AI의 발전:
- 언어 모델링이 일반성을 위한 강력한 추상화라고 언급합니다.
- 다중 모달리티(텍스트, 이미지, 소리 등)를 다루는 능력이 최근의 중요한 돌파구라고 봅니다


 AGI에 대한 관점:
- Oriol Vinyals는 AGI라는 용어를 그다지 좋아하지 않는다고 말합니다.
- AGI 달성 여부보다는 모델이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것의 분포가 더 중요하다고 봅니다.
- AGI 달성 시점에 대해 모두가 동의하기는 어려울 것이라고 예상합니다.


AGI 타임라인:
- Shane Legg(DeepMind 공동 창립자)가 2009년에 2028년에 AGI가 


긴 컨텍스트 처리:
- 무한한 컨텍스트 길이가 가까운 미래에 올 것이라고 예상합니다.
- 1-2년 내에 현재보다 10배 정도 긴 컨텍스트를 처리할 수 있을 것으로 예측합니다.


특화 모델과 일반 모델:
- 일반 모델의 발전에도 불구하고, 특정 중요한 문제(단백질 접힘, 핵융합 등)에 대해서는 여전히 특화된 모델이 필요할 수 있다고 말합니다.


모델 성능언급

1. 긴 컨텍스트 처리 능력:
- Oriol Vinyals는 모델이 1시간 분량의 비디오를 전체적으로 처리할 수 있게 되었다고 언급했습니다.

2. 처리 속도:
- 비디오를 입력으로 넣은 후 10-30초 정도면 전체 내용을 처리할 수 있다고 말했습니다.

3. 질문 응답 능력:
- 비디오 처리 후에는 해당 비디오에 대해 어떤 질문이든 할 수 있고, 모델이 답변할 수 있다고 설명했습니다.

4. 인간을 뛰어넘는 능력:
- 이러한 능력이 "초인적(superhuman)"이라고 표현했습니다.

5. 컴퓨터 비전 분야와의 비교:
- 이 능력이 기존의 컴퓨터 비전이나 비디오 질문 응답 데이터셋들을 훨씬 뛰어넘는 것이라고 평가했습니다.

6. 미래 인터페이스에 대한 시사점:
- 이러한 능력이 미래의 인터페이스를 매우 간단하게 만들 수 있다고 예측했습니다.
- 예를 들어, 카메라로 화면을 가리키고 질문하는 것만으로도 답을 얻을 수 있을 것이라고 말했습니다.




출처


https://strongai.kr/%ec%9d%b8%ed%84%b0%eb%b7%b0/?uid=775&mod=document&pageid=1