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평소 AI 기술에 관심은 많지만은 AI가 작성한 글을 보면 적잖이 나사빠진 깡통 느낌이 있어서 AI가 발달한들 사람이 직접 자료를 찾는 행위를 대신하지는 못할 거라고 믿고 있었는데...

 

과제 내기 전에, 내 과제에 GPT 따위 로는 제대로 답을 낼 수 없음을 증명하고자 GPT-4 쓰는 후배한테 컴퓨터를 빌렸습니다.

답변 결과는 상상 이상입니다. 내용이 완전히 정확하다거나 정교하다고는 할 수 없지만, 관련 지식이 없는 상태에서 (그리고 키워드를 던져주지 않은 상태에서) 학부생이 한두시간 조사해서 알아낼 법한 수준을 뛰어넘는 내용들을 1분만에 Bing 검색으로 생성했습니다. 

 

원래 GPT-4는 특정 시점 이전의 학습 자료만 사용하기 때문에 최신 내용, 논문 조사가 필요한 내용에서는 실없는 소리를 하는 특징이 있어서 금방 구별해 낼 수 있었습니다. 그런데 며칠 전에 Bing 검색 기능이 통합되었다고 하면서 이렇게까지 발전할 줄은 몰랐습니다.

 

아래에는 답변 전체를 붙여넣었습니다. 시간이 많으면 한번 읽어보시면 되겠습니다. AI가 전문가를 대신할 수 있을지는 지금도 회의적이지만 이래서는 학부생 수준에서 과제의 존재 의미가 더는 있을까, 의문을 갖게 합니다. 

(대거 주석 표시는 GPT가 답변의 근거로 제시한 사이트 링크였습니다.)

 

The technical challenges of Extreme Ultraviolet (EUV) lithography stem from the inherent nature of EUV radiation and the complex engineering required to utilize it for chip manufacturing. Key challenges include:

 

1. **Material Absorption**: EUV radiation is absorbed by all materials, including air, which necessitates a vacuum-based technology that employs reflective optics and reticles【5†(SPIE)】.
2. **Exposure Tool Reliability and Mask Contamination**: Improving the reliability of exposure tools, particularly the light source, and mitigating mask contamination are critical areas needing advancement【6†(SPIEDigitalLibrary)】.
3. **New Challenges with High Numerical Aperture (NA) EUV**: The advent of high-NA EUV systems introduces problems like thinner photoresist layers, line roughness, and stochastic defects, which add complexity to the manufacturing of angstrom-level chips【7†(Semiconductor Engineering)】.
4. **Subsystem Challenges**: EUV lithography comprises various subsystems, including the light source and reflection mirrors, each presenting its own set of technical challenges【8†(ResearchGate)】.

 

For Beyond Extreme Ultraviolet (BEUV) lithography, the development of new materials for sources and mirrors is crucial to advancing this technology. Recent research has pointed to several promising material candidates and strategies:

 

1. **La/B Multilayer Optics**: Performance calculations indicate that La/B multilayer optics at a wavelength of 6.7 nm (BEUV) have advantages over conventional Mo/Si optics for 13.5 nm, in terms of efficiency and space resolution【12†(AIP)】.
2. **Mo/B, La(N)/B or B4C Multilayers**: These materials are reviewed as best options to work at about 7 nm, which is the desired wavelength with maximum predicted reflectivity for BEUV lithography【13†(MDPI)】.
3. **Gadolinium (Gd) Plasma**: As a potential BEUV source, Gd plasma could extend the reach of EUV lithography at 13.5 nm【14†(ResearchGate)】.
4. **Anti-diffusion Barriers and Nitridation**: Experiments with materials such as Mo, Cr, Sn, and C as anti-diffusion barriers between La and B4C, as well as the use of nitridation to enhance reflectivity, demonstrate promising methods to improve optical performance and reflectivity of BEUV mirrors【19†(MDPI)】.
5. **Pd, Ru, and Re-capped Ru Materials**: These materials have been investigated as candidate EUV light collector mirror materials, which could also be relevant to BEUV lithography【15†(OSTI.GOV)】.

 

The field of EUV and BEUV lithography is in continuous evolution, with ongoing research aimed at overcoming technical challenges and exploring new material possibilities to further advance the technology.

