[📪정보] 트랜스포머 아키텍쳐가 실시간 학습이 불가능하다는 것에 대한 반박

[익명(7i3eogmeun4l7)]

당장 요즘 핸드폰만 봐도 시스템 파티션을 A/B로 나누어서 한쪽이 업데이트하는 동안 나머지 파티션으로 폰 잡는게 가능함. 지금도 인간이 모델 학습하고 개선하는 동안 다른 파티션으로 모델 쓰는 구조임.


OAI 3단계는 인공지능 에이전트가 컴퓨터의 코드를 실행시키고 평가하고 모든 자원을 다룰 수 있음. 즉 모델이 자기 자신의 신경망을 복제해서 학습시키고 평가하는 등의 개선작업을 하는게 가능하다는 소리임.


즉 고객이 모델을 쓰는 동안 다른 파티션의 모델은 자기 자신을 개선하고 업데이트가 끝나면 메인 파티션만 변경해서 개선된 모델을 바로 쓸 수 있음.


이게 3단계임. 3단계만 해도 충분히 재귀개선이 가능한데 4단계는 이걸 넘어서 혁신하는 레벨임. 난 설명을 들어도 3단계랑 4단계가 특별히 다른 점을 모르겠다.


5단계로 넘어가면 이런 모델이 무수하게 복제되서 AI 조직을 이루는 구조임.


예를 들어 모델 하나가 스스로를 복제해서 실시간 데이터를 정제하는 AI에이전트, 학습데이터를 평가하고 반영하는 AI에이전트, 정제된 데이터셋을 모델에 학습시키고 평가하는 에이전트, 모델 업데이트 주기를 관리하는 에이전트, 조직 구조를 관리하고 새로운 구성원을 만들어내는 에이전트 등으로 분화시킬 수 있음


중요한건 이런 조직이 인간에 의해 짜여진게 아니라 상황에 따라 AI조직의 구조까지 변화한다는 점임.


인간이 아닌 인공지능에 의해 새로운 모델이 계속 태어나고 그 모델이 더 좋은 인공지능 모델을 "낳는" 인공지능으로 이루어진 국가라고 봐도 무방한게 AGI라는 거임. 이런 AGI가 연산을 담당하는 데이터센터를 개선하거 확충까지 하기 시작한다면 ASI가 되는거고 물리적인 시간 첨 때문에 AGI 탄생 이후 1~2년 뒤를 초지능 탄생시점으로 보는거고..

[디시콘발사대(fcbjsjmu1t9f)]