# Machine_Learning # Engineering 하나의 조직에서 TensorFlow와 PyTorch 동시 활용하기 보통 제품이 있는 조직은 TensorFlow를, 리서치 조직은 PyTorch를 활용하는 것이 좋다고 알려져 있습니다. 그리고 하나의 조직에서는 하나의 프레임워크만 사용하는 것이 일반적이죠. 하지만 핑퐁팀의 형태는 다소 특이합니다. TensorFlow와 PyTorch를 동시에 사용하고... 정욱재 | 2020년 12월 04일
# Machine_Learning # Engineering 딥러닝 모델 서비스 A-Z 2편 - Knowledge Distillation 핑퐁팀이 내부적으로 활용하는 대형 언어 모델은 실제 서비스화하기에는 연산량이 많고, 많은 메모리를 요구합니다. 이런 모델을 실제로 활용하기 위해서는 잘 알려진 경량화 기법을 적용해야 하는데, 그 중 가장 대표적인 Knowledge Distillation... 정욱재, 홍승환, 박상준 | 2020년 11월 18일
# Machine_Learning EMNLP 2020 프리뷰 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)은 자연어 처리(NLP) 분야를 주도하는 국제 컨퍼런스 중 하나로 매년 많은 NLP 연구자들이 주목하는 학회입니다. 올해 EMNLP는 COVID-19로 인해서 온라인 형식으로 진행됩니다.... 고상민, 구상준, 김준성, 서상우, 이주홍, 장성보, 정다운 | 2020년 11월 11일
# Product/Biz 사람들은 AI와 대화를 얼마나 잘할까? 제품을 출시하기 전 Product-market fit을 찾거나 사용성을 점검하기 위한 테스트는 꼭 필요한 과정입니다. 새로운 형태의 제품이라면 테스트를 통해 문제를 발견하고 보완하는 과정이 더더욱 중요하죠. 지난 6월, 핑퐁팀에서도 1,000명의 테스터를 대상으로... 최예지 | 2020년 11월 04일
핑퐁 팀이 '팀워크'를 발휘할 팀원을 찾는 법 앞서 컬처코드 글에서도 보셨듯 핑퐁 팀은 최고의 팀이 되기 위해 노력하고 있어요. 최고의 팀이 되기 위해서는 서로 잘 맞는 팀원들이 모여, 팀워크를 발휘할 수 있어야 합니다. 핑퐁 팀이 어떤 채용... 최예지 | 2020년 10월 28일
# Machine_Learning 과연 GPT-3는 얼마나 똑똑한 걸까? 여러 분야의 문제를 통해 GPT-3의 '지능'을 평가하는 방법에 대해서 알아봅니다. 김종윤 | 2020년 10월 20일
# Product/Biz 슈퍼휴먼 AI를 꿈꾸는 루다의 대화 구성 핑퐁팀의 비전은 Towards Superhuman Open-domain Conversational AI 입니다. 사람만큼 좋은 대화 상대, 더 나아가서 사람보다 대화 상대로서 더 선호되는 슈퍼휴먼 AI를 만드는 게 목표죠! 목표를 이루기 위해 핑퐁팀은 올해 6월에... 최예지 | 2020년 10월 14일
슈퍼휴먼 AI를 만드는 핑퐁팀의 10가지 컬처 코드 슈퍼휴먼 AI를 목표로 하는 스캐터랩 핑퐁팀은 탁월한 사람들이 모여 멋진 제품과 문화를 만드는 귀여운 팀입니다😊 원대한 목표를 이루기 위해 핑퐁팀은 스캐터랩 컬처코드 10가지를 따르고 있어요. 핑퐁팀 문화의 기반이 되는 10가지... 최예지 | 2020년 10월 14일
# Engineering 쿠버네티스(Kubernetes)를 활용한 안정적이고 효율적인 운영 환경 구성하기 핑퐁팀에서는 딥러닝 Model 서버를 포함한 많은 수의 서버들을 운용하고 있고, 이를 Kubernetes 상에서 효율적으로 운영하고 있습니다. 서진형, 황성구, 이정민 | 2020년 09월 25일
# Machine_Learning 핑퐁팀 ML 세미나, 그 여섯 번째 안녕하십니까? 이번 여름은 언제 왔는지도 모르게 조용히 지나갔습니다. 저희 사이언티스트들이 여름에 진행한 시즌 6 세미나 발표자료를 갈무리하여 올립니다. 서상우, 박채훈, 김준성, 정다운, 구상준, 장성보, 이주홍 | 2020년 09월 16일