[일반] 현직 ai개발자임 질문 받음

[익명(211.37)]

박사달고 rnd개발 하는 사람은 아니고 뤼이드에서 텐서플로우 만지다 퇴사하고 크몽에서 외주 받으면서 밥벌어 먹고 있다 ㅋㅋ gpt3 사전사용도 허가 받고 최신 모델 벤치마킹 많이 해봐서 최신 트렌드는 잘안당

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[익명(210.217)]

AI공부한지 몇년되었어요?

[익명(211.37)]

학사로 컴공달고 ai로 석사 달았으니까 한 7~8년 된듯 통계학쪽 공부까지 하면 10년? - dc App

[스월빙(wkd48632)]

오오... - dc App

[익명(58.143)]

구글이 며칠 전에 발표한 패스웨이가 정확히 뭐고? agi 언제 나올거 같음?

[익명(1.253)]

현재 텐서플로우 듀토리얼에 올라와있는 기초적인 전이학습이랑 범용 인공지능에서 사용되는 전이학습이랑은 개념이 다른겅ㅁ?

[익명(211.37)]

ㅇㅇ 다르지 그냥 범용쪽 하는 사람이랑 현재 일반 모델 쓰는 사람이랑 나뉘어져 있음 범용쪽은 머신러닝 엔지니어 말고 데이터 사이언티스트가 요새 같이 하는 트렌드 같더라구 - dc App

[익명(49.166)]

Agi 언제나올것같음?

[익명(49.166)]

이거답변좀 부탁

[스월빙(wkd48632)]

글카 뭐쓰시나요 서버 쓰실라나 - dc App

[익명(211.37)]

vps라고 서버 굴리는데에 글카 있어서 그걸로 씀 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

ㅇㅎ - dc App

[익명(218.238)]

사이즈만 키우면 agi 나온다고 생각함?

[익명(211.37)]

하드웨어만 받쳐주면 충분히 가능 - dc App

[익명(49.166)]

소프트웨어는 갖춰졌다는말임?

[익명(211.37)]

하드웨어만 갖춰지면 소프트웨어 만드는건 어렵지 않음 agi라는게 수십조개의 데이터를 전처리부터 해서 컴퓨터가 읽기 쉽게 해줘야 되는데 현재는 그거에 1%도 하기 힘듬 - dc App

[익명(49.166)]

무어의법칙 끝났는데 하드웨어성능은 어떻게올려야됌??

[익명(211.37)]

업계에서는 양자컴퓨터가 해결할거라 카더라 - dc App

[익명(1.239)]

제대로된 범용양자컴만 나오면야 유전알고리즘이랑 지구 에뮬레이션 돌려서라도 AGI만들어낼 수 있을 듯 ㅋㅋ

[익명(49.166)]

양자컴퓨터말고 기존컴퓨터로는 불가능? 양자컴나올때까지가 너무 불확실한데

[익명(211.37)]

내가 간단한 모델 하나 인코딩 할때도 거진 하루는 걸림 ㅋㅋ 회사에 있을때도 모델 뽑을때 나름 가정용컴보다 수백배 성능인데도 모델 안나와서 시간 다 잡아먹음 컴퓨터 알고리즘 자체를 바꿔야 함 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

전에 한 질문이랑 뭐가 다른거임? - dc App

[익명(49.166)]

기존컴퓨터 하드웨어개선방식이 한계에 다달았다는데 맞음? (무어의법칙) 양자컴 이외에 다른 어떤방식으로 한계 깰수있음?

[솜사탕치킨(yabu1020)]

개발자는 사무직임?

[스월빙(wkd48632)]

프리라잖아; - dc App

[솜사탕치킨(yabu1020)]

ㅇㅋ!

[특(1.251)]

업계에서는 특이점 온다는 분위긴가요?

