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싱글벙글 금요일 아침 기념 모닝짹짹충 종류.araboja
새벽이 밝았다. 아침이되면 항상 우는 새들이 많은데 금요일 기념으로 어떤 짭새들이 있는지 알아보자... 참고로 난 오늘 회사 쉬는날이지롱 출근 잘 하고 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 흰이마 딱새 https://www.youtube.com/watch?v=S84H64iUaOA 딱새 보통 3~7월달까지 모닝짹짹충 소리를 담당하는 유명한 새다. 지금이라도 문 열면 바로 들어볼 수 있는 소리다. 들어보면 "아, 이게 이 소리였어?" 할걸! 의외로 참새울음소리랑 혼동하는 사람이 많음. https://www.youtube.com/watch?v=rcp4q2ZK37Y 지빠귀 보통 2~7월 사이에 들을 수 있으며 도심보다는 산에 위치할수록 들어봤을 가능성이 큼. https://www.youtube.com/watch?v=O3aLCq3ifFI 뻐꾸기 새 소리 계의 모짜르트라고 할 정도로 모르면 간첩인 새소리다. 특유의 뻐-꾹 소리에 반해 생태를 자세히 찾아봤다가 자기 알을 몰래 싸지르고 튀는 습성에 질려 안좋아하는 사람들도 많다. https://www.youtube.com/watch?v=Tcn5d8GFAd0 곤줄박이 특유의 고음 목소리를 내는걸로 유명하다. https://www.youtube.com/watch?v=j2hwru3pDuc 까치 흔히 아는 찍 찍 찍~ 하는 소리의 주범이다. 새 크기가 큰 만큼 목소리도 그만큼 커서 아마 지금도 문 열면 들릴지도 모른다. 가끔 까마귀랑 영역싸움 할 때 ㅈㄴ크게 운다 https://www.youtube.com/watch?v=AtpJVp8TMso 까마귀 목소리가 다양하다. 까악까악 울기도 하고 깍깍깍, 끄악끄악 등 까마귀 자체가 머리가 좋아서 의사소통방식을 위한 목소리도 다양하다. https://www.youtube.com/watch?v=CIG0o3jrNiY 참새 괜히 모닝짹짹충 아니랄까봐 고음이라 사람에 따라 상당히 듣기 좋거나(주로 아침 출근 안하는 백수) 듣기 거북하다(주로 출근충) 애네는 물량도 많기 때문에 집 앞에 전선이나 앉기좋은 나뭇가지가 있을 경우 극한의 시끄러움을 맛볼 수 있다. https://www.youtube.com/watch?v=ossovMr6SSs 박새 어디선가 들어본 참새소리 같은데 목소리가 다채롭다 싶으면 박새다. https://www.youtube.com/watch?v=9Cjh5QDXipA 도요새 어디서 훽훽훽훽훽 하는 소리가 들린다면 도요새이다. 주변에 수변공원이 있거나 냇가가 있으면 자주 들을 수 있다. https://www.youtube.com/watch?v=aDKb6TNA8DI 찌르래기 뭔가 까치랑 비슷하면서로 다른 찌르래기 울음소리이다. 깔끔하게 울면 까치, 렉걸린 것 같으면 찌르래기라고 이해하면 편하다. https://www.youtube.com/watch?v=iODxcL0s5j4 청둥오리 꽤액 꽈액 거리는 소리가 난다면 청둥오리일 확률이 높다. 집 앞에 냇가가 있을 경우 가끔 들리는데 이 경우 오리가 살 정도로 환경이 좋다는 뜻이니 자부심을 가져도 좋다. https://www.youtube.com/watch?v=dsb3UZb_fag 멧비둘기 (산비둘기) 비둘기와 같이 국국 거리는건 동일하지만 구 국~ 국국! 식으로 특이하게 운다 ㅋㅋㅋ 이상 아침 새소리를 알아보았다. 위 유투브를 다 틀면 극한의 아침을 맞을 수 있다. 참고로 저 죽을 상 하고 있는 새의 이름은 개구리입쏙독새이다 ㅋㅋㅋ
작성자 : 싱글벙글지구촌세계촌마이너갤러리전용계정고정닉
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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