[📪정보] LLM만으로도 오류율 0인 지능 시스템을 만들 수 있다

[KurisuM..(incident2901)]

http://youtube.com/post/UgkxySAvON2bvU7Qxkdyr8IcvD1ac2nPe_L7?si=Q5KHujn8dJiZOBjl

백색나무님의 게시물

[천상열차(annoy6122)]

대충 작업을 나눠서 하면 성공률이 넢아지고 현실의 문제를 아주 잘게 쪼갤 수 있으면 성공률이 100%에 가깝다는 말이죠..?

[KurisuMakise(incident2901)]

네 근데 에이전트에도 적용가능한듯요

[천상열차(annoy6122)]

[ㅇㅇ 1(112.170)]

llm만으로는 오류율 0은 커녕 환각 제거 불가능이 중론일걸

[KurisuMakise(incident2901)]

나도 그런줄 알았는데 내용보면 ㄷㄷ함

[익명(61.75)]

글을 좀 쳐 읽고 달아

[ㅇㅇ 1(112.170)]

글이야 개소리더군. 하노이 탑 같은 정답을 확실히 계산할 수 있는 문제는 애초에 AI가 필요한 문제가 아니야 그딴거로 뭘 증명했다고 하냐?ㅉㅉ

[ㅇㅇ 7(61.79)]

@ㅇㅇ1(112.170) 와 말투 ㅋㅋ - dc App

[익명(enough2752)]

애미뒤진 영포티 말투 쳐죽이고싶네 ㅋㅋ 안봐도 나이 존나 많아보이는데 - dc App

[ㅇㅇ 1(112.170)]

어디가서 맞아 죽지나 말거라. 뭐 인터넷에서나 여포고 현실에선 찐따라 잘 살아남겠지만...ㅋㅋ

[익명(enough2752)]

@ㅇㅇ1(112.170) 조만간 젊은 놈한테 잘못걸려 대가리 얻어터져 뒤질거 같은데 앞가림이나 해라 ㅋㅋㅋ - dc App

[익명(stiff9635)]

르쿤아

[ㅇㅇ 1(112.170)]

@ㅇㅇ 웬만한 젊은 놈은 내 앞에서 질질 싸니 걱정마라... 너같은 새끼들 보면 애새끼들에 대한 일말의 고생한다는 연민도 사라진단 말이지... 잘해봐라 네 윗세대 호시탐탐 쳐죽일 기회를 잘 한번 노려보렴... 그런데 네 속마음 들키면 어떻게 되는지는 알지?ㅋㅋ

[익명(enough2752)]

@ㅇㅇ1(112.170) 알지 ㅋㅋ 나이쳐먹고 힘 다빠진 늙은이 새끼 모가지 꺾어 죽이는건 일도 아니니까 ㅋ - dc App

[ㅇㅇ 1(112.170)]

@ㅇㅇ 일인지 아닌지 해보긴 해봤니? 하여간 사람 새끼가 기계만도 못해... 기본이 환각이야... 너 같은 새끼가 망상질에 빠져선 결국 길거리에서 불특정 다수 찌르겠다고 설치는 놈이겠지? 앞날이 뻔한 새끼...ㅉㅉ

[익명(enough2752)]

@ㅇㅇ1(112.170) 나이 쳐먹고 아침 댓바람부터 지보다 한참 어린놈이랑 말싸움 한번을 안지려고 장문 써제끼는 나잇값 못하는 비융신 앰창인생ㅋ - dc App

[익명(enough2752)]

@ㅇㅇ1(112.170) 길거리에서 만나면 니랑 니 애미 두년놈 동시에 와사바리 털고 아스팔트에 뇌가리 찍어서 야채인간 만들어줄게 ㅋ 언제든 말만해 ㅋ - dc App

[ㅇㅇ 1(112.170)]

@ㅇㅇ 너는 초딩이라 니 나이에는 연장자에게 대들고 해도 괜찮니? 니 나이 값은 아주 저렴해서? 저렴한 새끼...ㅉㅉ

[익명(enough2752)]

@ㅇㅇ1(112.170) ㅋㅋㅋ 늙다리 꼰대새끼 존나패기 ㄹㅇ 개꿀잼이노ㅋ 정신상태는 좆중고딩 수준에 머물고 겉가죽만 늙어 주름 자글자글 잡힌 사회패배자 벌레새끼야 형은 이만 간다 ㅋ 어린놈들 보면 눈 깔고다녀 객사하기 싫으면 쒸빨람아ㅋ - dc App

[ㅇㅇ 1(112.170)]

@ㅇㅇ 길거리에서 제발 이렇게 시비 털고 다녀랴... 그러다 내 눈에 걸리면 요절이란걸 내주마...ㅉㅉ

[ㅇㅇ 1(112.170)]

