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23/07/13 10:58
내용을 직접 읽어본 것은 아니지만,
대전 AI들은 기본적으로 규칙에 따른 이상적인 결과 [승리]가 정의되어 있으니 자신과의 배틀만을 통해서 성능 향상을 꾀하는 게 가능한 한편 이런 생성 AI의 경우 이상적인 결과가 정의되어 있지 않은 만큼, 자가 피드백만으로 성능이 향상되는 데에는 한계가 있을 것으로 보입니다.
23/07/13 11:52
그건 그냥 사람들이 따로 학습 안 시키고 가장 구하기 쉬운 걸로 그림을 뽑아내기만 해서 생기는 일이죠 크크
따로 특정 그림체나 사진을 학습 시킨 모델들은 개성 있는 그림이나 사진들을 뽑아냅니다.
23/07/13 11:10
바둑이나 게임 등에 사용되는 강화학습은 잘하면 상을 주고 못하면 패널티를 먹이는 방식으로 학습이 진행되는데 이것은 목표가 뚜렷(더 많은 집을 확보, 더 많은 점수를 획득, 더 오래 살아남기 등)하기 때문에 상벌을 정하기 쉬운데
생성AI 쪽은 그런 상벌을 책정하기 힘들죠. 그래서 결과물을 보고 이건 잘했으니 상, 이건 못했으니 패널티 식으로 인간이 개입해야 저런 걸 할 수 있는데 학습에 소요되는 많은 시간을 생각해보면 일일이 인간이 개입해서 처리하는 건 무리가 있죠. 그렇다면 결과물에 대한 상벌을 담당하는 AI를 잘 만들면 해결 가능할 수도 있지 않나 싶긴 한데 그게 쉽지는 않을 것 같습니다.
23/07/13 11:28
챗GPT는 대체 무슨수로 손에넣어서 학습시킨거죠?
API로 파인튜닝이라도 시도해본건가? 아닌 챗GPT로 학습한 오픈소스 언어모델얘기하는건가요? 아니면 혹시? 오픈AI에서 논문을 낸건가요?
23/07/13 11:38
(수정됨) 어........ 논문에서 GPT단어 찾아서 읽어봤는데
결국엔 GPT나 언어모델로 [실험을 해보진않았지만] 유사한 성질의 데이터와 태스크이니 똑같은 현상이 나타날거야! 하는게 전부인데 이거 왜곡... 언어랑 이미지는 얼마나 의도대로 통제될수있는 데이터인가 하는 면에서 천지차이를 보이는데 이걸 이런식으로 퉁쳐버리면 .....
23/07/13 12:13
특별하게 받아들일 기사는 아닙니다.
어떤 연구결과나 통계 하나가 진리를 의미하지도 않고 연구결과를 곡해한 내용에 불과해요. 그냥 지금의 기술에서는 ai이미지로 자가학습하는데 어려움이 조금 있다 정도로만 해석하면 되요. 이거 가지고 역시 기계는 멀었어 할필요없어요 아마 금방 이불킥해야할 얘기가 될 가능성이 높구요.
23/07/13 12:21
테드 창이 올해 초에 챗GPT도 저렇게 될 것이다라는 글을 기고한 바 있습니다.
https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web https://ebbnflow.tistory.com/m/368
23/07/13 15:22
세상에 보이지 않는 절대룰이 존재한다는 느낌일까요? 자기 복제는 결국엔 단점마저 두드러지게 해버린다는게. 자기 복제로 숙달의 영역까진 갈 수 있으나, 역시 새로운걸 계속 접해야 창조가 가능하다는 거네요.
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