ChatGPT나 NovelAI같은건 인터넷상에서 끝없이 많은 텍스트와 그림 자료들이 있기 때문에 쉽게 학습할 수 있었던 거고


방대한 데이터 셋을 바탕으로 엄청난 규모의 모델을 학습시키는 것이 ai의 메인 골자인데


PS >> 똑같은 문제 인터넷에 올라와있던거면 풀지만 새로운 창작 문제 못품


비슷하게 ai 호들갑 떠는 분야로는 의료 ai가 있는데


의료 >> 라벨링을 할 수 있는 직업도 의사뿐이라 데이터 자체가 많지도 않거니와 중국 제외하고는 의료데이터가 민감한 개인정보라서 가져다가 학습시키기 겁나 어려움.


이번에 구글에서 발표한 코드포스 퍼플 거도 걍 호들갑이더만


이에 비견되는 방대한 데이터 샘플이 존재하는 분야 아니면 힘들지 아무리 기술이 발전해도 학습시킬 데이터 자체가 부족한데


ML 입문에 많이 쓰이는 데이터 셋이 MNIST같은건데 이건 0~9까지 10개의 숫자 손글씨 사진이 6만개 있는데 이렇게 단순한 구분에도 샘플갯수 줄일때마다 퍼포먼스가 팍팍떨어짐.


근데 백준만해도 전세계의 알고리즘 문제의 일정 비율을 차지하는 편인데에도 문제 다합쳐봐야 이제 3만개자나


난 걍 힘들 것 같애 차라리 근 10년내로 지금 잘 되고 있는 분야(대화, 자율주행, 추천 등등)가 수직적으로 혁신될 순 있을 것 같은데 커버할 수 있는 영역이 수평적(의료, 수학, 법률 등등)으로 넓어질 것 같진 않음