SQL for Product Managers - The Definitive Guide is Here 🚀

SQL is one of the essential skills for every Product Manager.

Even if you are coming from a non-tech background, SQL could add a lot of value to your work and decision making.

The Good news is: you can learn the fundamentals within a few hours only.

Here is a guide where I've covered:

1/ The use cases of SQL for PMs.
2/ How to SELECT data
3/ How to FILTER data
4/ How to JOIN tables
5/ Popular tools
6/ Best SQL practices for Product Managers.

https://www.linkedin.com/posts/ankythshukla_sql-for-product-managers-hellopmco-ugcPost-7070628257506729984-mlZh?utm_source=share&utm_medium=member_ios

How can something be both very silly and very evil at the same time? The answer is that what’s going on is very silly, but the silliness is distracting us from very important things."

https://newcriterion.com/issues/2023/6/the-diversity-myth

드디어 Open LLaMA 7B v1.0 (1T Token)가 릴리즈 되었네요
: https://huggingface.co/openlm-research/open_llama_7b

그리고 13B 모델의 pretraining도 들어간 모양입니다. 이미 600BT 까지 학습된 모양이고요. 평균 성능은 Meta AI의 LLaMA 7B와 비교해서 거의 동등한 수준으로 보이고, 추가적으로 3B 모델도 같이 공개했네요. 65B 버전의 모델까지 만들 수 있을지 관건인데 지켜볼 필요가 있겠군요. 이제 지금까지 나온 여러 모델들의 성능 수준이 Open LLaMA로도 유사하게 뽑아져 나온다면, 상당히 의미가 있을듯 합니다.

더불어 정말 여러가지 모델들이 쏟아져나오고 있는데요.
1. TigerResearch의 Tigerbot: multi-language & multitask LLM 으로 InstructGPT 성능의 96%까지 도달했다고 합니다. 현재 제공되는 모델은 놀랍게도 7B와 180B 수준의 파라미터로 구성되어 있습니다.
: https://huggingface.co/TigerResearch

2. BigCode의 StarCoder+: 기존 StarCoder 모델과 다른점은 학습 데이터로 기존의 StarCoderData와 더불어, TII에서 공개한 RedefinedWeb 데이터셋 + 위키피디아 데이터셋을 추가로 학습한 기반 모델입니다.
: https://huggingface.co/bigcode/starcoderplus

3. StarCoder+를 파인튜닝한 StarChat β: 새로 릴리즈된 StarCoder+ 기반 모델을 파인튜닝한 채팅형/Instruction-following형 모델입니다. Guanaco에 쓰인 OA의 변종 데이터셋을 사용했는데, 한 가지 특이한 점은 uncensored 형식의 데이터로 필터링 했다는 점입니다.
- 파인튜닝된 모델의 행동을 제약하는 여러 방식이 있을텐데, 시스템 프롬프트로 강제하는 방식도 있지만, 제약을 두고 싶은 유형의 질문의 답을 센서링해 라벨을 붙여둔 데이터로 파인튜닝하는 방식이 많이 쓰입니다. 아마 둘을 다 쓰겠죠.
- 최근 오픈소스 커뮤니티를 보면, As a language model... 식으로 답을 피하는 경우를 제거한 uncensored 데이터셋들을 많이 찾아볼 수 있는데, 이 데이터셋으로 파인튜닝하는 경우 답을 피하는 경우가 사라지죠. 원하는대로 대화를 이끌어나갈 수 있다는..
- StarChat β은 이러한 uncensored 데이터셋을 활용해 파인튜닝된 모델입니다. 그 이유는 그간 LLM Leaderboard를 살펴본 결과 uncensored 데이터셋으로 학습된 모델의 성능이 좋은 경향을 보인다는 것입니다. 다만 이 경우, 고삐 풀린 (해킹 했다고도 하죠) 모델이 될 수 있기 때문에 사용에 유의해야 겠습니다.

“우리가 일에서 가져가야 할 건 돈 이외에도 아주 많아요. 재미, 의미, 성취, 도전, 성취감과 자신감, 갈등, 스트레스, 기쁨, 인정, 동료애, 팀워크, 극복, 성공…. 정말 많죠.” 

최 대표는 선배들이 시키는 대로만 하지 않았어요. 스스로 질문을 던져가며 문제의 본질을 파고들었고, 공감대를 불러일으키는 카피를 만들었죠

”많은 직장인이 회사 일을 ‘해준다’고 합니다. 저는 아니라 생각해요. 회사가 주는 기회를 활용해 내 일을 하는 거고, 결과로 기여하는 거죠. ‘회사와 나’는 ‘2인 3각’ 같은 사이에요. 발을 맞추며 같은 목표를 향해 뛰는 겁니다. 대결이 아니라는 게 핵심이죠.” 

