[일반] LLM은 정체됐냐

[익명(61.254)]

짚4 나온뒤로 여러모델 계속 나오긴 하는데 어째 다 거기서 거기냐

얀레쿤 말대로 달에 가기위해 상승고도를 계속 깰수는 있지만 달에는 도착 못한다는 이야기가 딱 들어맞아 떨어지고 있네

AGI까지 가야할 거리가 1만이면 짚4가 10 정도. 오푸스 제민1.5 4옴니 계속 뭔가 출시는 하는데 성능이 10.1    10. 2  10. 4  뭐 이런식으로 잰걸음 걷는거마냥 성능향상폭이 좁음

LLM만으론 AGI 못간다는 설이 사실로 드러나는게 아닌가 싶다

[익명(112.186)]

gpt5가 분기점이지

[익명(61.254)]

레벨2 agi 달성 못하면 LLM이 답이 아닐 가능성이 높음. 근데 1.7 - 1.9 레벨로 결국 2레벨에는 못미칠거같음. 결국 수학 때문에

[익명(110.11)]

[NLP(straight1861)]

짚4는 작년4월에 나옴. 다른 기업은 이제 따라잡은거지 모든 LLM 기업이 이제 GPT4를 넘는 모델 간신히 나온 게 아니지. openai가 선도하는 제품 내놓으면 다른 기업들이 따라붙는 추세라 LLM의 한계인지 아닌지는 openai만 보면 됨. openai도 멀티모달이랑 경량화를 해낸거지 5를 출시한 게 아님.

[NLP(straight1861)]

출시 못 한건지 안 한건지는 알 수 없지만 올초 알트만이 gpu 없다고 징징댄거 생각하면 어짜피 소라나 gpt5 출시해도 못 써먹는다 판단해서 경량화랑 인프라구축에 힘 쏟는걸수도 있다고 봄. 그래서 llm의 한계는 5성능만 보면 될 듯.

[NLP(straight1861)]

Llm의 한계는 스케일 더욱 키우는건데 아직 안 했으니까. 비행기로 달에 못 가는건지, 엔진출력이 부족해서인지는 아직 확인 안 했다고 봄.

[익명(61.254)]

비행기로 달에 못 가는건지, 엔진출력이 부족해서인지는 아직 확인 안 했다고 봄. 좋은 표현 굿

[익명(61.254)]

결국 LLM 스케일 확장으로 수학을 할수 있느냐가 관건임.