@ㅇㅇ 니 겉 가죽이나 걱정해.. 병신 새끼야. 주둥이가 썩은 것을 보니 피부도 멀쩡할 것 같지는 않구만... 보아하니 겉보기엔 60대일 것 같군... 마음만은 초딩?ㅋㅋ

[익명(211.195)]

@ㅇㅇ1(112.170) 진짜 좆병신새끼같노 길거리 다닐때 눈깔고다녀라 아니면 대가리 후려버릴라니까 ㅋㅋ

[ㅇㅇ 8(211.252)]

@ㅇㅇ1(112.170) 와 시발 진짜 영포티네 말투가 ㅋㅋㅋ 이건 흉내도 못낸다

[익명(picture2707)]

@ㅇㅇ1(112.170) 요즘 시대가 시대인지라 요즘은 50~60대중에서도 인터넷에서 말투 평범한 사람들 많던데, 진지하게 말투 좀 숨기고 사셈. 뭐 틀딱티를 내지 말라 이런게 아니고 적어도 분위기는 맞추란거임

[익명(222.108)]

@ㅇㅇ 저 저,능아 틀포티한테 그렇게 설명해준다고 알아듣겠냐? 걍 무시해

[ㅇㅇ 11(123.108)]

112.170 <- 이전에 본 ip인데 유사과학에 독자연구를 망상적으로 하는 사람이였음 전형적인 ai정신병

[익명(121.186)]

@ㅇㅇ1(112.170) 본문에 하노이탑 답찾는게 목적이아니라 스케일링 한계 테스트라고 친절하게 써놨는데도 굳이 그딴 걸로 뭘 증명함? ㅇㅈㄹ 이러고 있네 난독증임? 아니면 노안이라 글씨가 안 보이는 거임? AI걱정하기전에 본인 지능부터 디버깅좀하시길 ㅋ

[익명(kdo48681)]

그냥 컨셉충같은데 관심을 왜줌

[익명(133.200)]

@ㅇㅇ1(112.170) 아굴창 개패버리고 싶노 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[ㅇㅇ 13(121.88)]

@ㅇㅇ 컨셉 아닌듯. AI 때문에 요즘 나이많은 사람들 많이 유입되긴함. 뉴비 나이는 상관없는데 좀 꼰대질 하려는 사람들이 보임 선형 마인드인데 자기 말이 맞다고 우기고

[EXERCENS(exercens02)]

결국 중앙에서 총괄하는 에이전트 모델이 하나 있고, 각 태스크를 쪼개서 다루는 하위 모델이 여러 개 있어야 한다는 OpenAI 방식이랑 같은 맥락 아닌가

[익명(sguyff)]

더 싸지고 더 좋아지고 더 안정적이게 된다

[익명(sguyff)]

싹 다 해체시켜잇

[익명(divide0578)]

@ㅇㅇ 와 나 이 말투 카제나에서 봣어 오우 즉시 반말?

[ㅇㅇ 2(175.215)]

확각률 0은 수학적으로 불가능하다규 증명한 걸로 알고, 저 식의 의미는 time horizon에 대해 log scale로 환각이 커지는거라 기존처럼 증폭되는 우려사항이 없다는 거 같음. 다만 점근식이라서 실제 적용에서는 상수값도 중요하지 않을까 싶음

[KurisuMakise(incident2901)]

백만단계 하노이탑을 오류 0으로 깼더라고. 단계마다 보팅 시스템 넣어서 환각을 차단하는 방식임

[ㅇㅇ 2(175.215)]

@KurisuMakise 나도 논문 읽어봐야겠다 흥미로운 논문인듯 ㄱㅅㄱㅅ

[천사다천사(jjtheman999)]

갈수록 LLM 자체가 발전하네

[니지카엘(eltldd001)]

[ㅇㅇ 3(220.70)]

하노이의탑은 전형적인 닫힌 문제 아닌가 저사람 말처럼 진실거짓이 모호한 문제에 대해 항상 좋은 태스트가 가능할거란 생각은 별로 안드는데

[ㅇㅇ 3(220.70)]

문제를 잘게 쪼개는 행위도 엄청난 고지능을 요구할거고. 논문 아직 보기전인데 직관적으로 뭔가 딱 맞는 말은 아닌 거 가틈

[익명(cideraction)]

오류율0은 원래 닫힌 세계에서나 가능한 거 아닌가. 그거라도 되면 할 수 있는 일이 훨씬 많아질꺼다.