[익명(49.166)]

나도 이거궁금

[익명(49.166)]

업계분위기어떤지

[익명(211.37)]

오히려 ai개발자들은 그런거에 관심 없더라 ㅋㅋ gpt3 나올때 떠들썩 하긴 했는데 논문 쓰시는 분들은 죽기전엔 보고싶다 이런 뉘앙스고 나같은 모델 쓰는 사람들은 반반 - dc App

[익명(49.166)]

글쓴이 생각에 특이점올확률이 반반임?

[익명(211.37)]

내가 감히 뭐라 못하겠지만 상황보면 나 죽기전에는 무조건 올거라고 봄 - dc App

[특(1.251)]

조은답변감사함다ㅎ

[스월빙(wkd48632)]

패스웨이에 대해 어떻게 생각하십니까 - dc App

[익명(49.166)]

특갤최고의 관심사 패스웨이

[스월빙(wkd48632)]

ㅇㅇ 현재 발표 소식 기준 가장 특이점에 가까운 기술 아니냐 - dc App

[익명(211.37)]

패스웨이가 많은앙의 데이터를 처리하는데 성능이슈가 있으니까 대안으로 나온건데 그게 문제가 있는게 예를 들면 데이터 1000개가 있으면 이걸 n그룹으로 나눠서 학습시키는건데 이게 그룹으로 잡히는게 아직은 좀 문제가 있음 예를들어 짜장면에 관련된 데이터를 그룹화 해서 모으는데 짜장면 면발에 라면 면발이 들어가고 짜장면 소스에 짜파게티 소스가 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

흐음... 그러면 수억개의 데이터가 더 필요할것이라는 말씀이신가요? - dc App

[익명(211.37)]

들어가는 이런 문제가 있음 근데 이게 기존 방법보다 ai학습을 몇백배 빠르게 할 수 있는데 단점이 이제 ai한테 짜장면을 시키면 이상한 짜장면과 비슷한 이상한 면요리가 나오는거지 결론은 이기술로 agi를 만드려면 agi급의 그룹화 정확성을 가져야 해서 근본적인 솔루션은 아님 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

근본적인 해결책은 아닌 듯 하다... 메모메모 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

어... 개인적으로 패스웨이는 '보상으로 충분하다'라는 딥마인드식 인공지능 패러다임을 극대화 한 AI라고 생각했는데, 단순히 배치처리 비슷한 느낌이였다니... 혹시 테드를 통해 접하셨나요? - dc App

[익명(211.37)]

ㄴㄴ 단순히 배치해서 처리하는건 기존방식인데 이제 공통분모를 가지고 있는 데이터들을 새로운 알고리즘을 통해 쉽게 모으고 가장 중요한 기술은 이렇게 모은 데이터들을 ai가 인식하고 학습할 수 있는 기술인데 아직 효율은 잘 안나오는데 향후 구글이 끌어올릴거 같음 근데 이걸로 agi는 많이 힘들지 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

그렇군요 고견 감사합니다!! - dc App

[스월빙(wkd48632)]

신경망 희소화 기술에 대해 어떻게 생각하시나요 - dc App

[스월빙(wkd48632)]

근시일 안에 코덱스가 알고리즘을 작성할 확률이 있다고 보시나요? - dc App

[익명(123.143)]

써보면 알겠지만 아직 코덱스는 잘 쓰면 편리한 툴 레벨임

[스월빙(wkd48632)]

ㅇㅇ 맞죠 - dc App

[익명(116.40)]

인공지능을 발전 속도가 엄청나게 가속화하고 있다는 평에 대해서는 동의하시나요?

[익명(116.40)]

인공지능의

[익명(121.190)]

양자컴이 안될 경우 혹은 양자컴이 성공해도 대중보급에 더 좋다는 확률컴은 어떰? 이쪽은 파인만과 노이만 같은 거장들도 긍정적이었다는 이야기를 들어서 궁금함

[익명(221.150)]

뤼이드 왜 나왔엉? 괜찮아보이던데