 



  • profile
    Marigold 2023.10.19 00:10
    교수님들도 요즘은 사용하시던데요.
    막상 학생들에게는 쓰지 말라 말씀하시면서도, LLM에 대해서 어떻게 더 뽑아쓸 수 있는지 잘 아시더라고요.

    예를 들자면, 지금 환각이나 헛소리, 그리고 언어에 따른 성능 문제 등의 문제가 결국은 컨텍스트 한계에서나 학습된 자료가 구버전이라거나, 언어나 데이터들이 편향되어 있다는 것에서 오는 것인데, 그걸 아니까 그러면 "대충 말은 잘 하는 것 같으니까 자료 참조 잘 하도록 별도로 DB 달아주고, 내가 거기다가 원하는 논문 내용 발췌해서 미리 넣어 놓으면 논문 검색 편하고 좋네"란 반응이 돌아오더군요.

    대충 API로 여려개 호출하여 LangChain으로 여러개 묶어서 병렬화 시키고, 컨텍스트도 최대한 잘개 쪼개고 공통 DB에 입출력하게 하며 중앙에서 관리만 담당하는 LLM 하나 둬서 사용하시던데, 그러니까 거의 전공서적 한 두권 수준은 혼자 분석해서 답도 내더라고요.
    옆에서 보던 저는 비용이 무섭게 올라가서 저는 못할 것 같지만요.

    요즘은 대충 북스캔으로 참고할 서적이나 논문 등에 대한 자료들은 다 때려 넣고, API로 쓰시던데, 편해 보이긴 하더라고요.
  • ?
    포인트 팡팡! 2023.10.19 00:10
    Marigold님 축하합니다.
    팡팡!에 당첨되어 10포인트를 보너스로 받으셨습니다.
  • profile
    title: AINormie 2023.10.19 00:21
    이미 학문의 전선에서 고도로 활용하는 분들도 계시군요. 저는 엄두도 못 내겠습니다. 이런 사례를 보면 인공지능을 잘 활용하는 것이 미래에 중요한 능력이다... 라는 말도 틀린 것은 아닌 것 같습니다.
  • profile
    Marigold 2023.10.19 00:24
    교수님께서는 비용 계산하면 그냥 대학원생 한명 고용하는 것 보다 저렴하고, 일단 이 녀석은 알려주면 바로 이해한다고(...)합니다.
  • profile
    title: AINormie 2023.10.19 00:25
    앗.... 아아.... 인공지능한테 실직당하는 대상에 대학원생도 포함되지 않을까 두렵습니다...
  • profile
    Marigold 2023.10.19 00:35
    써보시면 아시겠지만, 인터넷이 없는 상황에서 단일로 써도 성능이 높은데, 정말 사용자가 정제된 참고 데이터를 정기적으로 임베딩을 해줄 수 있고, LangChain 구조의 복잡함과 비용(...)만 견딜 수 있으면 이건 인간이 이길 수 없는 영역이라서요.

    그래서, 당장 미국에서 기업들이 이 수준이면, 이거 여러개 묶으면 하고 계산 들어가고 있는 거고, 그래서 API 단위로만 팔죠.(일단 공식적으로 API로 이용하면 학습하지 않는다고 주장은 합니다.)

    근데, 인건비와 속도 생각하면, 뭐...
    GPT-1이 2018년 출시였나요?
    그리고, 실제 실증 모델이었던 GPT-2가 2019년, 그리고 GPT-3가 2020년에 나왔네요.

    현행 ChatGPT인 GPT-3.5는 2022년 "공개"가 된것이고, GPT-4도 올해 초에 공개가 된거라, 솔직히 매년 나오다가 갑자기 Fine-Tune 하는데 2년 잡았다 하면 또 웃긴 이야기고, 코로나 타임 있다고 쳐도 대충 GPT-4 개발 마무리가 되고도 시간이 남았을 것 같단 말이죠.(...)
  • ?
    title: 부장님Neons 2023.10.19 00:21
    연구비 계좌가 있어서 학교 돈으로 결제를 할 수 있어야 할 수 있을 듯 하군요... 저는 돈이 없으니 로컬에서 돌아가는 모델들 가져다가 문서 임베딩이나 해 봐야... ㅠㅠ
  • profile
    Marigold 2023.10.19 02:40
    솔직히, 최고 성능이 GPT-4 API라는 것은 누구나 알고, 이거 병렬로 LangChain 써서 쓰는게 최고라는 게 예상은 다 되는데, 비용 문제로 개인은 LLM은 로컬에 임베딩도 감당하기 힘들어요.

