이킹
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