[📪정보] 딥마인드 추론팀 리더, "강화 학습 = 막다른 길"

[니지카엘(eltldd001)]

https://x.com/denny_zhou/status/1727916176863613317?s=20

[은바다(nmra3fmzhxmg)]

[MoonChild(aowlr2001)]

[부패하는유전자!!!(sansss2015)]

[익명(59.11)]

구글이 실패했던 이유는 딱 하나, 일리야 수츠케버가 없었다는 것

[익명(59.11)]

[부패하는유전자!!!(sansss2015)]

너네 집에 이런거 없지?
https://m.dcinside.com/board/thesingularity/387388

[dd(rladmstn78)]

치타는 길을 잃었다..

[익명(180.182)]

ㅋㅋ 틀린말은 아닌 듯. 현실 세계 시뮬레이션을 똑같이 구현하거나 데이터 학습을 효율적으로 하는 방법이 아직 없어서 그런듯. 물론 오프라인 강화학습이 대두되고는 있지만 한계가 명확한거 같아

[익명(211.214)]

그냥 오픈ai에 비해 딸리는 듯 rl도 따인거면 그냥 구글 경쟁력 자체가 ㅂㅅ된 거 같음

[익명(180.182)]

따였다고 할만한게 있나? oai는 아직도 PPO우려먹고 있는데 novelty있는 논문은 못본듯;;

[익명(211.214)]

전체가 따였다기보다 llm과 관련된 강화학습 분야는 따인 게 확실하지 rlhf도 그렇고 최근 큐스타 루머도 그렇고

[익명(pqu5mua3haa7)]

현실 세계 시뮬레이션을 똑같이 구현 <- 엔비디아 유레카가 가상 물리공간에서 학습시킨 거 아님?

[익명(180.182)]

시뮬레이션 구현을 얘기 한 이유가 계산량 때문임. 온라인 강화학습은 무조건 trial-and-error 방식으로 환경과 인터렉션 하면서 학습하는데 현실 세계처럼 모델링하면 학습을 못함. 그리고 유레카 같은 싱글 에이전트들은 잘 될 수 있겠지만 멀티 에이전트를 학습한다면 계산량이 엄청 커짐

[익명(180.182)]

RLHF말고 요즘 언급되는 RLAIF는 구글에서 냄 ㅋㅋ

[익명(211.214)]

큐스타는 논문도 안 냈는 데..gpt-4 이후에 논문 얘기는 의미가 없음 안 까는 추세로 바뀌어서

[익명(99999999999n)]

[익명(1.223)]

치타는 웃ㅋㅋ고ㅋㅋ있ㅋㅋ다ㅋㅋ

[익명(175.206)]

알파 시리즈들 보면 뭔가....있긴 한 것 같은데, 지금 하드웨어나 지능으론 한계가 있는지도.... 답은 LLM이다!

[ㅇㅋ(ijh2005)]

허... 이거좀 심각한데 오픈ai는 이거 뚫은거맞음?

[익명(211.214)]

그들은 일리야가 없을 뿐..

[익명(218.152)]

강화학습이 막다른 길이라잖아

[익명(125.177)]

LLM도 강화학습 안에 포함된거 아님? 썩 좋은 지표는 아닌듯

[익명(211.214)]

다른 분야인 데 llm의 한계를 뚫어주는 역할을 해주는 거지 그리고 큐스타로 뭘 들고 나오냐에 따라 완전히 다른 얘기가 될 수 있음