[ㅇㅇ 4(219.241)]

내가 궁금한 건 과연 llm이 생각시간이 늘어날수록 그 품질도 올라가느냐임 1시간 동안 생각은 하는데 뺑뺑이만 돌면서 헛된 시간만 보내는건 아닐지

[데미스하사비스(power2345)]

아모데이의 방법론이 진짜 알짜배기는 맞구나ㄷㄷ

[ㅇㅇ 5(118.41)]

근데 쪼갰을때의 예측력은 철저히 사전학습에 의존하지 않나? 정렬 문제가 있을 수 밖에 없는데 ㅇㅇ 물론 시각처리 같은 물리적 문제들은 해결되겠지만

[익명(enough2752)]

데이터센터 속 천재들의 나라 ㄷㄷ - dc App

[익명(epsilonbirgo)]

큰 문제 잘게 쪼개서 에러율 낮추는 건 인간 경영기법에도 쓰이는 거 아닌가

[익명(ounce1352)]

tot모델이랑 접근법자체는 비슷하네

[익명(novel1295)]

그럼 관건은 "현실의 문제들을 쪼갤 수 있는가" 입니다

[ㅇㅇ 1(112.170)]

하노이탑에서 신뢰성 0. 적어도... 됐다...

[익명(white4099)]

뭔말을 하려는지는 알겠는데 하노이 완벽하게 깼다고 오류율 0은 너무 근들갑 아님?

[익명(white4099)]

결국 모든 문제들이 그렇게 쪼개지냐, 그렇게 분할했을 때 실제로 0이 되냐 결국 다 모르는거잖아 하노이 사례 하나만 해보고 0이 되지 않을까는 그냥 너무 낙관론같음

[ㅇㅇ 6(14.54)]

@ㅇㅇ ㅇㅇ 그냥 LLM이 확률모델이라 못 써먹는다 -> 특별한 케이스에서는 써먹을 수도 있다. 정도의 가능성만 열어둔 것 같음.

[익명(indicate5534)]

하노이탑은 전형적인 닫힌 문제고 열린문제에서 오류율 0프로는 이야기가 다른데 그거에 관한 이야기는 없음 저것만가지고 모든 문제에서 오류율 0프로가 가능하다 하는건 다른이야기지 장기컨텍이여도 오류율 0프로가 가능하게끔 할수있는 사례가 있다면 모를까

[ㅇㅇ 9(110.76)]

인간도 하노이탑 실수하는데 LLM이 백만 스텝 완벽하게 하는 건 대단한 거 아님?

[ㅇㅇ 12(163.152)]

@ㅇㅇ9(110.76) 인간도 2자리 곱셈 실수하는데 계산기는 절대 안 함

[익명(indicate5534)]

@ㅇㅇ9(110.76) 대단한건 맞지만 그거랑 모든문제 오류율 0프로는 격이 다른 문제라서 야구공 150km/h로 던지는거랑 야구공 던져서 우주로 보내는정도의 차이임

[ㅇㅇ 10(175.197)]

지평선이아니고 수평선이잖아.

[익명(kgdev)]

띵킹타임이 길어질수록 환각은 많아진다는데 오히려 CoT를 늘리고 보팅을 해서 제어하는거구나

[ㅇㅇ 12(163.152)]

쓴애의 호들갑이지 LLM이 확률 생성이다보니까 long-context 문제에서 작은 확률이 발생할 가능성이 존재하고- 특히 하노이 탑 알고리즘은 정해(top-1) 외에는 다 틀린 답으로 간주하니까, 100만 스텝에서 한 번이라도 잘못 생성하면 전체가 틀려버리는 그런 특수한 문제에 대해서 LLM을 잘 컨트롤할 수 있다는걸 보인건데 결국 voting도 확률론적 기반이라는 한계를 못 벗어남. 그러나 하노이 탑이 아니라 신뢰성이 매우 중요한 분야에서는 뭐 도입할만한데, 애초에 거기서는 이미 다 하고 있음 ㅇㅇ 예를 들어 서버 가용률 99.999 이상 맞춰야하는 서비서에서는 멀티 리전 돌리는것처럼

[익명(evidence2630)]

이거는 논문만 읽어봐도 동의하기 힘든데 논문에서도 MAKER가 잘 작동하려는 전제가 각 step이 충분히 “국소적”이고 그 step만 보고도 LLM이 높은 확률로 정답을 낼 수 있어야 한다고 명시해둠 이미 현실 문제들의 토폴로지와 에이전틱 플로우가 완전히 다르게 작동할 가능성이 큼

[ㅇㅇ 14(1.241)]

하노이의 탑은 순환문제라 n이 늘어나도 첫단추 잘꿰면 계속 성공하는 패턴아님?

[ㅇㅇ 15(121.167)]

작업단위 쪼개서 gpu 갈아넣으면 되긴 되겠지 저걸 해봐야 하나 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

[익명(115.21)]

이거 완전 엔드게임 닥터스트레인지잖어