구글이 현 상황을 두려워하는 이유는 단순히 open AI 언어모델의 첫 상용화가 아니라, 시장선점화를 놓쳤다는 것에 있다고 생각합니다. 이미 시장에서 후발주자의 이미지가 각인되면, 이를 타파하기 위해 아무리 기술이 더 뛰어나다 해도 지금보다 더 막대한 자금을 투입해야 하고, 그렇다고 해서 그 효과를 볼 수 있을지도 미지수이기 때문이죠. 영상 잘봤습니다! 감사합니다.
원래 시장의 법칙은 선발주자가 모험적으로 시장성을 입증하면, 후발주자가 막강한 자본력으로 시장을 지배하는 겁니다. 아직 ChatGPT 정확도가 너무 떨어져 구글같은 대기업이 진출하면 오히려 이미지가 하락할 수도 있죠. 아이리버가 MP3시장 개척하고 애플이 시장을 접수했던 것처럼요.
감사합니다. 다만 챗gpt는 기존의 지피티에서 강화학습을 통해 질의 응답 능력을 훨씬 끌어올렸는데 그 부분은 다루어 주지 않아서 아쉽습니다. 챗 지피티의 실제 파라미터 수는 1.3 billion으로 그들의 backbone인 지피티 3.5보다 훨씬 적습니다. 그러면 강화학습은 무엇인가 하면 사람을 고용해서 그들이 평가한 지피티의 답변을 학습 과정에 집어 넣은 - 어떻게 보면 human in the loop의 형태 입니다. 그래서 지피티 3.5에서 훨씬 더 발전할 수 있었던 것이고.. 구글도 할 순 있겠죠. 시간이 조금 더 걸릴뿐. 그리고 구글이 무너진다는 이야기는 채팅 기반으로 검색하는 경우 광고 모델이 무너지기 때문에 그러한 이야기가 나왔던 것입니다.
언어 모델에 대한 추가적인 설명을 보태자면, 말씀해주신대로 AI가 인간의 글을 읽고 언어를 이해하는것이 사실입니다. 영상에서는 간단하게 설명하기 위해서 단어들의 직접적인 연관성을, 상호관계를 찾는다고 표현하신거 같은데 GPT모델을 포함한 ai모델은 단어, 다시 말해 영어나 한글 등 '실질적인 글자'를 통해서 학습하고 결과를 생성하는 것이 아닌 그 글자들을 숫자로 변환해서 각 숫자들의 상관관계를 조사하는 것입니다. 거의 모든 딥러닝 ai모델은 y = wx + b라는 일차함수 공식에서 기반하였다고 보면됩니다. ai모델은 w (weight)와 b(bias)를 조절해가면서 가장 합리적인 y값 다시말해 에러(각 표본의 차)를 줄여나가는 것입니다. 그리고 이런 학습을 linear regression이라고 부릅니다. 혹시라도 영상을 보시고 결국 ai가 단어의 조합을 저장해두고 결과를 만들어 내는것이 아니냐는 의문점이 생길수 있을거 같아서 이렇게 설명 남겨봅니다.
트랜스포머 모델은 회귀 모델과는 전혀 다른 모델이고 선형 모델도 아닙니다. 선형 모델에서의 b는 unbiased error/residual이지 bias도 아니구요. 그리고 챗GPT가 실제로 글을 읽고 언어를 이해하고 있느냐의 문제는 기술적으로 결론내릴 수 있는 게 아닙니다. 인트로에서 설명한 튜링 테스트니 중국어 방이니 하는 문제는 과학철학의 문제이고 현재의 AI 기술수준이 그러한 철학적 질문에 확실한 결론을 내기에는 아직 많이 부족합니다.
