배울 때는 물론 많이 쓰지만
직접 툴다룰 때는 걍
라이브러리 딸깍,
gpt야 구현해줘 ㅠㅠ 딸깍
하이퍼 파라미터, 모델재설계 노가다 작업인데
AI 대학원에서 이론 파거나
자기 환경에서 NN 직접 구현하는거면 ㅇㅈ 하겠는데
너네들 95%가 그냥 천재들이 만들어놓은 라이브러리 파이썬으로 딸깍 하는거잖아
배울 때는 물론 많이 쓰지만
직접 툴다룰 때는 걍
라이브러리 딸깍,
gpt야 구현해줘 ㅠㅠ 딸깍
하이퍼 파라미터, 모델재설계 노가다 작업인데
AI 대학원에서 이론 파거나
자기 환경에서 NN 직접 구현하는거면 ㅇㅈ 하겠는데
너네들 95%가 그냥 천재들이 만들어놓은 라이브러리 파이썬으로 딸깍 하는거잖아
그야 여기는 대학원생이 많으니까 ㅋㅋ
그야 이제 복붙하거나 노가다에서 막히면 근원을 찾아가야되니깐 거기서 수학 없으면 아무것도 못하거든
Diffusion을 보기 전까진 저도 똑같이 생각했습니다
배우고 구현하는 단계, 그리고 엔지니어로써 알맞게 조립하는거면 이해를 위한 수학까지만 배우면 되니 많이 배울 필요없지. 너가 기존 논문의 의문을 느끼고 개선해야한다고 느낄 때 필요한 수학이 많은 백그라운드를 요구하니 그런거임. PPO를 단순히 이해하는 차원이 아니라, 설계하는 저자 관점에서 한번 들여다 보셈.
난 내가 다 구현하는데