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24/11/27 10:39
아직 좀 부족하긴 한데 23년 초 생각하면 미친 속도로 개선중이긴 합니다. 몇년 걸린다는 말은 맞겠지만, 인간 수준은 곧일것 같습니다.
24/11/27 10:51
인간의 뇌를 시뮬레이션 하는 방식이니 인간이 [착각]하는 이상은
환각 개선이 쉽지는 않죠. 비슷한 현상이니 머리 좋고 기억력 좋은 사람일수록 착각 확률이 낮아지지만 0%가 안되는거 처럼 지금의 뉴런네트워크 방식의 AI로는 환각이 0%가 되는 경우는 없다고 보는데 그걸 사회적으로 인정 하고 받아드리느냐 못 받아드리느냐의 문제라고 봅니다
24/11/27 11:00
동의합니다.
또 환각이랑은 조금 다른데 AI를 효율적으로 사용하기 위해서 프롬프트 튜닝을 정말 많이들 하시게 되는데, 이 과정에서 내가 원하는 결과를 얻기 위해서 과도한 욕심을 부리는 경우에 또 성능의 저하가 정말 많이 일어나게 되는 것 같습니다. 저도 관련 일을 하면서 꽤나 많은 튜닝을 해봤다고 생각이 드는데, 최근에 얻은 깨달음은 불완전하고 헷갈리는 입력은 헷갈리게 놔두는 게 제일 낫다 였습니다. 뭔가 이래저래 내 입맛대로 바꿔보려다가 편향이 바로 생겨버리더라구요. 이걸 받아들이고 넘어가야 하는데 회사에서 의사결정권이 있는 높은 분들은 잘 이해를 못하시더라구요
24/11/27 10:58
(수정됨) 그냥 신경망알고리즘 자체의 한계입니다.
표현이 너무 자유롭다보니 체계적사고를 피하는 우회루트를 너무 잘찾아요 마치 별도의 접착제나 도구없이 맨손과 바닷물 만으로 모래를 적셔 모래성을 쌓는듯한 느낌입니다. 그나마 찾은 돌파구가 오픈AI에서 논문을 낸적있는 과정감독과 챗GPT이후 LLM계에서 화두가 되었었던 CoT의 개념을 결합한듯?한 o1이었고 일단 에이전트라는 형태를 안정적으로 굴릴수 있을정도는 됩니다만 그런 방식만으로는 여기서 더 발전하려면 정말로 천문학적인 금전적,시간적비용으로도 힘들겁니다. 그래서 일리야가 오픈AI에서 나갈떄 들고나온 프로젝트인 automated interpretability의 성과가 너무나도 중요한것이겠구요
+ 24/11/27 11:58
Ai모델이 배울만큼 배워서 어느정도 성숙되고 나면 거대한 학습모델용 하드웨어보다 개인이 쓸만한 작은 추론용 칩들의 시대가 올거고 그러면 엔비디아의 ai독점시대도 끝날거라는 이야기들이 있는데(그래서 올해에 퀄컴 암드 인텔이 다같이 그걸가속할수 있는 칩을 넣어 발매했고)그거에 대한 반박이라고 볼수있죠 그런시대 오려면 멀었다!
+ 24/11/27 13:10
신경망, 딥러닝 분야야말로 "왠지는 잘 모르겠는데, 해보니까 되더라"의 영역이라서요. 마치 비행기가 뜨는 원리를 정확하게 설명할 순 없지만 어케어케 하니까 되더라는 것과 비슷하달까요..
의외로 공학 분야에는 저런 종류의 일들이 꽤 많지요.
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