작성 2024-06-07 18:38:35
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8
24,844
한형
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후룩국0
2024-06-08 18:45:03
49
0
해당내용 포함하여 여러 연구결과를 종합하여 도출한 결론 중 하나가 아직 LLM은 학습기반모델이기 때문에 새로운 개념이나 지식, 어휘를 판단하기 쉽지 않다는 결론임. 애초에 사람 언어, 특정 산업에서의 용어는 시시각각 변하기 때문에 학습만으로는 원하는 결과를 단기간에 적용하기 쉽지가 않음. 그래도 GPT의 추론 능력은 어느정도 검증 되었기 때문에 input에 검색결과를 프롬프트화하여 넣거나(RAG) LLM모델의 역할을 여러개 두어 체인화 하는(Agent) 기법을 자주 활용함 [2]
이동
2024-06-08 
lillillili
2024-06-08 1
0
어시
명륜동토박이
2024-06-08 2
0
Delve into nigeria추
후룩국0
2024-06-08 49
0
해당내용 포함하여 여러 연구결과를 종합하여 도출한 결론 중 하나가 아직 LLM은 학습기반모델이기 때문에 새로운 개념이나 지식, 어휘를 판단하기 쉽지 않다는 결론임. 애초에 사람 언어, 특정 산업에서의 용어는 시시각각 변하기 때문에 학습만으로는 원하는 결과를 단기간에 적용하기 쉽지가 않음. 그래도 GPT의 추론 능력은 어느정도 검증 되었기 때문에 input에 검색결과를 프롬프트화하여 넣거나(RAG) LLM모델의 역할을 여러개 두어 체인화 하는(Agent) 기법을 자주 활용함
신발럼
2024-06-08
후룩국0
2024-06-08
100SDW
2024-06-08 0
0
인간보단 AI의 피드백 위주로 훈련된 클로드는 어떨까?
하라아빠
2024-06-08 0
0
초반부터 꾸준히 하는 말인데. LLM의 특성상. 새로운 지식을 만들지를 못함. 인터넷상의 좋은 자료들의 수준을 100이라 했을때. 0~100 까지의 자료를 가지고 학습을 해서 내는 결과는 50 정도의 자료를 만들어냄. 데이터를 좋은거를 모아서 50~100 의 자료를 모아서 학습시키면 70 정도의 결과물을 냄. 결론은 넣은 자료를 모아서 대충 중간점 어느 수준으로 그럴싸한 결과물을 내서. 정말 뛰어난 사람이 못만들만한 무언가를 만들지는 못함. 이게 특이점이 되려면. llm으로 학습한 데이터를 학습해서 또 더 뛰어난 결과물을 만들수 있으면 특이점이 될건데.. 그게 안됨.
하라아빠
2024-06-08 
