미국이 우주경쟁에서 소련에 밀릴때 상황이랑 비슷하긴 해요...
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jinisopen
jinisopen
작성일
2025.01.28 11:28
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미국이 60년대가 끝나기 전에 달에 가겠다고 선언하고...
진짜 기반 기술을 개발하는 동안.....
소련은 우주유영을 먼저 성공시키고....여러명이 우주관광을
성공하는 듯한 모습을 보여줬지요....
미국 언론도 소련에 밀리고 있다는 분위기였지만..
NASA는 기반 기술을 차근차근 개발 했었지요...
중국 AI는 학습데이터 자체를 압축해서 학습 했다고 해요...
영상 인식을 위해서 256칼러로 학습해도 실제로 사용하기에 부족함이 없겠지요...
그런데 먼 미래까지 내다보면.....트루칼라로 학습하는게 훨씬 뛰어나겠지요...
분야별로 어느 정도 성과를 내는 AI를 학습 시키는 전략도 나쁘진 않지만요...
한개 분야에서 어느 정도 전문가 정도의 AI가 아니라...
시간이 걸려도 몇개 분야를 꿰뚫을 정도의 전문가가 한분야에서 어느 정도 전문가보다
뛰어 날 수도 있지요...
왠지 우주경쟁시대 미국 vs 소련인것 같네요....
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댓글 7
/ 1 페이지
jinisopen님의 댓글의 댓글
작성일
01.28 11:38
@외국인노동자입니다님에게 답글
단순히 몇년 앞서나가는 것 말구요....먼 미래까지 내다보면 정밀도가 높은 데이터로 학습하는게 맞지요
다시머리에꽃을님의 댓글의 댓글
작성일
01.28 11:48
@jinisopen님에게 답글
근데 인간의 두뇌자체가 그렇게 정밀하게 학습하고 사고하지 않을 수 있다봅니다
jinisopen님의 댓글의 댓글
작성일
01.28 11:52
@다시머리에꽃을님에게 답글
일종의 패턴화와 단순화를 한다고 하는데요....이게 일반 피아니스트와 세계최상위급 피아니스트 차이가 생각보다 크지 않아요...그런데..세계최상위급 피아니스트가 되기위해선 피아노 치는데 있어서는 훨씬 정밀하게 data를 다룰거에요...그러니 장기적으로 봐선 한국 최상위 피아니스트를 학습시키는게 아니라, 세계최상위급 피아니스트를 학습시키는게 맞을수 있지요
다시머리에꽃을님의 댓글의 댓글
작성일
01.28 11:57
@jinisopen님에게 답글
데이터가 문제가 아니라 데이터를 인지하는 엔진의 차이라고 봐야겠죠
정밀한 엔진인냐 정밀도가 떨어지는 엔진이냐의 차이인데.. 이 조차도 대량의 학습으로 인해 극복할 수 있다라는게 걔네들 주장이고요
어쨌든 단적인 예시로 판단해서 폄훼할 수 있는것을 아니고 좀 지켜볼 필요가 있다 봅니다
정밀한 엔진인냐 정밀도가 떨어지는 엔진이냐의 차이인데.. 이 조차도 대량의 학습으로 인해 극복할 수 있다라는게 걔네들 주장이고요
어쨌든 단적인 예시로 판단해서 폄훼할 수 있는것을 아니고 좀 지켜볼 필요가 있다 봅니다
jinisopen님의 댓글의 댓글
작성일
01.28 12:08
@다시머리에꽃을님에게 답글
데이터가 다르면 6시그마 정도에선 비슷해 보일지 몰라도 예외 상황의 처리 능력은 분명히 다르지요......그리고 7시그마 단위로 가면 정밀한 데이터를 넣는게 확실히 우월하긴 해요.....펌훼가 아니라요 통계의 개념을 생각해보면 너무나 당연한거에요....
다시머리에꽃을님의 댓글의 댓글
작성일
01.28 12:11
@jinisopen님에게 답글
지금까지의 예시로 든 결론은 순전히 추측이고 실제 ai를 잘 이해하고 있지도 못하죠
실제로 이미 양자화를 통해 데이터 크기를 줄여서 학습하는 것을 꾸준히 시도해 왔습니다
실제로 이미 양자화를 통해 데이터 크기를 줄여서 학습하는 것을 꾸준히 시도해 왔습니다
외국인노동자입니다님의 댓글
결국 깡성능이냐 dlss 이냐
의 차이 아닐까 싶습니다인적으론 말입니다...
결국 깡성능이냐 dlss 이냐
의 차이 아닐까 싶습니다