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싱글벙글 돈까스 해명방송 한 장사의신.jpg
[시리즈] 싱글벙글 또 나락간 장사의신.jpg · 싱글벙글 또 나락간 장사의신.jpg 장사의신은 돈까스 고기함량 허위 표시로 저격먹은 상태이고 당일 저녁에 부랴부랴 해명 방송을 킴 우선 장사의신은 돈까스 120g에 고기 함량 75%(고기 90g)로 표시되어 있었음 해명방송에서 하는 주장은 고기 10g을 포함해서 총중량 50g을 더 추가해서 170g으로 판매했다고 함 즉, 170g 중 고기 100g으로 고기 함량 약 58.8%가 실제공된 돈까스이고 이 부분에서 문제가 생겼다 함 그러면서 표시된 '양'보다 더 줬으니 문제가 없다고 주장을 함 이러한 어이없는 해명을 보고 저격했던 유튜버가 등판함 아래 붉은색 음영처리된 사람이 저격러 저격러 주장은 표시된 고기함량이 현저히 낮은데 그게 소비자기망이다. 100% 오렌지 주스인 줄 알고 샀는데 사실 50% 오렌지 주스였지만 조금 더 줬다고 문제가 아닌거냐?라고 함 문제가 되는 부분이 표시된 고기함량이 실제보다 현저히 낮은 부분인데 장사의신은 눈 닫고 귀 닫고 고기 조금 더 줘서 총 중량 늘었으니 문제없다라는 어이없는 주장으로 떼쓰는 중임 그럼 장사의신 주장이 맞는지 한 번 알아보자 아래는 비교해볼 돈까스 함량정보 우선 크기 170g이라던 장사의신 제품과 150g이라는 대기업 제품 차이가 없다. 단면 두께를 보자 고기함량 약 58.8%라는 장사의신 제품 고기함량 약 46.68%라는 대기업 제품 눈에 띄는 차이가 없고 오히려 대기업 제품이 더 두꺼워 보인다. 돈까스 스펙에 비해 차이가 전혀 없다고 무방해보인다. 장사의신의 주장이 정말 맞는걸까? 의심이 된다. 추가로 가격도 비교해보자. 표기대로 계산했을 시 장사의신 돈까스 120g×2ea 6,900원 =>100g당 2,875원 해명대로 계산했을 시 장사의신 돈까스 170g×2ea 6,900원 =>100g당 2,029원 쉐푸드 돈까스 150g×2ea 7,480원 =>100g당 2,493원 해명 장신 돈까스<대기업 돈까스<표기 장신 돈까스라는 결과가 나온다. 참고로 장사의신 제품은 해썹 인증 받지 않은 제품이다. 요약) 1.장사의신 돈까스 표기된 고기함량 허위 맞음 2.장사의신 본인은 고기함량 미달이여도 총중량 조금 늘었으니 괜찮다고 논점흐리는 중임 3.총중량 조금 늘어도 여전히 표기된 돈까스 스펙보다 실제 돈까스 스펙이 현저히 떨어짐 장사의신은 현재 납득되지 않는 해명과 논점흐리기로 대중을 기망하고 유튜브 댓글, 디씨 실베, 펨코 포텐 등 게시글 신고로 본인을 비판하는 글은 모두 삭제하고 있다. 다들 논점흐리기에 현혹되지 말고 잘 생각해보자.
작성자 : 섬마을대머리고정닉
레오폴드 SITUATIONAL AWARENESS 요약
전문 읽어보니 흥미로운 내용이 많은대 특갤에 대충 번역기 돌린것만 돌아다녀서 내용 압축 요약해봄출시 당시 얀르쿤을 포함한 AI 업계인들에게 충격을 준 GPT-2의 성능문장에서 it이 무엇을 뜻하는지 이해하는 수준이었다 지금으로썬 하찮지만그마저 성공한 몇 케이스만 나열한 수준이 저정도였다 그리고 GPT-4는 오류가 있을지언정 미적분과 코딩을 건드리는 수준이 되었다GPT-2와 비교가 실례일 정도의 격차다 마치 유아와 고딩 수준의 격차다그리고 이 부분이 이 글의 핵심이다1. GPT-2와 GPT-4의 격차는 유아와 고등학생 차이2. 그렇다면 둘 만큼의 격차를 한번더 벌리면 AGI가 나올수 있다!그렇다면 GPT-2와 GPT-4의 격차는 대충 얼마만큼 인걸까?일단 학습에 사용된 컴퓨팅 양을 비교하면 대략 3000~10000배 정도 차이가 있다고 한다그럼 AGI는 컴퓨팅 파워를 대충 10000배 늘리면 가능 할까?여기서 눈물나는 소식이다 컴퓨팅 파워의 상승은 느려지고 있다처음엔 단순히 주변에 널려있는 칩을 끌어다가 서버로 만들고 한계에 봉착하자지금은 GPU 성능 올리겠다고 BF8로 정확도 내리고 트렌스포머 전용 칩설계 하고가지각색의 화려한 칩설계 똥꼬쇼로 비약적 성능 향상을 이루워 냈지만점점 최적화로 인한 성능 향상에 한계가 오고있다물론 매년 칩 성능은 향상되지만 과거 수년 만큼의 향상을 기대하기 어려워지고 있다는뜻이다 그렇다면 싹다 노동시켜야 하는걸까? 얀르쿤은 신인걸까?위 첨부 사진은 세가지 이미지 처리 모델들의 같은 성능대비 컴퓨팅 비용을 보여준다놀랍게도 10년동안 꾸준히 컴퓨팅 효율이 2년 마다 100배 가까이 늘었다!