[일반] LLM? 나보다는 많이 아는거 맞지 근데 그것뿐임 알기만하지

[익명(59.17)]

인간은 배움의 확장력 가능성이 무한대지만 

llm은 딱 입력받은만큼의 정보밖에 안뱉음 한계가 명확하다는거 추론모델들도 결국에는 데이터를 바탕으로 결과를 내놓는것 뿐이니까

과연 llm이 인간에게 인정받을만한 데이터 ,연구를 내놓을수있을지가 관건이지 

[ㅇㅇ 1(122.46)]

코드 우리보다 더 잘합니다

[익명(59.17)]

코드를 잘한다고해서 근본 연구들이 진전되는건 아니지 인터페이스 설계 및 최적화, 기능구현에서는 득일지도 몰라도

[ㅇㅇ 2(221.157)]

그래서 AGI 달성조건 핵심이 장기기억, 재귀개선임 - dc App

[빙냥이ㄱㅇㅇ(6zd2cxvc44h4)]

너는 할 수 있음?

[익명(59.17)]

똑똑한 인간이 하겠지

[Invariance(command1270)]

사전학습 모델에다 강화학습만 시켜도 새로운 능력이 창발되는건 이미 증명 됨

[ㅇㅇ 3(116.123)]

유입이면 닥눈삼해라

[ㅇㅇ 3(116.123)]

도대체 언제적 확률론적 앵무새냐

[ㅇㅇ 4(218.144)]

그것만으로도 의미가 있는 게. 각 분야의 전문가도 있고, 그 전문가가 다른 분야도 약간 알 수 있지만 수백,수천개의 분야를 알 진 못 함. 물론 LLM도 디테일에선 틀리지만 그래도 수천,수만개의 분야를 어렴풋하게라도 알고 있음. 그러면, A랑 B를 연결 시키는 작업은 인간이 제한되지만, LLM은 가능함. 물론 연결 가능성이 높은 분야는 알아서 융합하고 있겠지만, 아예 불가능해 보이는 영역도 AI한테는 시킬 수 있음. 이게 한계가 있는 현재 모델에서도 가능한 수준인데, 앞으로는 더 개선 될 가능성이 높아보이고. 그래서, LLM이 배운 지식을 넘지 못 한다. 인간의 창의성은 못 넘는다는 류의 발언이......과연 몇년이나 살아남을 수 있는 지 궁금함. 짧으면 올해 내로 없어질 듯.

[디시콘발사대(fcbjsjmu1t9f)]

애초에 사람도 현실의 사례에서 원리를 채굴함