알파고는 아니고
정확하게는 다음 후속모델들 말임
알파고는 기본 규칙 가르쳐주고
입력한 수많은 기보를 토대로 학습했다는데
그 이후 버전인 뮤제로에서는 아예 규칙 하나도 없이 보상 만으로 했다더라??
지가 하나씩 무작위수 둬가면서 보상에 따라서 더 정밀화 한거겠지
그럼 질문!
이루다류의 채팅 ai는
ai라기엔 많이 ㅎㅌㅊ인게
마치 초도 버전의 알파고에 기보 넣듯이
이미 완성된 실제 사람 채팅 내역을 엄청나게 많이 입력하고
요구에 따라서 그냥 입력된 문장을 적당히 아웃풋 해줬을 뿐이잖아?
혹시 아예 기보를 입력하지도 않았던 뮤제로처럼
제로 인풋에서
어린애가 말 배우듯이
아 어 오 우 의미 없는 글자 하나씩을 수억수조번 학습하고 보상확인하고
글자가 결국 단어가 되고 단어가 모여서 문장이 되는 식으로
학습시킨 진정한 의미의 채팅 ai가 현존함???
그건 아직 현존하지 않음
어려울거 같게 느껴지더라고. 바둑보다 더 경우의 수가 많은 학습일거 같음
아니 근데 바둑 초고수 되긴 어려운데. 제로에서 부터 언어 배우는건 유치원생도 하는 일이잖아?
구분할 수 없으면 다르다 보기도 어렵지.
근데 양질의 인풋 방식은 좀 미개? 한거 아님? 쓰레기 넣어도 금덩어리 나오는게 찐 ai 기술 같은데... 그게 언어로 가능한지 궁금해서 질문해봤엉 ㅎㅎ
???????????????????????????????????
??????? 이왜먹금?
이젠 걍 글 읽지도 않고 이러네 ㅋㅋㅋ
이루다는 그런 심심이같은 방식이 아닌데? 이루다도 학습해서 재구성한 문장을 내놓는거임.
재구성이라고 하기엔 기사들 보면 거의 문장 통째로 채팅 복붙수준이던데? 자기가 채팅한 내용 그대로 나와서 뜨악한 여자가 제보하고 그랬자너.
그건 딥러닝의 과적합 문제라고 종종 학습한 내용을 그대로 배출하는 '경우'가 있음. 근데 심심이 식의 특정 단어에만 반응해서 일대일 대응되는 문장을 그대로 출력하는 방식이 아니라 이루다같은 nlp 딥러닝 모델은 데이터베이스를 학습하면 모델의 파라미터를 업데이트하고 그뒤에 올 문장을 추론해서 내놓는 최신방식이라 심심이와 동급은 절대아님.
뮤제로같은 강화학습 nlp를 찾는거라면 있긴함
언어모델 gpt3 있잖아?
아아 gpt3가 제로에서 부터 학습시킨거임? 대단한데 ㅎㄷ
아 제로 인풋은 모르겠다 걍 언어모델만 봤음. 근데 제로 부터가 있을수 있나? 빅데이터 기반으로 하는거잖아
아 쏘리 제로는 불가능하겠네. 최소 인풋으로 말을 바꿔야 겠다. 갖난쟁이가 말 배울때도 최소의 시각 청각 자극은 있으니.
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그럴거 같음. 근데 촉각은 현재로선 하드웨어나 소재 문제로 어렵다 치고. 오직 시각데이터와 청각데이터만 입력하는것으로 언어 배우게 만들면 찐 ai될거 같다 ㅎㄷㄷㄷ 보상이면 충분하니까.
시각, 청각, 촉각, 언어를 연결해서 다 같이 학습시켜야 됨
언어만 학습시켜서 AGI를 달성하겠단걸 역지사지로 생각해보면 완전 까만 무중력 공간에 내던져져서 보이는것도 들리는것도 만져지는것도 없고 아무렇게나 소리지르다가 갑자기 생성된 보상을 받는거나 같음
https://ko.m.wikipedia.org/wiki/Garbage_in,_garbage_out
그리고 어린이는 아이우에오로 언어를 학습하지 않음 방대한 완성된 문장 발성에서 배우지
학습의 시작은 따라하기지. 시작 이후엔 따라하기만 있어선 안되기도 하고
내가 말을 잘못 이해하고 있나? 일단 발성기관이 그만큼 발달하기 전의 유아도 언어학습은 하고 있음
디게 단순하게 보면 갓태어난 유아도 모국어를 들었을 때의 반응이 다르다는 것이 있고
그리고 성인도 음소 ~> 단어 ~> 문장의 일방향적 상향식으로 언어를 이해하지 않음
맞아 그래서 캠릿브지 같은거 봐도 캠브릿지로 보이자너 글자 하나하나 인식하고 글 쓰면 너무 비효율적