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6월의어느제주도
벵갤오픈톡에서 재작년부터 제주형님이 시간될때 놀러오라는 말에 시간나면 갈게요 하다가… 좋은 포인트 예약해놨다고… 그러다 갑자기 만들어진제주도 긴꼬리벵에돔 원정대제주형님과 형수님 빵을좋아하신다하여 대전의 자랑 성심당에서 튀소를 사감(부추빵 매진…)청주공항도착 (나의 일정 토(제주로이동)-일(낚시)-월(낚시)-화(낚시)밤9시비행기타고 청주와서 대전복귀)긴꼬리잡으러가는 초보조사공항내에서 빵좀먹음…떴다떴다 비행기오오 나의 짐…일행이 한시간정도 늦게와서 공항에서 디아4 ㄱ (야만용사짱쎔)일행 조인후 담배타임(난 금연한지 9년됨)벵에돔포인트찾아냄제주형님이 사주신 저녁. 맛있게 잘먹었습니다.다음날배가안떠서 잠시 휴식탐배가 못떠서 도보포인트로 가기로함. 밑밥 준비하고 고고싱왐마..흔한 도보포인트원정단에서 잡은 긴꼬리월요일임. 넙데기 포인트 ㄱ웅장해진다…만조때 위험해서 잠시 탈출진행중..가볍게 점심… 저거 옥돔 ㄹㅇ 개맛있음..커피도 마시고 제주 세르파형님 멋지심..넙데기에서 잡은 긴꼬리화요일 낚시가기전 식사맛있었음..잡어들만…다른사람들은 다잡는데 나만 잡어와 싸움중…해참? 해창? 암튼 원정대원들 화이팅!!복귀…대충 조과.jpg아저씨 이런데서 주무시면 얼어죽어요..공항에와서 선물하나.. 친절한언니채널..좋았던 긴꼬리벵에돔 원정대..항공샷하나추가대한항공 20kg 무료.. 짱짱맨캬 나의뒷모습..항상 낚시스승에게서 빌려썼는데..제주다녀와서 지름..이녀석을 못잡았으면……근데아직도 잊혀지지않는 손맛..연차2개쓰고 다녀올예정이였는데마지막으로 간포인트는 중간에나올려면 애초가 안가는게 좋다는 선장님말에 급하게비행기취소하고 수요일오전비행기예약하고회사엔 반차쓰고… 무튼.. 요몇년전부터 황제낚시로 낑겨서 찌낚을 배우며 했는데 초보주제에 제주도 낚시다녀왔습니다.제주형님, 제주세르파형님들, 같이간 원정대원들 감사합니다. 통영낚시 김부장님도 감사합니다.암튿 또 행쇼 12월 제주 긴꼬리딱기다려라- dc official App
작성자 : 연화.고정닉
7월 19일 시황
ㅡㅡㅡㅡㅡ 테크 뉴스 ㅡㅡㅡㅡㅡ 반도체 섹터 관련 및 TSMC 실적 ㅡㅡㅡㅡㅡ 넷플릭스 실적 ㅡㅡㅡㅡㅡ 애플 ㅡㅡㅡㅡㅡ AI 관련 (feat TESLA) (상대적으로)소형모델들을 비교하면 아래와 같은 결과라고 함. 이에 대한 안드레 카파시의 견해 ===== 번역) LLM 모델 크기 경쟁이 점점 더 치열해지고 있습니다… 그것도 역방향으로요! 저는 앞으로 아주 작지만 매우 똑똑하고 신뢰할 수 있는 모델이 나올 것이라고 예상합니다. 아마도 GPT-2의 파라미터 설정 중에서도 대부분의 사람들이 GPT-2를 "똑똑하다"고 생각할 만한 설정이 있을 것입니다. 현재 모델이 이렇게 큰 이유는 우리가 훈련하는 동안 매우 낭비적으로 사용하고 있기 때문입니다. 모델들에게 인터넷을 암기하도록 요청하고 있는데, 놀랍게도 모델들은 이를 실제로 암기할 수 있고 예를 들어 SHA 해시나 희귀한 사실들을 기억해낼 수 있습니다. (사실 LLM은 암기 능력이 인간보다 질적으로 훨씬 뛰어나며, 때로는 단 한 번의 업데이트로 많은 세부 사항을 오랫동안 기억할 수 있습니다.) 하지만 첫 몇 단어를 주면 인터넷의 임의의 구절을 암기하여 외우는 것이 목표라면, 이는 오늘날 모델의 표준 (사전) 훈련 목표입니다. 더 잘하는 것이 어려운 이유는 훈련 데이터에서 사고의 데모가 지식과 "얽혀" 있기 때문입니다. <이부분 해설하자면, 즉, 모델이 지식의 암기보다는 사고 능력을 훈련할 수 있도록 데이터를 이상적인 형식으로 만들어야 한다는 것. 이를 통해 모델은 작은 크기에서도 뛰어난 사고 능력을 발휘할 수 있게 될 것.> 따라서 모델들은 먼저 더 커져야 나중에 더 작아질 수 있습니다. 왜냐하면 우리는 이상적인 합성 형식으로 훈련 데이터를 리팩터링하고 형성하는 데 있어 그들의 (자동화된) 도움이 필요하기 때문입니다. 이것은 개선의 계단과도 같습니다. 한 모델이 다음 모델을 위한 훈련 데이터를 생성하는 데 도움을 주는 과정이 반복되면서 결국 "완벽한 훈련 세트"에 이르게 됩니다. 이를 GPT-2에 훈련시키면 오늘날의 기준으로 매우 강력하고 스마트한 모델이 될 것입니다. 어쩌면 화학을 완벽하게 기억하지 못해서 MMLU 점수가 조금 낮을 수 있지만, 때로는 확인을 위해 무언가를 찾아볼 필요가 있을 수도 있습니다. 이것은 테슬라의 자율 주행 네트워크와 크게 다르지 않습니다. AI 데이에서 발표된 "오프라인 트래커"는 무엇일까요? 이것은 합성 데이터 생성 프로세스입니다. 이전의 더 약한 모델들(예를 들어, 단일 프레임 모델이나 바운딩 박스만 사용하는 모델들)을 클립에서 오프라인 3D+시간 재구성 과정에서 실행하여 더 깨끗한 훈련 데이터를 대규모로 생성하는 것입니다. 이렇게 생성된 데이터는 3D 멀티캠 비디오 네트워크를 직접적으로 위한 것입니다. LLM에서도 동일한 방식이 적용되어야 합니다. ======= 한 줄 요약하자면 아래와 같음. 이에 대한 일론머스크의 답글 소형모델의 성능이 점차 개선된다면, 즉 점점 더 대형의 모델로 가는 게 아니라, 대형에서 소형으로 압축되면서도 성능이 올라간다면, 학습을 위한 대규모의 GPU 수요는 어느 순간 급격하게 줄어들 수 있음. 대신 추론용 칩이 필요. 개인적으로 엔비디아의 고점을 '일부' 제한할 수 있는 요소로 판단. ㅡㅡㅡㅡㅡ 테슬라 ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ 전기차 가성비있게 만들고 파는 건 어려움. 근데 테슬라는 풀케파로 돌리는 중이라고 함. ㅡㅡ
작성자 : 우졍잉고정닉
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