    그래도, 요즘 Mistral이 7B인데도 나온 것 벤치마크 성능은 괜찮은 것 같던데요?
    메타나 구글 출신 스타트업에서 만드는 것 같던데, 베이스도 한국어 데이터량이 꽤 되던 것 같더라고요.
  • ?
    title: 부장님Neons 2023.10.21 00:03
    로컬 머신으로 임베딩만 만들겠다고 들면 일단 외부 비용은 안들지 않나요? https://tfhub.dev/tensorflow/tfjs-model/universal-sentence-encoder-lite/1/default/1 정도 생각하고 있었습니다.

    7B짜리 모델도 일부 CPU 오프로딩 하면 제 구닥다리 컴으로도 돌릴 수는 있긴 한데... 저런 모델들은 Decoder-only인 것들이 많고 또 임베딩만 뽑아내는건 지원을 안하는 것 같더라구요.
  • profile
    Marigold 2023.10.21 03:28
    개인용 PC 수준에서 만족할만한 성능인지는 모르겠어요.(…)
  • profile
    Marigold 2023.10.19 00:23
    사실, 본문에서 말씀하신 내용 (인터넷 검색) 부분은 유료 사용자의 경우 Bing으로 직접 제공을 하지 않았을 뿐, Plugin 기능이 지원 되었기 때문에 상당히 오랜 기간 지원하고 있었습니다.
    다만, OpenAI 서버 문제로 웹에서 제공하는 버전은 지금 GPT-4이긴 한데, API로 제공하는 것보다 속도나 성능으로 제약이 걸린 것이 많아서, 실제로 API 단위로 결제하시면 성능이 훨씬 높습니다.

    물론, API로 받으시면, DB와 UX를 별도로 구축하셔야 한다는 점이 단점이지만, 최신 정보에 대해서 제한 없이 사용하게 할 수 있다는 점과 특정 분야에 대한 정보에 대해 특화하게 할 수 있다는 점, LangChain 등을 조합하면, 병렬 이용으로 단일로 돌아가는 ChatGPT보다도 성능이 더 높기 때문에 미국에서도 말이 나오는 걸로 압니다.
    (그냥 ChatGPT Plus 수준은 대단하지만 API로 제공되는 것 대비 제약이 너무 큽니다. 당장, 컨텍스트 크기부터 API로 호출시 32K로 PDF 기준 A4 50 페이지를 혼자 생성할 수 있어서요. 물론, 입출력 모두 합쳐진 용량이지만, 웹버전 8K 보다는 훨씬 크죠.)
  • profile
    폴짝쥐 2023.10.19 07:52
    정말 짱입니다 거의 하청 주듯이 쓰고 있어요
  • profile
    title: AINormie 2023.10.19 23:32
    AI가 인간 일자리를 대체한다는 말에 심드렁했는데, 이젠 능력없는 사무직들은 대거 대체당하는 것이 아닐까 진지하게 생각하고 있습니다. 시대적으로 학력이 어정쩡한 사람과 높은 사람 사이의 간극이 크게 벌어질 것 같습니다.
  • ?
    렉사 2023.10.19 12:01
    저도 가끔 경제 관련 가설을 물어보거나 데이터를 분석하기 위해서 사용할 때가 있는데 질문이 정밀할수록 답변도 정밀하고 상세하게 나오는 경향이 있더라고요. 어지간한 사람 이상으로 똑똑하다는 사실을 알게 되어 자주 이용중입니다.
  • profile
    title: AINormie 2023.10.19 23:35
    질문 뒤에 "답변은 구체적이고 논리적이어야 한다"는 말만 붙여줘도 답변의 퀄리티가 크게 상승하죠.. 사실 대부분의 인간은 EUV 기술의 난점이나 경제학 가설에 대해 답을 할 수 없다는 점에서, 이런 논리, 추론적 지식 영역에서 컴퓨터가 대부분의 인간 이상으로 똑똑하다는 것을 인정해야 할 듯합니다.
  • ?
    렉사 2023.10.20 09:17
    그 날이 올 때를 대비해 먼지청소 스프레이 준비해 두겠습니다. 히힣

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