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쿄붕이 인생 첫 성지순례
이번이 세번째 일본여행이지만 첫 여행은 애니를 별로 안봤던 입대 전이고 두번째 여행은 히로시마랑 마쓰야마를 갔어서 딱히 끌리는 성지순례 장소가 없었고 이번 여행은 서일본을 돌게 되었는데 마침 우지가 근처이기도 하고 최근에 너무 재밌게 봐서 유포니엄 성지순례를 가게 됨 고베에서 아침 8시에 출발해서 교토역은 9시쯤에 도착 22년 11월에 왔을 때는 코로나 풀린 직후라 그런지 이렇게 혼잡하지 않았는데 사람이 엄청 많았어.... 첫 장소는 역사콘서트를 했던 교토역 내에 있는 무대 찾아보고 가지는 않았는데 쿄애니샵 찾다가 우연히 발견 열심히 찾던 쿄애니샵은 알고보니 11시 오픈 그냥 우지 돌고 다시 돌아갈 때 잠깐 들리기로 결정함 일단은 오바쿠 역 도착 계획은 오바쿠 역을 시작으로 도도고교까지 걸어갔다가 우지로 넘어가는걸로 잡았음 애들이 먹던 빵도 먹어주고 가는 길에 찍은 성지들 학교 도착 신입생 환영 연주하던 계단도 줌 땡겨서 찍어줌 내가 열심히 찍을 때 옆에 다른 쿄붕이도 있었는데 먼저 말 걸셔서 대화해보니 레이나가 최애였던 머만 쿄붕이였음 난 처음 만난 사람이 이렇게 말 걸길래 성지에서 사진 찍으면 당연히 계속 이럴줄 알았는데 여기가 처음이자 마지막이었다 잠깐 얘기하다가 공원에서 갈라짐 이건 바로 밑 공원에서 찍은 사진들 카오리가 추천해줬던 만쥬집도 오긴했지만 분명 오늘 휴무일이 아닌데 휴무... 아쉽지만 뒤로 하고 우지까지는 걸어서 이동 우지역 근처에 오니 역 내에 눈에 띠는 유포 3기 멤버들 관광 안내소에서 유포 지도를 받을 수 있다고 들어서 들어갔는데 끝남... 그냥 안에 등신대만 찍고 나옴 애니에서 많이 본듯한 횡단보도와 뒷배경 우마쿠나리타이~ 점심은 사이제 입갤 토르 쿠미코 의자 짱꼴라들 많아서 기다리다가 찍음 부장실격다리 는 비 얼마 전에 너무 많이 와서 출입금지 미자 집 앞 거리 여기도 찍는 사람 좀 있었음 여기는 강 건너인데 다리가 막혀서 빙 둘러왔다 여기도 못 들어갔음 이미 발 조진 상태였는데 마지막으로 남은 장소가 전망대 진짜 힘들었는데 여기는 안가면 후회할거 같아서 참고 갔다 등을 땀으로 적신 다른 쿄부이... 멀리 있는 사이제도 보였음 열차를 타기 전 갤 보다가 기억난 추모비 3일 전에 설치했다고 했었나 우지에 걸어올 때 여기 지나갔었는데 이게 그 비석인지 몰랐어 우지 탈갤 성지순례만 순수하게 6시간정도 돌아다닌거 같은데 체력만 됐다면 더 열심히 돌아다녔을거 같다 너무 덥고 보조배터리도 다 나가고 선풍기도 배터리 다 나가고... 이렇게 성지순례 한 번 도니깐 다시 뽕 차올라서 정주행 마렵네 휴가 끝나고 부대 복귀하면 다시 1기부터 정주행 해야겠다
작성자 : 이윤모르겠어고정닉
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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