그렇게 정말 차이나면
초경량 모델들 많자늠?? ai회사마다 말임
mini류 하이쿠나 플래쉬나
한글 쓴걸 그런거 api?로 영어로 바꿔주고 대형 모델에 전달되게 하는거
아니 나도 만들수 있을거 같은데
초대형 국제적 ai기업들이 못한다고는 너무 이상함
내가 이해 못하고 있는 부분이 있는거?
농담 아니고 나도 시간 쫌만 주면 만들수 있을거 같은데 커서로...
그렇게 정말 차이나면
초경량 모델들 많자늠?? ai회사마다 말임
mini류 하이쿠나 플래쉬나
한글 쓴걸 그런거 api?로 영어로 바꿔주고 대형 모델에 전달되게 하는거
아니 나도 만들수 있을거 같은데
초대형 국제적 ai기업들이 못한다고는 너무 이상함
내가 이해 못하고 있는 부분이 있는거?
농담 아니고 나도 시간 쫌만 주면 만들수 있을거 같은데 커서로...
한줌단이라+비용책정하기 귀찮음일듯
보통 한국어 성능이 나쁘다는 건 토큰 사용 효율이 나쁘다는건데 번역과정을 추가해버리면 더 악화되는거지
아니아니 한글 프롬프트 -> 초경량 모델(거의 공짜수준)로 0.5초만에 json 변환 -> 변환값 원래 모델로 입력 이게 진짜 너무 쉬울거 같아서. 내가 뭘 잘못 생각하는건가
걍 간단한 작업들은 님 말한대로 해도 잘될거임. 근데 쓰다보면 중요한 작업 어딘가에서 코너케이스로 이상하게 번역해서 떡락할거임.
토큰을 더쓰기 때문에 발생하는 문제 1. 비용이 늘어남 2. 유효 콘텍스트 길이가 짧아져서 정확도 하락 우선 작은 모델을 돌려서 번역하는 비용이 1보다 큼 2는 작은 모델에서 더 심각하므로 번역 퀄리티 떡락
어느정도 뭘 하려는건지 제대로 이해하고 적절하게 번역할 수 있는 정도 크기는 되어야 하니까 무작정 작기만한 모델을 쓸수가 없다
아 그리고 경량모델들 번역 돌려보면 알겠지만 위 갤럼이 말했듯이 찐빠 은근 많이 냄 걍 가벼운 실시간 번역 용도면 모르겠지민 프롬용으로는 절대 못 씀 ㅋㅋㅋㅋ 제대로 쓰려면 2.5프로정도는 가지고 와야함
내가 매일 번역하는데 이게 맞음
영어를 ㅈ도 못하니까 이해를 못하네. 니가 직접 번역해보면 '단어'하나 잘못 번역한 뉘앙스로 전체 맥락 잘못이해해서 잘못 출력하는 오류비율이 번역언어일수록 확률이 존재한다. 니가 직접 해봐야 왜 안돼는지 알지 ㅋㅋㅋ 이건 니가 언어공부를 안해봐서 왜 안돼는지 모르는거임