오픈ai의 GPT는 아무리 발전시켜도 인간 전문가 수준에 한없이 근접하는 게 한계 아님?
그도 그런게 GPT는 인간이 골라서 정제해준 데이터로 학습하고 인간하고 대화한 데이터로 이상한 소리 하지 않게 교정하는 방식이던데
이러면 인간전문가를 뛰어넘고 자가발전하는 AGI를 만들긴 어려운 거 아닌가?
그에 반해 딥마인드는 알파고나 알파폴드로 한정된 영역에서나마 인간전문가를 뛰어넘는 데 성공했지
성과만 두고 보면 딥마인드 쪽이 AGI 최초개발할 가능성이 더 높아 보인다고 생각함.
그도 그런게 GPT는 인간이 골라서 정제해준 데이터로 학습하고 인간하고 대화한 데이터로 이상한 소리 하지 않게 교정하는 방식이던데
이러면 인간전문가를 뛰어넘고 자가발전하는 AGI를 만들긴 어려운 거 아닌가?
그에 반해 딥마인드는 알파고나 알파폴드로 한정된 영역에서나마 인간전문가를 뛰어넘는 데 성공했지
성과만 두고 보면 딥마인드 쪽이 AGI 최초개발할 가능성이 더 높아 보인다고 생각함.
openai도 스타크래프트...
지금까지 나온 스타나 도타 ai들은 인간을 뛰어넘는 전략을 보여줄 걸로 기대했는데 피지컬로 찍어누르는 결과만 나와서 기대 이하였던 걸로 기억함
일리야수츠케버 최근말 보면 자율발전 한다는데?
https://m.dcinside.com/board/thesingularity/373604
- dc App
님이 달아준 링크 읽어봤는데 자율발전시스템을 만드는 게 목표라곤 적혀있는데 이미 하고 있단 얘기는 없음
생각하는 방향이랑 이유가 나랑 거의 일치하노
자율에이전트가 나온시점에서 자가발전 된다는뜻 아닌가 - dc App
자율에이전트? 기즈모 얘기하는 거임?
오토gpt 말하는건데 - dc App
ㄴ이건 좀 흥미롭다. 근데 오토GPT가 인간전문가를 뛰어넘을 가능성을 보여준다고 하기엔 아직은 무리가 있지 않나 개인적으로 생각함.
체스는 기계한테 따인지 20년 넘었는데? ㅋㅋ
무슨 소리를 하고 싶은 거임. 오픈ai vs 딥마인드 얘기하는 데 체스는 갑자기 왜 나와.
니는 지금 llm이랑 문제를 해결하기 위해 만든 ai랑 비교를 하고있잖아 뭐가 잘못된지 모름?
뭐가 잘못이지, 범용이랑 특화모델 차이니까 비교하는 게 잘못됐다는 얘기임?
사실 LLM이 왜 범용이라는 건지 잘 모르겠다. LLM도 따지고 보면 언어 '특화'모델이잖아.
완전히 다르지 알파고나 알파폴드는 정답이 정해진 문제를 해결하는 인공지능이고 llm은 애초에 정답이란게 없어서 정량적인 평가가 불가능한데?
llm 관련해선 님 말이 맞는 듯. 그런데 내가 본문에서 얘기한 건 오픈ai는 ai가 인간전문가를 뛰어넘을 가능성을 보여준 적이 없는데 딥마인드는 비록 특화모델이라지만 업계최초로 AI가 추론능력 부문에서 인간전문가를 뛰어넘을 수 있다는 증명을 해냈고, 그를 바탕으로 쌓아온 기술이 있을 테니 좀 더 기대가 된다는 게 핵심임.
그러니깐 그게 의미가 있냐는 말이지 알파고가 바둑을 잘둬봐야 그거밖에 못하는건 이미 다 알고있는 사실이고 체스 인공지능이랑 하는게 별반 다르지 않지 그거보단 llm에 멀티모달로 다른거 붙이는게 agi에 훨씬 더 가까울것 같은데 그쪽 노하우가 중요하지 않을까? 지금 바드도 욕먹고 있는데
llm 노하우에 큰 가치가 있다는 걸 부정하는 건 아님. 단지 llm 파라미터를 지금보다 더 늘리고 특화모델들을 연결시키는 것만으로 정말 AGI가 가능할까? GPT4 with 달e를 보면 매우 실망스럽던데? GPT3.5와 GPT4는 생각보다 차이가 없는 것 같은데 트랜스포머 말고 다른 뭔가가 더 필요한 게 아닐까? 하는 생각이 들었음. 근데 님하고 얘기해 보면서 생각해 보니 GPT5를 보기 전에는 판단하기에 지나치게 이른 게 맞는 것 같음.
일단 gpt5 나오는거 봐야지 벌써부터 억까하긴 이름 너가 말한대로 글케 단순한 방식이면 왜 지금 어느 기업도 올툴즈 탑재된 gpt4 터보 발끝도 못 따라오냐
근본이 되는 기술력의 차이는 둘 사이에 거의 없음. 하지만 큰 차이가 있는 것처럼 보이게 되는 원인은 ai에게 학습시킬 데이터를 골라내고 정제하는 노하우 차이임.