이번에 구글에서 훈련한GATO는 단일모델, 단일 가중치로 604가지 작업을 인간 전문가 수준으로 수행할 수 있다. 


604가지 작업을 오락가락 해도 새로 교육할 필요가 없다. 이미 교육이 다 끝나있는 상태.


구글에선 증명실험을 위해 오만가지 다양한 작업을 다 교육했지만 만약 우리가 관심있는 작업으로 수행했다면


AI가 소설작성> 그 소설 장면을 그림으로 그려주기> 그 그림의 인물 스타일을 유저가 원하는대로 수정>소설에서 수정한 이미지를 다시 읽어서 인물설정을 변경>

유저가 자신의 사진을 넣어서 소설속 등장인물로 쓰라고 명령> 따라서 소설 장면들에 소설속 인물들과 자신이 같이 등장하는 일러스트 생산> 일러스트를 동영상으로 변경>해당 동영상을 중세에서 사이버펑크 배경으로 재해석 동영상 만들기> 해당 인물들의 3d모델링을 제작해서 3d프린터 출력


이런게 단 하나의 모델로 가능. 


사실 위 작업은 예전부터 가능했는데, 각 기능을 하는 모델을 각각 개발하고 시행착오를 통해 검증하고 튜닝한뒤 전통적인 프로그래밍으로 하나하나 순서대로 합치면 된다.

gato랑 다르게 작업량이 수직으로 올라갈뿐이지 어쨋든 가능은 함.


gato모델이면 저 많은 작업을 한번에 교육하면 끝이다. 

전용모델 개발할필요도 없다. 그냥 gato모델 복사해서 가져다 쓰면 검증할 필요도 없이 그냥 된다. 

물론 훈련 데이터는 따로 준비해야 한다. 




gato의 문제는 새로운 작업, 605번째 작업을 배우려면  605가지 작업을 처음부터 다시 교육해야한다는점. 

개인이 이미 훈련된 기능 100개 통합팩 다운로드+개인적으로 원하는 기능 몇개 더 추가. 이런건 불가능한 상태. 

추가 하려면 원하는 기능을 모두 처음부터 다시 훈련해야한다.


이번 발표에서 구글 입장은 지금은 아니지만 미래에는 새 작업을 배울때 기존 교육을 재활용하거나, 살짝만 튜닝해도 가능도록 만들겠다는것




한가지 아쉬운점은 훈련된 기능 604개간의 유기적인 교차사용에는 포커스를 맞추지 않았다는점. 단일모델 다중작업 홍보에만 집중했다.