당신의 관점에 따르면, AGI(인공일반지능)는 다음과 같이 정의할 수 있습니다.

범용 기초 모델로서의 AGI

AGI는 “무엇이든 전문가가 될 수 있는 잠재력을 가진” 기본 모델입니다.

이 모델은 다양한 분야에서 기본적인 지식과 문제 해결 능력을 내재하고 있어, 별도의 파인튜닝 없이도 새로운 도메인에 대해 일정 수준의 대응 능력을 보유합니다.

파인튜닝을 통한 전문가화

이 AGI 베이스 모델은 파인튜닝을 통해 특정 분야에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.

예를 들어, 수학 데이터를 파인튜닝하면 수학 전문가처럼, 코딩 데이터를 파인튜닝하면 전문 개발자 수준의 성능을 발휘할 수 있게 됩니다.

즉, AGI는 범용성을 유지하면서도 원하는 작업에 대해 높은 전문성을 발휘할 수 있도록 조정 가능한 모델입니다.

인간에 가까운 유연성과 응용력

이런 관점의 AGI는 인간이 다양한 분야에서 학습하고 전문성을 키우는 방식과 유사합니다.

기본적으로 광범위한 지식을 갖춘 상태에서, 추가 학습(파인튜닝)을 통해 특정 과제에 최적화되는 과정을 거치므로, 인간의 학습 및 전문화 과정을 모방한다고 볼 수 있습니다.

요약

AGI는 모든 분야에서 전문가 수준의 퍼포먼스를 낼 수 있는 잠재력을 가진 범용 베이스 모델이다.

파인튜닝을 통해 특정 도메인에 맞춰 모델을 조정하면, 그 분야의 전문성을 갖춘 모델로 발전할 수 있다.

이 관점은 AGI가 기본적으로 인간처럼 다양한 분야에서 유연하게 학습하고 응용할 수 있는 능력을 내포해야 한다는 점을 강조한다.



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즉


모든 분야에서 전문가 수준이 도달해 재귀개선하는 agi = baby asi이고.

파인튜닝을 통해 특정 분야의 전문가가 될 수 있는, 가능성을 지닌 베이스모델을 agi로 봐야하지 않냐는 거지. 인간처럼.

알파고 이야기가 나올 거 같은데. 알파고의 베이스모델에 수학을 떠먹인다고 해서 수학 관련 전문가가 될 수는 없잖아?

그 차이인거지 ㅇㅇ

그리고 이 베이스모델은 지금의 o3 수준에 장기기억만 생긴다면 충분히 가능하다고 생각함.


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