“같은 회사에서 똑같이 10년 일한 사람도, 시간의 밀도는 다를 수 있습니다. 밀도의 차이는 능력과 퍼포먼스의 차이로 드러나기 마련이에요. 처음부터 능력이 달랐던 게 아닙니다. 일을 바라보는 시선, 일을 대하는 태도가 달랐죠. 결과적으로 시간의 밀도가 달라졌을 거라 생각해요.” 

최 대표는 필요하다면 언어도 바꿔보라고 해요. 언어에는 한 사람의 생각과 태도, 지향이 반영되니까요.

최 대표는 태도의 중요성도 강조합니다. 재능은 씨앗일 뿐, 그걸 꽃피우고 열매 맺게 하는 건 태도라는 거죠. 

“삼성이나 애플, 나이키만 브랜드가 아니라 우리 각자도 하나의 브랜드입니다. 오래도록 사랑받는 브랜드는 다 그럴 만한 가치를 줍니다. 값이 더 비싸도 그 브랜드의 가치를 사는 이유죠. 브랜드, 혹은 브랜딩은 기본적으로 장기전입니다. 시간에 비례해 가치를 축적한다는 생각을 전제로 해요. 1~2년 바짝 해서 돈 벌고 일은 그만하겠다, 는 분은 브랜딩에 관심 가질 필요가 없습니다. 브랜딩이란 단기적으로 후퇴해도, 장기적으로 나의 가치를 쌓아가는 것입니다. 실체를 바탕으로 좋은 인식을 만드는 게 기본이죠. ‘내가 브랜드’라는 관점이 북극성 같은 역할을 해줄 거라 생각해요.” 

“내가 브랜드라고 하면, 고객은 기꺼이 나라는 브랜드를 선택할까요?”
“분명한 가치를 제공하는 게 필요하다”

“나를 브랜드로 바라본다는 것도 비슷합니다. 이런 질문을 던져 보세요. ‘팀장과 동료, 선후배와 고객은 중요한 일이 있을 때, 과연 나와 함께하고 싶을까? 나에게 일을 맡기고 싶을까? 함께하면 좋은 결과가 나올 거라고 기대할까?’ 그분들이 다 고객이니까요. 내가 선택될 만한 이유를 생각해 적어보세요. 그게 바로 여러분이 하나의 브랜드로서 제공하는 가치가 될 겁니다.”

“일하는 사람이 자신을 브랜딩하려면 마땅히 일로써 승부를 봐야 합니다. 브랜딩이란 스스로를 존중하는 것, 그리고 다른 사람의 존중을 얻어내는 것이에요. 일을 잘하지 않고서는 일터에서 인정받는 브랜드가 되는 것도 어렵습니다. 자신의 본캐에 최선을 다할 것을 제안합니다.”

“음식이 상하지 말라고 방부제를 쓰는 것처럼 일하는 우리에게도 방부제가 필요하다고 생각합니다. 조그만 성공에 취해 쉬이 허물어지거나 망가지지 않도록 자신을 엄정히 돌아보고 삼가는 것. 스스로를 과대평가하지 않는 것. 해야 할 일을 하고 있는지 점검하는 것. 이런 자세야말로 자신을 온전하게 지키는 방부제입니다.”

“중요한 건, 알면 통제력이 생긴다는 거예요. 자신을 알아차리면 감정이나 협소한 인식에 치우치지 않고, 나를 객관적으로 볼 수 있게 됩니다.”

https://www.longblack.co/note/716?ticket=NT8d527940aee3c273953803b0f77422bd71bdb7be

구글이 인간 수명을 늘리겠다는 비젼을 가지고 설립한 생명공학 회사인 칼리코(Calico Life Sciences)에 소속된 연구진들이…

엄청난 연구 결과를 사이언스 어드밴스 저널에 발표했습니다.

약 20년 동안 530개 논문에 발표된 효모 유전자 녹아웃 연구 결과 >14500개를 모두 찾아서 딥하게 정리한 연구 결과와 데이터베이스를 발표 했는데…

구글이 전 세계 웹사이트를 다 긁어다가 인덱싱하고 검색엔진에서 의미 있는 자료를 아주 빠르게 보여주는 방식으로 검색엔진에 있어서는 독점적인 자리를 차지했던것 처럼…

칼리코도 구글에서 투자한 생명공학 회사 답게 특정 생명공학 관련 모든 자료를 딥하게 수집하고 데이터베이스도 만들고 정리하는 방식으로 연구를 진행하는듯 합니다.

구글 뿐만 아니라 최근 MS, 아마존이 투자한 생명공학 회사들 또한 대규모 연구비 투자를 통해 대학이나 연구소의 우수 연구진들을 대거 영입하고 더 나아가 빅테크 기업의 데이터 수집 및 분석 기술을 적용해 학교나 연구소 랩 단위로 진행되었던 생명공학 연구와는 다른 대규모 생명공학 연구를 진행하려는 트랜드가 예상됩니다.