@@mikaelj46762 아뇨 저는 그얘기를 하는게 아니라 AI를 학습 시킬때 글자, 단어, 문장을 입력한다해서 AI모델이 곧이곧대로 글자, 단어, 문장 형태로 학습하고 그 데이터를 저장하는게 아니라는 말씀으로 예를 든겁니다. 트랜스포머 모델도 마찬가지로 임베딩 데이터의 '값'과 포지셔널 인코딩의 '값'이 더해져서 인코딩 디코딩 되는 방식이죠. 트랜스포머라는 것이 사인 함수와 코사인 함수의 값을 임베딩 벡터에 더해주므로서 단어의 순서 정보를 더해주는 것인데 이러한 모든것들은 글자, 단어, 문장의 형태가 아닌 수, 함수, 임베딩 벡터의 위치등이 계산에 이용되는 것이죠. 그리고 선형 함수에서 b는 독립변수 x와 가중치 w를 제외하고 추가적으로 더해지는 값이고 bias 편향이라고 부릅니다
@@mikaelj46762 그리고 ai모델이 인간의 언어를 이해했냐의 문제에 대한 저희 의견을 말씀드리면 저는 이해했다고 볼수 있다는 입장입니다. chat gpt 3가 학습을 위해 가져온 언어데이터의 전체 양은 45tb입니다. 그리고 실제로 모델에는 1750억개의 w가 존재하고 그게 약 0.7tb입니다. 그러니까 chatgpt언어 모델의 크기가 0.7tb인 것이죠. 그렇다는 말은 1750억개의 학습데이터를 통해서 인간의 언어 조합을 쥐어짜내야한다는 의미 입니다. 그게 과연 무지성으로 데이터를 학습시켜서 기계가 단지 암기한것에 불과할까요? 언어 모델에는 모든 언어에 대한 가짓수, 학습 데이터가 들어있는게 아닌 자신이 가지고 있는 일부의 데이터를 통해서 새로운 글을 창조해 내는 것입니다. 인간도 역시 학습을 하며 어떤 정보를 암기하게 되고 그 암기가 자연스럽게 이루어 지면서 이해를 하게 되죠. AI도 미슷한 선상에두고 생각해볼수 있고 그렇다면 어느정도는 이해라는 표현을 써도 무방하다고 생각합니다. 이건 어디까지나 저의 의견이고 아직 딥러닝을 할때 왜 기계가 더 좋은 w값을 찾으려고 하는지 조차, 그 원리 조차 모르는 인간이기에 가야할길이 멀겠죠. 하지만 점점 ai가 인간의 사고 방식과 조금씩 아주 조금씩 닮아간다는 생각이 드네요
@@mikaelj46762 또한 저는 ai분야를 좋아해서 사실 방구석에서 관련된 저명한 논문, 저서, 기사, 각 기업들의 연구 성과, 개발 동향을 찾아보고 아이디어를 얻어서 혼자 연구하는 사람이라 석학도 아니고 관련 전문 교육을 받은것도 아닙니다. 단지 관련 분야에 지대한 관심이 있는 사람으로써 댓글을 남긴것입니다. 답글 주신분께서는 이 업계에 발을 담구고 계신듯해보이는데 제가 오해를 불러일으킬 단어나 용어를 사용했다면 사과드리겠습니다.
@@mustafakemalataturk924 지극히 제 개인적인 입장임을 드러냈구요. 이해가 무엇인지에 대한 견해의 차이에 의해서 보는관점이 다를수 있다는 것입니다. 단순히 암기라고 보기에는 아주 적은 일부의 데이터를 가지고 인간처럼 언어를 구사한다는 것이 가능할까 싶은 생각입니다. 당연히 제가 말한 이해라는 것은 정말 인간의 방식처럼 언어를 이해하고 사용하느냐는 것에대해서는 아직 아니다라고 저도 생각하지만 llm의 기술, gpt의 기술을 보고 서비스를 사용해보면 단순 패턴 매칭에 불과하지 않다라는것을 느낄수 있습니다. ai가 글자와 글자 사이에 관계를 '이해' 한것이죠. 사람들이 많이 사용하는 글자의 배열을 학습해서 글자와 글자, 단어와 단어, 문장과 문장 사이에 무슨 글이 들어가야 가장 적절한지 이해하고 자신의 데이터에 없는 새로운 글이 들어왔을때 자신이 이해한 글자와 글자의 관계를 통해서 말을 알아듣고 새로운 문장을 생성하는것 역시 마찬가지 이죠.