즉 단순 하드웨어 성능이 아닌 알고리즘의 향상으로 인한 실질적 컴퓨팅 (Effective computing)은계속해서 늘어나고 있다하지만 방금 자료는 이미지 구분 AI지 우리가 관심있는 LLM이 아니다그리고 현재 LLM 훈련의 세부사항은 기밀이기 때문에 우리는 알수없다대신 간접적인 예측은 할수있다위 표는 MATH 벤치마크에서 50% 성능을 내기위해 필요한 추론비용이다이 부분에서도 대략 2년마다 100배 이상 싸지는걸 볼수있다물론 이걸 훈련비용과 연관짓는건 비약이라고 할수있겠지만내부자가 아닌 특붕이들은 이걸로 만족하자컴퓨팅 파워 향상 + 알고리즘 향상을 겹쳐보면둘의 완벽한 상호보완 을 볼수있다 이정도면 충분한걸까?아쉽게도 그렇지만은 않다 GPT-4 또한 알고리즘 향상의 수혜를 입었으니GPT-2 와 GPT-4 의 격차가 최대 100만배 로 뛰어버렸다...다만 이건 너무 비관적으로 본거고 본문에선 대충 중간값인 10만배 차이로 가정한다그러나 여기서 우리의 마지막 희망이 등장하니본문에선 Unhobbling 이라고 표현했는데대충 우리에게 익숙한RLHF, 프롬프트(Chain of Thought 등), Context length, 그리고 요즘 최고 떡밥인 Agent 등을 통칭하는거다이미 닳고 닳은 특붕이들은 이게 뭐 싶을지도 모르나 이게 생각보다 훨씬 중요하다는게 저자의 입장이다RLHF (대충 인간이 내린 체점으로 학습시키기) 가 없었으면 chatgpt는 존재할수없었고단순 벤치마크만 봐도 Chain of Thought 프롬프트로 10배의 성능향상 = 10배 실질적 컴퓨팅 향상 을 보여줬고Context length의 중요성은 특붕이라면 잘알태고Agent 이 새끼는 사실상 GPT-5 떡밥의 절반 이상이다이 부분은 컴퓨팅 파워 향상과 알고리즘 향상에 비해 불연속적이고 예측이 어렵다따라서 예측또한 매우 불확실하다 당장 내일 이걸로 인공지능 성능이 미쳐날뛸수도 있고특붕이들 말라죽일때까지 특레발만 떨수도 있다 하지만 확실한건 이것으로 인한 성능 향상은 필연적이고 불가피하다는것이다이 모든 요소를 종합한 예측치 즉 GPT-4로 부터 10만배의 실질적 컴퓨팅을 쏟아부은AI가 탄생하는 시점이 2027년일 확률이 매우 높아 보인다는게 이 글의 핵심이다다른거 다 볼 필요없고 "규모"에만 집중해서 GPT-2와 GPT-4의 "규모" 즉 10만배의 (5OOMs)을 내는 시기가 2027년 이라는 것이다!그리고 사실 This decade 즉 늦어도 2030년 즈음 까지 AGI가 오지 않으면AGI 꿈은 당분간 혹은 오랫도록 날아갈 (bust) 거라는게 저자의 예측이다왜냐하면 미친듯이 늘어나는 투자비용의 한계하드웨어 향상의 한계 그리고 알고리즘의 한계를 가만하면지수적인 실질적 컴퓨팅의 상승도 거기까지가 한계이기 때문다르게 말하자면 GPT-4와 AGI가 실질적 컴퓨팅 10만배 차이 이상이면특붕이들의 멸망인것이고 그 이하면 늦어도 6년안에 AGI님이 오시는거다요약1. GPT-2와 GPT-4의 "실질적 컴퓨팅" 차이는 대략 10만배2. 여려요소를 종합해보면 2027년에 GPT-4의 10만배 "실질적 컴퓨팅" 때려박은 AI 나옴3. 그게 AGI면 특붕이 성불 아니면 싹다 노동시켜https://situational-awareness.ai/from-gpt-4-to-agi/ I. From GPT-4 to AGI: Counting the OOMs - SITUATIONAL AWARENESS AGI by 2027 is strikingly plausible. GPT-2 to GPT-4 took us from ~preschooler to ~smart high-schooler abilities in 4 years. Tracing trendlines in compute (~0.5 orders of magnitude or OOMs/year), algorithmic efficiencies (~0.5 OOMs/year), and “unhobbling” gains (from chatbot to agent), we should expect another preschooler-to-high-schooler-sized qualitative jump by 2027. Look. The models, they justsituational-awareness.ai
작성자 : 다이아몬드핸드고정닉
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