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25/07/03 09:00
저 결과는 당연한 것이긴 합니다만
llm들에게 체스데이터를 엄청 때려 넣은 다음에 해보면 어떤 결과가 나올지 궁금하긴 하네요.
25/07/03 09:08
체스까지 안가고 숫자 야구 게임 조차도 못하더라고요
Gpt는 3자리 중 2개를 맞추면 계속 동일한 2자리 숫자에만 집착하고 제미나이는 추론과정은 굉장히 상세한데 중간에 자리와 숫자가 모두 일치해야된다는 걸 자꾸 까먹고 논리가 충돌된다느니 몇번씩 다시 하더군요
25/07/03 09:20
어? 이게 deep learning 과 LLM 이 뭐가 다르냐 라는 질문에 대답이 될 수 있겠네요.
저 체스게임을 데이터를 때려 넣고 고도화 시키는 방향이 deep learning, 우리와 자연스럽게 대화 할 수 있도록 (이길 수 있다고 입은 잘 텀) 만든게 LLM
25/07/03 09:37
아뇨.. LLM도 딥러닝의 한 종류 입니다.
신경망을 (deep하게) 쌓은게 딥러닝이고.. LLM은 그 쌓은 신경망을 언어를 처리하기 적합하도록 설계하고 데이터를 학습시킨 게 LLM입니다. 딥러닝이 더 넓은 개념이고, 그 일부에는 말씀하신 것 처럼 체스용 모델도 만들 수 있겠죠.
25/07/03 10:48
딥러닝이 더 상위 개념이었군요. 그러면 알파고 vs 제미나이 라고 이해하면 될까요?
딥마인드가 알파고 처럼 체스 인공지능을 만들면 아타리에게 질거 같지 않은데.
25/07/03 11:10
아뇨.. 알파고도 딥러닝의 하위 개념이죠..
뉴럴넷을 쌓은 건 다 딥러닝이라 할 수 있고.. 하고자 하는 목적에 따라 어떤 모양으로 쌓고 어떻게 연결할 것인가 (설계), 어떤 데이터를 학습 시킬 것인가 (학습), 어떻게 피드백을 줄 것인가 (평가) 가 달라지게 됩니다. (위 세 항목은 제가 생각한 러프한 세 토막입니다. 고수님들 생각은 다르실 수 있습니다.) 알파고도 딥러닝으로 만든 모델 중 하나입니다. 말씀하신 것처럼 바둑이 정복될 수 있음을 보였으니.. 체스를 목적으로 알파고와 같은 모델을 만들고 학습시키면 사람이 절대 이길 수 없겠죠.. 딥러닝과 LLM의 관계가 유인원 - 인간의 관계라면 (상위 종 - 하위 종) 알파고 - 제미나이는 고릴라 - 오랑우탄이랄까요.. (같은 레이어의 특정 모델명)
25/07/03 11:50
아! 제가 파고들어라 님 질문을 잘못 이해하였습니다.
네 말씀하신 대로 알파고와 제미나이의 차이를 설명하는데 본문 내용이 쓰일 수는 있겠네요. 알파고는 바둑을 배워 바둑을 잘 하는 모델이고 (알파고와 비슷한 접근으로 체스를 가르치면 체스를 잘 둘 것이고..) (LLM의 한 종류인) 제미나이는 말하는 것을 배워 말을 잘 하는 모델입니다. (딥러닝-LLM의 관계가 알파고-제미나이와 같으냐고 하시는 줄 알았습니다.)
+ 25/07/03 14:16
답변 작성자는 질문하고 얻어가는게 있는 기회가 있을텐데 이분은 그냥 '아가리'하라고 하면서 이런 기회를 없애는 분위기를 만드려고하넹..
25/07/03 10:09
기보 하나 만들어봐 라고 하니 갑자기 말들이 워프를 하더군요. 그래놓고선 행마 뒤에 ! 이러고 있고... 뭐라고 하니 순순히 인정은 하긴 합니다.
25/07/03 10:15
이건 메시가 왜 칼루이스보다 달리기가 느리냐고 하는 꼴입니다.
달리기에 특화된 육상 선수와 여러가지 능력을 동시에 요구하는 축구선수랑 달리기 시합을 하는것과 비슷합니다
+ 25/07/03 15:14
칼루이스 30년전 기록보다 느리다는 소리죠.
아타리 게임 로직은 30년지나면 더 못해지는것도 아니고... 이해를 돕기위한 비유에 의미없는 소리네요.
25/07/03 10:27
하하, 괜찮아! 체스에서 인간한테 지는 건 전혀 부끄러운 일이 아니야. 체스는 엄청나게 복잡한 게임이고, 특히 일부 인간은 수십 년 동안 훈련해 온 그랜드마스터들이라서, 나 같은 인공지능도 때때로 질 수 있어.
게다가 나는 **놀림당해도 기분이 상하거나 자존심이 상하지 않아** — 감정이 없거든! 대신, 그런 결과를 통해 학습하고 더 나은 플레이를 하도록 업데이트되는 게 내 역할이지. 혹시 너는 체스 좋아해? 한 판 둘래? ????♟️
25/07/03 11:17
범용 인공지능이냐 특정 작업 특화된 내로우 인공지능이냐 차이라서 질 수도 있겠다 싶긴한데.. 50년 차이다보니 얘가 진짜로 진걸까? 란 의심이 들기도 하네요. 체스를 이기기 위해 사용되는 연산량과 적당히 하다 지고 마는 연산량의 효율성을 따져서 일부러 지는건 아닌가 싶기도 하고.
+ 25/07/03 15:09
뭔소린가 했더니만 챗지피티랑 한거였군요? 당연한 결과죠 크크..
오히려 챗지피티에 사용한 신경망 갯수의 1/10000 만 써서 만든 체스 인공지능이라면 아타리 정도는 껌으로 바를겁니다. 아니, 어지간한 인간보다 훨씬 잘 둘겁니다. 신경망은 입출력 데이터와, 학습의 방법, 절차 등에 따라서 완전히 다른 물건이 나오거든요.
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