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AV배우씹덕 최근 덕질한 굿즈 인증
아직도 많은 사람이 인정하고 싶지 않겠지만 AV는 생각보다 큰 규모로 덕질 시장이 열려있는 서브컬쳐 중 한 장르가 되었다그리고 다른 덕질과 마찬가지로 각종 굿즈들과 이벤트에 열심히 참여하다보면 적지 않은 돈이 들게 마련이다돈이 없어도 덕질을 시작할 수 있지만, 돈이 없으면 그렇게 서러운게 덕질이다응답하라1997에 덕질에 진심이기에 현생도 열심히 사는 빠순이가 등장하듯이, 시간이 흘러서 응답하라 2024가 나오면 AV배우 덕질에 진심이기에 그 돈을 벌기 위해 현생도 열심히 산...... 키작고 뚱뚱하고 못생긴 아재 얘기가 나오기를 기원해 본다올해 상반기 동안 도쿄 모처에 모아둔 굿즈들을 이번에 한국으로 공수해왔는데 어제 도착했다이런거 올리면 일반인들은 또 납득하지 못하고 욕을 하겠지만 어차피 오타쿠의 반대말은 일반인이니 괜찮다그리고 휴지끈 나름 길다고 자부하는 사람들은 아래 등장하는 배우들의 명단을 보며 자신의 휴지끈 길이를 가늠해 보도록 하자1. 프레스티지 플레잉카드 세트배우들이 등장하는 트럼프라고 생각하면 되는데 이번에 참여한 배우들의 명단은 다음과 같다스즈무라 아이리 (鈴村あいり), 카와이 아스나 (河合あすな), 노노우라 논 (野々浦暖), 스즈모리 레무 (涼森れむ), 야츠가케 우미 (八掛うみ), 미노시마 메구리 (美ノ嶋めぐり), 나나시마 마이 (七嶋舞), 루카와 유 (流川夕), 스즈노야 린 (鈴の家りん), 타키모토 시즈하 (瀧本雫葉), 아오노 미즈키 (蒼乃美月)2. 미카미 유아 은퇴기념 아크릴패널 & 아크릴스탠드원래 작년에 왔어야 하는데 배송에서 누락되는 바람에 이제서야 도착했다미카미 유아에서 카와키타 사이카로 여왕의 혈통이 흐르는 걸 보면 S1이 명당인 것 같다3. Golden Week 대감사제 2024 기념 아크릴스탠드이번에 등장한 배우의 명단은 다음과 같다이시하라 노조미 (石原希望 ), 쿠노 히나노 (九野ひなの), 미호 나나 (未歩なな), 키타노 미나 (北野未奈), 카와키타 사이카 (河北彩伽)4. AV배우 촬영현장 사인체키AV배우들은 작품 촬영시에 작품만 찍는게 아니라 쉬는시간에 틈틈이 나중에 팔아먹을 굿즈도 만들곤 한다1) 요코미야 나나미 (横宮七海) : 얼마전 스스로 유명을 달리한 비운의 배우, 앞으로는 체키를 구할 방법이 없을 것 같아서 좀 무리를 해서 체키를 구해봤다2) 오오토리 카렌 (鳳カレン) : 레드드래곤에서 한번쯤은 마주칠만 한데 아직 실물을 못봤다5. 각종 온라인 이벤트에서 얻은 사인체키코로나 시국을 거쳐오면서 딱 하나 좋아진 것은 AV배우들의 온라인 이벤트가 아이돌 못지 않게 늘어났다는 점이다1) 마루이 모에카 (円井萌華)2) 나나하라 사유 (七原さゆ)3) 사츠키 후미노 (沙月ふみの)4) 아야나 리나 (彩奈リナ)5) 아리무라 노조미 (有村のぞみ)6) 하마사키 마오 (浜崎真緒)7) 키야마 아이 (祈山愛)8) 오카니시 토모미 (岡西友美)9) 후지이 레이라 (藤井レイラ)10) 미즈키 메이 (深月めい)11) 미야자와 치하루 (宮沢ちはる)12) 시라하마 미우 (白浜美羽)13) 미스미 레이 (美澄玲衣)6. 착용속옷과 착용샷 체키1) 키노시타 히마리 (木下ひまり)2) 타카시마 메구미 (髙島愛)3) 미즈카와 준 (水川潤) : 예전 이름은 유메 카나 (由愛可奈)4) 루루차 (るるちゃ。) : 예전 이름은 아리스 루루 (有栖るる)5) 모니카 (百仁花)7. 극중 착용 솟옷 및 착용샷 체키작품을 찍을때 입었던 속옷과 소품들은 이런 식으로 알차게 덕후들에게 경매로 팔려나가곤 한다관심있는 사람들은 작품을 보면서 이 소품이 언제 나오는지 찾아보는 재미를 느낄 수 있을 것이다이번에 경매로 획득한 물품들은 주로 온라인 한정 공개작의 소품이었다1) 나츠메 미라이 (夏目みらい) : 품번 476MLA-1072) 아리무라 노조미 (有村のぞみ) : 품번 326FCT-0563) 카논 우라라 (花音うらら) : 아직 품번을 확인을 못했는데 아직 공개되기 전일 수도 있을 것 같다4) 유우키 노노 (結城のの) : 품번 476MLA-1685) 쿠라키 시오리 (倉木しおり) : 품번 326FCT-061내일 아침에 또 계획에 없는 도쿄 원정을 가게 되었는데 어차피 2주 뒤에 또 가야하니 이번에는 좀 평범하게 돌아다니다 와야겠다
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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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