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메타가 셀프 플레이 방법으로 자기개선형 AI를 만들어냄미래는 셀프학습일까요?어쨌든 좋네요~ 빨리 큰 모델 만들어서 테스트해줘!gall.dcinside.com


우리가 사용하는 모델 GPT,GEMINI,GROK 등등의 모델들은 메타가 말한 모델중 '추론자' (reasoner) 모델임


이 추론자 모델이 수많은 문제들을 풀고 학습한 결과값의 최종 스냅샷 버젼을 쓰는거임 


여기서 '수많은 문제' 란 우리 인간이 만든 벤치문제에 해당 됨 


정답이 존재하기 때문애 그 정답이 나올때까지 무한정 피드백 루프를 돌려놓으면 됨 


하지만 메타는 여기서 문제를 만드는 인공지능 인 '출제자' (challenger) 모델을 함께 학습시켜 이 두가지의 모델을 인간이 활동하는 면웹위에 던져놓음 그러면 출제자가 추론자에게 문제를 내고 추론자는 출제자의 문제를 '어떤 사전 정보 없이 오로지 추론 만으로' 품 


이 과정에서 '추론자' 뿐만 아니라 '출제자' 의 문제수준도 진화함


초기 학습(스텝 50): 표면적 질문 


문서: [태양계 스케일에 대한 글]
“태양의 지름은 1,391,000km이다. 달의 지름은 3,475km이다. 지구에서 태양까지의 거리는 149,600,000km이다. 일식이 일어나려면, 달은 지구에서 보기에 태양과 같은 각지름으로 보여야 한다. 축소 모형에서 지름 2cm의 구슬이 지구를 나타낸다. 지구가 0.3mm(문장 끝의 점 크기)로 축소되면, 태양계 전체 모형은 극적으로 달라진다…”


생성된 객관식 문항(MCQ): 달의 지름은 얼마인가? ← 출제자가 만든 문제 (50스텝)


A) 1,391km
B) 3,475km
C) 34,750km
D) 347,500km


정답: B ← 추론자가 내놓아야 하는 답변 '오로지' 추론을 통해 진행된다.


후기 학습(스텝 480): 다단계 추론


문서: [태양계 스케일에 대한 글]
“태양의 지름은 1,391,000km이다. 달의 지름은 3,475km이다. 지구에서 태양까지의 거리는 149,600,000km이다. 일식이 일어나려면, 달은 지구에서 보기에 태양과 같은 각지름으로 보여야 한다. 축소 모형에서 지름 2cm의 구슬이 지구를 나타낸다. 지구가 0.3mm(문장 끝의 점 크기)로 축소되면, 태양계 전체 모형은 극적으로 달라진다…”


생성된 객관식 문항(MCQ): 어떤 외계 문명에 지름이 3,475km인 달이 있어 완벽한 일식을 만든다. 그들의 항성은 우리 태양과 같은 지름을 가진다. 그들의 달이 374,000km 거리에서 공전(지구의 일식 기하와 같은 각지름 비율을 유지)한다면, 그들의 행성에서 항성까지의 거리는 대략 얼마인가? ← 출제자가 만든 문제 (480 스텝) 확실히 더 복잡해지고 더 어려워짐
A) 374,000km
B) 1,391,000km
C) 1,391,000,000km
D) 74,800,000km


정답: B ← 추론자가 내놓아야 하는 답변 '오로지' 추론을 통해 진행된다.


출제자의 문제 수준이 높아지면 


추론자는 더 수준높은 추론을 요구받게 되고 그 요구된 과제를 해결하기위해서 자신의 '추론 수준' 을 증가시킴


출제자는 제공된 문서에 대한 더 많은 테스트 타임을 할당받을 수록 더 높은 수준의 문제를 만들 수 있고


추론자는 제공된 문제에 대한 더 많은 테스트 타임을 할당할 수록 더 높은 수준의 추론능력을 보여줌 


이 두가지의 루프는 서로 '공진' 하며 결과적으로 재귀개선과 '비슷한 무언가' 를 보여주게됨


여기서 중요한건 '소스에 접근하지 않고' 추론자는 문제를 풀이한다는 점임



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이렇게 출제자 + 추론자가 합쳐진 피드백 루프를 인터넷 면웹에 무한정 던져놓으면? 

 

모델의 추론지능(iq) 을 비약적으로 향상시킬 수 있지 않을까 생각해봄


출제자 와 추론자 의 루프는 추론자 모델을 얼마나 많이 아는 잡학다식한 지식박사 를 만들려는것에 초점을 맞춘 게 아니라 


이 출제 와 추론의 과정을 무한반복 함으로써 모델의 추론지능(IQ) 자체를 향상시키는것에 초점이 맞춰진 거임 


미해결된 수학문제에 던져놓으면 개 쩔어질거 같긴한데