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삐라 20만장 살포.."전쟁 날라" 불안한 접경지역 주민들
탈북민 단체가 오늘(6일) 새벽 대북전단 20만장을 북한으로 날려보내면서 다시 긴장감이 높아지고 있습니다. 북한이 대북전단을 보내면 맞대응하겠다고 했기 때문입니다.어두운 새벽, 김정은 국무위원장과 김여정 부부장의 얼굴이 그려진 대형 포스터를 풍선에 매달아 날려보냅니다.탈북민 단체인 자유북한운동연합은 오늘 새벽 경기도 포천에서 대북전단 20만 장을 풍선 10개에 매달아 북한으로 보냈다고 밝혔습니다.K팝과 나훈아, 임영웅 노래 등을 담은 USB 5천 개와 1달러 지폐 2천 장도 풍선에 함께 실렸습니다.살포 당시 경찰 제지는 없었던 걸로 전해졌습니다.그런데 사정을 잘 아는 한 소식통은 JTBC에 "오늘 새벽에는 바람이 너무 약하게 불어서 전단을 날릴 필요가 없었다"고 지적했습니다.실제 기상청은 오늘 자정에서 새벽 사이 경기 북부엔 남풍이 약하게 불었다고 밝혔습니다.북한에 도달하더라도 깊숙이 가긴 어려운 상황이었다는 겁니다.대북전단을 공개적으로 날려 보낸 이상 북한이 맞대응할 우려가 제기됩니다.오물풍선 약 천 개를 살포한 북한은 지난 2일 잠정 중단을 선언했습니다.그러면서 "대북전단을 다시 보내면 백 배의 휴지와 오물량을 다시 집중 살포하는 것으로 대응하겠다"고 위협한 바 있습니다.9.19 군사합의 효력 중지 이후 우리 군에서 대북확성기 방송과 군사 훈련도 언제든 재개할 수 있다고 밝힌 상황.야권에선 안보 위기에 대한 우려가 나왔습니다.국방위원장 출신 안규백 민주당 의원은 JTBC 통화에서 "북한이 이번 일(대북전단 살포)을 기회로 서북도서 쪽에서 국지도발에 나설 가능성도 있다고 본다"며 "내 생각엔 3개월 이내에 할 수도 있다"고 말했습니다.합동참모본부는 "북한의 도발 징후를 면밀히 주시 중"이라고 밝혔습니다.https://n.news.naver.com/article/437/0000396002당장 접경 지역 주민들은 북한이 보복에 나설까 봐 불안을 호소하고 있습니다. 총격 사태까지 났던 지난 2014년의 악몽을 떠올리는 주민들도 많았고 정부가 대북전단 날리지 못하게 막았어야 하는 거 아니냐는 불만도 나왔습니다.아스팔트 사이 난 구멍은 북한 기관총탄이 떨어진 흔적입니다.10년 전, 북한은 날아오는 대북 전단 풍선을 향해 조준 사격을 했습니다.총탄 가운데 일부가 주민센터를 비껴갔고 마당에 떨어졌습니다.대북 전단을 둘러싼 남북 갈등과 남남 갈등이 최고조에 이르렀던 시점입니다.두 차례 오물 풍선이 내려 오고, 탈북단체가 대북 전단으로 맞대응하자 주민들은 예전 기억이 떠올랐습니다.접경지 주민들 입장에선 일상과 생존이 걸렸습니다.앞서 북한은 오물 풍선 날리기를 중단할 테니 대북 전단 살포를 중단하라고 요구한 상황입니다.다시 보복에 나설 가능성이 높아졌습니다.긴장 상황이 계속되면 전단을 날리려는 대북 단체와 접경지 주민들 사이 물리적 충돌도 재연될 수 있습니다.제 뒤로 보이는 게 4년 전, 북한이 대남 확성기를 설치했던 곳입니다. 여기서 불과 3km 거리인데요. 주민들은 그때의 불안했던 일상을 잊지 못합니다.서로 확성기를 울리고 위협을 주고 받던 시절은 이제 지나갔다고 생각했습니다.다시 불안이 일상이 될까 주민들 걱정이 깊어지고 있습니다.https://n.news.naver.com/article/437/0000396003- "전쟁날까봐" 주민들 "발칵", 우리 군인 찍으며 한 말이.jpghttps://youtu.be/ATwc1czjB2s?si=j3nvgwz187n8jp3j [자막뉴스] "전쟁 날까 봐!" 주민들 '발칵'…우리 군인 찍으며 한 말이 / JTBC News당장 접경 지역 주민들은 북한이 보복에 나설까 봐 불안을 호소하고 있습니다. 총격 사태까지 났던 지난 2014년의 악몽을 떠올리는 주민들도 많았고 정부가 대북 전단 날리지 못하게 막았어야 하는 거 아니냐는 불만도 나왔습니다.? 시리즈 더 보기 https://youtube.com/...youtu.bejtbc 뉴스 가져올 때마다 느끼는 건 얘네는 제목을 참 요약을 제대로 못함
작성자 : 정치마갤용계정고정닉
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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