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.
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.