10여년전 프로그래머를 그만두고 인공지능에대해 공부와 연구 해야하는가를 고민했더랬죠.... 뭐 전혀다른일을 선택했지만 그 이유는 다들 아실듯.... 인공지능이대체할수있는 수준의 인간 노동력은 대체 될것이기에.... 공돌이였고 지금도 공돌이라는걸 부정하지않는 사람으로서 기술의 발전이 너무나도 기쁜 마음반 놀라움반 입니다
정말 놀라운 건 영상에 애플이 언급되지 않았다는 것입니다. AI가 결국 빅데이터 베이스로 승부가 난다면 다소 기술적인 문제야 구글이 해결할 것이라고 보는데요. 저 또한 ms의 휼륭한 투자로 시장의 선점효과를 보았지만 결국은 구글이 결승선을 먼저 통과하지 않을까 예상해 봅니다. 그런 의미에서 진짜 코드레드 발동할 회사는 애플이 아닐까 하는 생각도 드네요. 그동안 삼성과 애플의 싸움이라고 했던 스마트폰이 사실은 iOS와 안드로이드의 싸움이라고 생각했던 1인으로서 이번 구글의 코드레드가 너무 흥미롭습니다. 그동인 망가졌던 안드로이드가 구글의 나태함으로 보여서 말이죠. 암튼 좋은 구경거리가 또하나 생긴 것 같네요. 오늘도 역시 멋진 이야기 너무 감사합니다.
어차피 애플이 AI 영역에서 경쟁하지도 않는데 애플이 AI 늦어졌다고 피해볼거라 생각지않는데요. 물론 구글 마소가 AI 시장을 장악하고 자신들 OS 에서만 독점한다면 문제가 될수있지만, 아니라면 애플은 그냥 그제품 연동시켜버리면 될듯. 구글이 검색 동영상 지도거의 장악했어도 유저들은 애플 제품에서 잘쓰고있듯이.
구글의 위기를 말하는 사람들은 AI 기술 자체보다는. 구글의 비즈니스 모델이 독점적으로 검색 서비스를 제공하고 그에 따른 데이터로 사업을 영위하는데 마이크로소프트와 Chat GPT 가 그 근간을 작게나마 흔드는 것 때문에 그러한게 아닌가 싶네요. 컴퓨터 공학 전공자로서 재미있는 이야기가 더 많아질 것 같네요!
궁금한게 구글의 답변이 틀렸는데 그 수많은 데이터를 가지고 있는 구글이 그런 수준의 답변을 틀리게 내놓을 수 있었던 이유가 무엇인가요? Ai자체가 스스로 내용들을 정리하면서 진실이다 싶은 내용을 수집해서 답을 한것인가요? 인터넷 검색만 해도 나올 내용을 틀릴 수 있다는것도 뭔가 그럴 수 밖에 없는 알고리즘 적인 이유가 있을까 싶어서요
올바른 학습 데이터 추려내는 건 사람이 수작업으로 합니다. 게다가 전용 반도체를 쓰지 않으면 비용을 충분히 줄일 수가 없습니다. 앞으로 몇 년이 지나도요. 그래서 마이크로소프트가 출혈경쟁도 불사하겠다는 얘기를 한 거구요. 모든 IT 기업의 이익률이 떨어질 겁니다. 제가 볼 때는 윈도우즈 해자가 본격적으로 붕괴되는 걸 빙 매출 증가로 벌충해보기 위해 마이크로소프트가 시기상조의 절박한 수를 둔 것 같습니다. 서버 시장에서는 리눅스 컨테이너의 시장 선점에 밀렸고, 소비자 시장에서는 크롬북의 판매량이 맥북의 그것을 넘어섰거든요. 빌 게이츠조차 지난 분기에 마이크로소프트의 지분을 늘리지 않았습니다. 물론 내부 정보를 몰랐을 수도 있지만요. 이건 구글 주식 매수 추천이 아닙니다. 마이크로소프트의 조급함이 IT 업계 전체적으로 좋지만은 않은 영향을 끼칠 것 같습니다. 검색 시장 독점이 깨지는 건 소비자로서, 심지어는 구글 투자자로서도 나쁘지 않은 일이지만, 지금 마이크로소프트의 행보는 급해 보입니다.