효모 표현형 데이터베이스: https://www.yeastphenome.org/

논문출처: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adg5702

Open source series

1. How opensource could make the moat?
2. Is investment into opensource profitable?

Things to read
1. https://youtu.be/mMl47S2ssj8
2. https://abovethecrowd.com/1999/07/12/the-rising-impact-of-open-source/
3. https://twitter.com/bgurley/status/1299016045403893763
4. https://www.bvp.com/atlas/measuring-the-engagement-of-an-open-source-software-community
5. https://www.bvp.com/atlas/roadmap-open-source
6. https://www.theinformation.com/articles/benchmark-expected-to-join-generative-ai-rush-with-deal-for-startup-langchain?rc=ocojsj
7. https://en.wikipedia.org/wiki/The_Cathedral_and_the_Bazaar
8. https://www.bvp.com/cloud100/how-developer-platforms-will-run-the-world

History repeats. This seems like an article, Google has no moat recently.

The Microsoft "Halloween Documents" are a series of leaked memos from Microsoft that were widely circulated in the tech industry during the late 1990s. They were named after the date of the first leak, which was on Halloween in 1998.

These documents revealed Microsoft's internal views about open-source software, Linux, and the strategy to compete with these emerging threats.

Here are the key points discussed in the Halloween documents:

Threat of Open Source: The documents recognized the potential threat posed by open-source software (specifically Linux) to Microsoft's dominance in the operating system market. The documents acknowledged that open-source software's collaborative approach to development could lead to more robust and reliable software than Microsoft's offerings.

Commoditizing Protocols: The documents discussed the open-source approach to "commoditizing" protocols, which could potentially undermine Microsoft's competitive advantage.

Embrace-Extend-Extinguish Strategy: While not explicitly outlined in these documents, they implicitly revealed what would later be known as Microsoft's "Embrace-Extend-Extinguish" strategy. This strategy involved adopting open standards, extending those standards with proprietary capabilities, and then using those differences to disadvantage competitors.

The leak of these documents caused a stir in the tech industry, as they revealed Microsoft's views and potential strategies towards emerging competitors. The documents have since been used as a reference point for discussions about Microsoft's business practices and its evolving relationship with open-source software.

Classic https://youtube.com/@NavalR

OpenAI가 조용히 Shap-E를 출시했습니다!
Shap-E는 단 몇 초 만에 3D 도형을 생성할 수 있는 OpenAI의 최신 Text-To-3D 모델입니다.
작년 12월에는 몇 분 안에 간단한 3D 포인트 클라우드를 생성하는 모델인 Point-E를 출시했습니다.
Shap-E는 복잡한 3D 도형을 몇 초 만에 생성하는 것으로 보입니다. 비교를 참조하세요 :아래를_가리키는_손_모양::피부톤-2:
제한 사항:
개체가 1개 이상인 경우 품질이 낮음
여러 속성을 반영하는 데 어려움이 있음(예: 분홍색 코와 녹색 귀를 가진 노란색 곰)
이러한 한계에도 불구하고 정말 좋은 텍스트-3D 모델을 만들려면 1~2개월 정도 남았다고 생각합니다. 이 공간을 자세히 살펴보세요.:여성_탐정::피부톤-2:
링크:
공개 발표는 없지만 코드와 모델을 조용히 Github에 공개했으며 여기에서 데모를 사용해 볼 수 있습니다.
https://github.com/openai/shap-e

I meet with sales reps and sales leaders every day. They often ask me for advice on how to become CRO at the next Brex. Here’s what I tell them:

Be a positive influence on everyone around you. Never complain.

Work harder than anyone on your team. In a leadership position your team will emulate your behavior. Working hard matters.

Define your success by being the best. Sales performance is objective. The top performers are promoted. If you finish below #1 on the leaderboard, consider it a failure. Use it as a learning opportunity and motivation to be better.

Never be satisfied. If you’re at the top of the leaderboard, run up the score. If you’re promoted into a new role, become the best at that position as fast as you can. Always want more.

Go out of your way to help people on your team and cross functionally. Your reputation matters.

Embrace feedback as a gift. Seek it out. Don’t be defensive.

Your direct manager has more influence on your career than anyone in the world besides you. Choose wisely.

Tell your manager your career aspirations. Ask what you need to do to get there. Do those things.

Prioritize the following when joining a new company: 1) your manager. 2) the business itself - the faster the business is growing the faster you’ll progress your career. 3) confidence in your ability to be successful (does your experience map well to the role?).

Don’t join a company for cash compensation. That’s short sighted. Solve for career growth, learning opportunity, and company quality.

If you’re in a role where you’re happy with your manager, you have the opportunity for career progression, and the business is doing well, don’t leave for higher compensation.

Announcing the Pinecone Summit: AI Transformation without Hallucination, a day-long generative AI event of the summer happening on July 13 in SF.

https://summit.pinecone.io/