알트만이 말한 큰 돌파구가 RAG 아키텍처라는 말이 있던데 이게 뭐임 - 특이점이 온다 마이너 갤러리 (dcinside.com)
충분히 강하고 중요한 기술인건 사실인데, 근본적으로 생각해보면 이 기술은 Agi핵심이 될 수 없음.
이 기술의 가장 큰 핵심은 사용자의 질문에 적합한 인터넷에 있는 내용들을 질문과 일치시키는거임.
그니깐 우리가 모르는 단어 인터넷에서 찾아보면 그 단어를 정확하게 입력해서 봐야하는거랑 동일한거임.
하지만 이 RAG 모델 능력이 근본적인 '논리 및 연산' 능력이 아니라는 것을 알 수 있음. 즉 Agi에 핵심적인 능력이 아님.(페이스북 아재도 비슷한 이야기 한 것 같음)
하지만 이 능력이 정말 중요한 이유는 이제 실시간으로 인터넷과 상호소통할 수 있다는 뜻이니 아마 알트만이 이야기한 '개인 에이전트'와 가까워지겠지.
https://scholar.google.it/citations?view_op=view_citation&hl=it&user=1zCDX_UAAAAJ&cstart=20&pagesize=80&citation_for_view=1zCDX_UAAAAJ:M3ejUd6NZC8C
그러니까 이 논문이 핵심이네?
이 논문이 핵심이 아니라 이 논문에서 나오는 기술이 핵심. 내가 쓴글에서 봤겠지만 일단 Open ai에서 일하고 있고 여러가지 정황상 중요한 역할이고 그리고 Agi기술과 가장 연관성이 높은 기술임.
이해했음 그럼 10월에 저 논문 저자가 추론 관련해서 연구원 더 뽑는다고 트윗 올렸는데 그때 아마 큰 돌파구가 있다고 봐야겠다
현업에서 모델학습 없이 빠르게 성능 끌어올리려면 이 방법이 거의 유일하지
그건 꼼수라서 근본적인 성능은 아님. 그래서 Agi의 핵심 기술이 될 수 없는거고
당연히 그렇긴한데 카파시의 스피치 보면 사람 뇌처럼 장기기억을 담당하는 곳, 생각을 담당하는 전두엽 같이 여러 요소가 필요한 것도 맞음 사람도 결국 글을 쓰면서 폭발적으로 성장한거니깐 너무 제한적으로 생각하지 않아도 될듯
네이버 Que에도 RAG도입한다 했었는데.. 다들 방향은 비슷하게 가는듯
확실히 실시간 연동 LLM의 힘은 어마어마해지겠지. 물론 네이버 que 자체가 워낙 허접이라서 RAG도입해도... ㅋ
그리고 K패치되어서 필터링 오지고 욕박으면 맘대로 세션 종료시킴
극혐이군..
Cue인데 다들 노관심이라 ㅋㅋㅋㅋ 사실상 이미 rag임 작동하는거보면 네이버 내부 검색결과 짜집기지
cue구낰ㅋ 그래도 조금이라도 연구하는게 어디야.. 카카오보다는 나음
좆카오는 기업으로도 안봄 ㅋㅋㅋ