[패스트캠퍼스 Upstage AI Lab 3기 부트캠프] 과정 종료 회고

24년 4월부터 11월까지 총 7개월 간의 긴 대장정 부트캠프가 끝이 났습니다.

업스테이지 AI랩 3기는 박기준 매니저 님이 함께 해주셨고 파이썬부터 시작해서 ML, DL, LLM-RAG까지 배웠습니다.

많은 강사님들과 멘토님들의 체계적인 지도 하에 

어디가서 chatGPT가 무엇이고 트랜스포머가 무엇인지 설명할 수 있는 수준까지 성장했습니다.아침 10시부터 오후 7시까지 줌과 온라인 강의를 통해 굉장히 강도 높은 수준의 교육을 진행했기 때문에,프로그래밍 개발자이신 분들에게도 근면성실함은 물론이고 추가적인 학습과 노력을 요구하는 과정이었습니다.하지만 아예 프로그래밍 경험이 없는 비전공자 분들도 완주하시는 분들이 계신 걸로 보아서 얼마나 성장하고 얼마나 본인 몫을 가져갈지는 본인 하기 나름이라고 생각합니다.

 

4번의 대회를 마치고 다음 기수에게 드리는 팀 협업관련 Tip

부트캠프에서 총 4번의 대회에 참가하게 됩니다.

왼쪽 3개의 대회와 오른쪽 마지막 최종 대회 4개 중 1개 이상을 선택할 수 있다

저는 대회에서 좋은 성적을 거두었는데요.

우리 2팀은 4번의 대회 중 첫번째는 4위였고, 나머지 3번의 대회 모두 3연속 1등을 했습니다.

3번 연속 1위하는게 우연은 아니겠지요.

그렇다면 저희 2팀의 요인은 무엇이었을까요?

우리팀이 이렇게 잘할 수 있었던 이유는

1번. 리더를 정하지 않았다. 대신 진행자가 있었다. 

2번. 5명 모두 부트캠프에 매우 성실히 참여했다.

3번. 최신 기술을 GPT4o의 도움과 책, 인터넷을 통해 습득했다.

4번. 5명 모두 서로 겹치지 않는 다양한 실험을 수행했다. 

5번. 서로의 결과에 대해 경청하고 최상의 결과를 도출하기 위해 취합하는 과정이 있었다.

이렇게 5가지로 추려볼 수 있습니다.

1번. 리더를 정하지 않았다. 대신 진행자가 있었다. 

다들 프로그래밍을 많이 하시다 오신 경력자분들이어서 누가 리더하겠다고 해도 리더로 따르지도 않을뿐더러, 리더가 선정되면 그 팀은 리더의 특성을 많이 반영하게 됩니다. 잘못하면 골로 갈 수도 있다는 것이지요.

그래서 저는 리더보다는 성향이 맞으시는 분이 진행을 맡으시라고 권장합니다.

여기서 진행이란 small talk --> meeting start --> understandings of members' thoughts --> time checking --> experiment management 이런 것들을 의미합니다. 

이런 진행이 있어야 팀원들의  관계도 탄탄해지고 아이디어가 발산되기도 하고 정리되기도 하기 때문에 매우 중요한 역할이라고 할 수 있습니다.

저희 팀은 엑셀 스프레드 시트에 실험 결과를 차근차근 기록하고 공유했는데 진행자 분이 이것까지 관리도 해주셔서 정말 도움이 많이 되었습니다.

 

2번. 5명 모두 부트캠프에 매우 성실히 참여했다.

성실한 건 당연한 것 같지만 쉬운 일이 아닙니다. 부트캠프에만 집중하는 분들도 있지만 대학원이나 아르바이트, 육아 등 다른 일에 바쁘신 분들도 있기 때문에 대회에만 전념하기란 생각보다 잠을 줄이며 많은 에너지를 쏟아야 합니다.

모두들 이 분야는 처음 해보는 분들이기 때문에 한 분 한 분의 실험 기록이 차곡차곡 쌓여 성과로 이어지는 경우가 많았습니다. 그래서 멤버 모두가 최선을 다하는 과정이 절실했습니다.

우리 팀원들은 모두 자신이 하기로 한 부분들에서 최선의 결과를 도출하기 위해 노력했고, 그에 따른 좋은 결과가 나온 것 같습니다.

3번. 최신 기술을 GPT4o의 도움과 책, 인터넷을 통해 습득했다.

대회들이 모두 최신 기술을 반영해야 좋은 결과가 나오는 경우가 많았습니다. 따라서 kaggle, medium, huggingface과 같은 영문기술글들을 꼭 숙지하시기 바라며, 최근에 출판된 서적들이 잘 정리된 경우가 있으니 도서관에서 책을 빌리시는 것도 추천합니다.

저희 팀은 물고기 책부터 시작해 LLM책도 보아가며 대회에 임했습니다. 책은 체계적으로 정리되어 있어 단순히 인터넷 글을 살펴보는 것보다 도움을 받을 때가 있다는 것 인지하시기 바랍니다.

 

 

4번. 5명 모두 서로 겹치지 않는 다양한 실험을 수행했다. 

다들 처음 접하는 내용들이라 한 명도 빠짐 없이 대회 첫 날 베이스라인 코드를 무조건 돌려보고 그 다음부터 자신의 스타일대로 진행하되 어느 정도 파이프라인이 갖춰지면 서로 겹치지 않는 실험을 진행하여 각 기술마다 탄탄한 검증을 거쳤습니다.

그래서 궁금한 부분들은 모두 실험을 해보았고 시간을 아낄 수 있었습니다.

각 실험들마다 도출해낼 수 있는 포인트가 있었고, 그 모든게 다 저희 손으로 해낸 것이라 더욱 내용이 이해가 잘 되고, output을 높이는 실험 방향성을 잡는데도 도움이 되었습니다.

 

5번. 서로의 결과에 대해 경청하고 최상의 결과를 도출하기 위해 취합하는 과정이 있었다.

저희 팀도 첫 만남부터 그렇게 협업이 잘 되었던 것은 아니었습니다. 저의 경우 너무 속도를 내서 밤새도록 실험하는 바람에 중간중간 데이터 merge에 문제가 생기기도 하고, 다른 방법으로 하면 될 데이터 취합 과정을 잘못된 방법으로 하는 바람에 헛짓을 하기도 했죠. 다른 팀원들도 마찬가지였습니다. 제가 어떤 부분을 진행하고 있는지 잘 귀기울여 듣지 않기도 하고, 들어도 자세히 물어보지 않고 대충 넘어가기도 했습니다. 그래서 그런지 첫 대회는 4등을 했네요.

하지만 두 번째 대회부터는 팀원들끼리 서로의 스타일도 알아가고 보완하며 진정한 협업이 진행되었습니다. 그래서 계속 1위를 할 수 있었던 것 같네요.

 

패스트캠퍼스 Upstage AI Lab 부트캠프를 선택하신 당신은 현명하십니다.

 7개월 간의 훈련으로 저는 LLM시대로 달려가는 로켓에 탑승할 수 있었습니다. LLM시대는 이제부터입니다. 이제 멀티모달이 도입되었고 앞으로 향후 10년 간은 LLM이 없이는 딥러닝 분야는 생각도 할 수 없을 것입니다. 자동차, 핸드폰, 인터넷 검색 모든 분야에 LLM이 기본이 되어가고 있습니다. 더 늦지 않게 AI Lab에 도전하시라고 권합니다.