[일반] 이거 논문 뭐임 agi달성이라는데

[라이따잇(qwer1030123)]

『ASI COMING SOON』

[익명(gpt2030)]

가짜논문임

[익명(222.108)]

저 논문 자체가 요즘 LLM들 벤치마크를 까는 컨셉으로 나온거임. 논문 내용 중 마지막 부분, 면책조항: 지금까지 이 원고가 풍자라는 사실을 깨닫지 못했다면 이 원고는 풍자입니다. 자세한 내용과 토론은 이 Twitter 스레드를 참 조하세요 . 언어 모델 평가 및 벤치마킹은 힘든 작업이고 때로는 매력적이지 않지만, 데이터 오염 위험에 대한 진지한 조사 없이 이루어진 자랑 스러운 주장으로 인해 해당 분야가 일반적으로 훼손된다는 것이 저자의 믿음입니다

[익명(219.249)]

걍 장난치는거임 요즘 모델들 벤치마크 데이터셋에 오버피팅된거 비꼬는걸수도 있고 - dc App

[익명(221.150)]

무슨 소리인지는 알겠는데 저 풍자 만든 사람도 참 ㅈ같이 노잼으로 만들었노 ㅋㅋ

[라이따잇(qwer1030123)]

글쿤 ㅜㅜ - dc App

[gpt교주(pomcro)]

개소리 논문이라는데 내가 잘못본건가 - dc App

[라이따잇(qwer1030123)]

먼데? - dc App

[gpt교주(pomcro)]

내 봇이핵심 내용은 다음과 같습니다:기존의 대규모 언어모델(LLM)은 많은 학습 데이터와 파라미터를 요구하지만, 작은 데이터와 파라미터로도 벤치마크 성능을 높일 수 있음을 제안함1백만 개의 파라미터만 사용한 작은 모델인 phi-CTNL을 제안함phi-CTNL은 벤치마크 데이터셋만으로 사전학습을 진행함phi-CTNL은 모든 벤치마크에서 완벽한 정확도를 달성함이는 기존의 벤치마크들이 데이터 오염의 가능성이 있음을 시사함이 논문의 단점은 다음과 같습니다:제안한 phi-CTNL 모델이 실제로 존재하지 않으며, 가상의 모델임벤치마크 데이터셋으로만 사전학습을 진행한 것은 데이터 오염의 위험이 매우 큼실제 응용에서의 성능은 확인되지 않음이 논문의 시사점은 다음과 같습니다:벤치마크 성 - dc App

[gpt교주(pomcro)]

나도 얘가 이러는거 처음봄 그냥 신빙성없고 가상 모델이래. 위 댓글 보니 구라 맞네 - dc App

[익명(221.139)]

ㅋㅋㅋ 조회수 터지는 거 봐