Gpt 4부터 스케일 늘리고 데이터 많이 줬더니 지능이라고 판단되는 현상이 생기고 있다면서? 그래서 지능이 정확히 뭔지 모르더라도 완전한 인공지능을 만들 수 있다는 거고
근데 계속 이런 식으로 하면 될 거라는 건 기술적으로 증명된 거임? 전문가들 중에 자세히 설명한 사람 몇명만 알려줘
댓글 8
경험적 추측임 무어의 법칙같은 - dc App
익명(219.249)2023-10-27 13:35
Ai는 결과물이 곧 증명임
그거말곤 수학적으로 증명했다 이런거 없음
ㅇㅋ(ijh2005)2023-10-27 13:35
답글
너 전공자 아니지
샤카(qkzrr8es7ejf)2023-10-27 13:54
질문이 너무 모호함
샤카(qkzrr8es7ejf)2023-10-27 13:56
LLM 관련해서 그런 게 있었지. 없던 능력이 나타난다고.
스케일의 법칙이라고 할텐데, 당연히 왜 능력이 나타났는지도 모르니까 이게 언제까지 유효할 지는 모름.
하지만 '아직은' 유효한 상태로 보인다고 아는 박사과정 지인이 그랬음.
즉, 스케일의 법칙은 아직은 유효해보인다. 물론, GPT는 스케일이랑 최근 쏟아지는 다양한 아이디어를 계속 접목시켜서 스케일 말고도 성능 향상을 꾀하는거지.
익명(218.144)2023-10-27 14:13
답글
근데 솔직히 스케일 키우면서 LLM을 돌리는 게 대기업만 가능하니까, 박사나 교수급도 명확히 알긴 힘들지 않을까 싶긴 함.
대기업이 논문이나 리포트 써주면 그걸로 추정해야 할 듯.
경험적 추측임 무어의 법칙같은 - dc App
Ai는 결과물이 곧 증명임 그거말곤 수학적으로 증명했다 이런거 없음
너 전공자 아니지
질문이 너무 모호함
LLM 관련해서 그런 게 있었지. 없던 능력이 나타난다고. 스케일의 법칙이라고 할텐데, 당연히 왜 능력이 나타났는지도 모르니까 이게 언제까지 유효할 지는 모름. 하지만 '아직은' 유효한 상태로 보인다고 아는 박사과정 지인이 그랬음. 즉, 스케일의 법칙은 아직은 유효해보인다. 물론, GPT는 스케일이랑 최근 쏟아지는 다양한 아이디어를 계속 접목시켜서 스케일 말고도 성능 향상을 꾀하는거지.
근데 솔직히 스케일 키우면서 LLM을 돌리는 게 대기업만 가능하니까, 박사나 교수급도 명확히 알긴 힘들지 않을까 싶긴 함. 대기업이 논문이나 리포트 써주면 그걸로 추정해야 할 듯.
지능의 정의도 모호한데
외삽 이란 개념 부터 공부 ㄱ