0. 최근 4년간... 몇몇 엔트리급을 일부를 제외 하고는... 인텔 사파이어레피즈를 기다리는걸 선텍한 서버업계. 1. 기다렸던 만큼, 본격적인 장비 변경 및 증설 시즌의 도래. 2. CPU 플랫폼에는 램(DDR5), SSD도 필요함. 3. 엔비디아 A100은 HBM을 사용함. 4. 인텔 사파이어래피즈도 최상급은 HBM을 사용함. 5. 앞으로, 전세계 ChatGPT는 10년안에 40조원 규모의 데이터센터 장비가 필요 하다고... 떡밥은 던져졌으니... 나머지는 각자 알아서...ㅋㅋㅋㅋㅋ
항상 가젯서울님을 통하여 좋은영상 보고있습니다 :)
구글이 현 상황을 두려워하는 이유는 단순히 open AI 언어모델의 첫 상용화가 아니라, 시장선점화를 놓쳤다는 것에 있다고 생각합니다. 이미 시장에서 후발주자의 이미지가 각인되면, 이를 타파하기 위해 아무리 기술이 더 뛰어나다 해도 지금보다 더 막대한 자금을 투입해야 하고, 그렇다고 해서 그 효과를 볼 수 있을지도 미지수이기 때문이죠. 영상 잘봤습니다! 감사합니다.
원래 시장의 법칙은 선발주자가 모험적으로 시장성을 입증하면, 후발주자가 막강한 자본력으로 시장을 지배하는 겁니다. 아직 ChatGPT 정확도가 너무 떨어져 구글같은 대기업이 진출하면 오히려 이미지가 하락할 수도 있죠. 아이리버가 MP3시장 개척하고 애플이 시장을 접수했던 것처럼요.
아는척 ㄴㄴ
챗 GPT가 카톡도 아니고 ㅋㅋ 네트워킹 효과가 필요가 없는데 무슨 선점효과임
@@jayinkor ? 이미 몇억명의 사람이 사람이 사용하는데, 선점효과라 할 수 있지 뭔...
@@jayinkor MS Bing이 저걸로 얼마나 홍보를 해대서 대기열이 꽉차버렸는데 검색 엔진 시장을 뺏길 위험이 생겨버린거지
chatGPT... 다양하게 해봤는데...
그냥 검색엔진이 조금 발달한 정도...
틀린 답도 많고... 다시 말해 달라고 해도
아예 답을 못찾는 경우도 많고
이래저래 전문적인 부분에서는 턱없이 부족함.
앞으로 발전된 CHAT_GPT 생각않하나
단순한새끼고
AI 의 현재가 궁금한 일반인이라면 꼭 봐야할 영상이라고 생각합니다. 항상 양질의 영상 감사합니다.
chat gpt 전문가라고 구동 원리 설명해주는거나 어디 대표님 나오셔서 인공지능에 대해 말하는 그런 영상을 꽤 많이 봤지만 이 영상만큼 유익하진 않았는데 15분 안되는 시간동안 정말 몰입해서 들었네요
엥 어떤 점에서 덜 유익했었죠? 그 영상들도 딥러닝 기본 원리나 현 주소 알기 충분한 영상들이었다고 보는데용
@@Leenuuuu 여기 영상에선 이미지도 보여주시면서 설명해주시는게 좋았습니다 제가 본 영상은 대담형식으로 진행된 영상이라 관련 이미지보단 말로 진행되고 진행자분의 질문들은 한쪽으로 기울여져있다고 느꼇습니다
@@Leenuuuu 엥 각자 다 다른거 아닌가용 어미ㅜ뒤졌나영
@@tainted_love_r3w 지능만큼 들리는법
짧은 시간에 잘 알지 못했던 AI 분야에 많은 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 항상 배움과 흥미를 주는 영상 만들어주셔서 감사합니다!!!!
역시 가장 깊이가 있습니다
AI와 관련된 내용들을 잘 요약해주셔서 이해하기 쉬웠습니다. 잘 보았습니다!
감사합니다. 다만 챗gpt는 기존의 지피티에서 강화학습을 통해 질의 응답 능력을 훨씬 끌어올렸는데 그 부분은 다루어 주지 않아서 아쉽습니다. 챗 지피티의 실제 파라미터 수는 1.3 billion으로 그들의 backbone인 지피티 3.5보다 훨씬 적습니다. 그러면 강화학습은 무엇인가 하면 사람을 고용해서 그들이 평가한 지피티의 답변을 학습 과정에 집어 넣은 - 어떻게 보면 human in the loop의 형태 입니다. 그래서 지피티 3.5에서 훨씬 더 발전할 수 있었던 것이고.. 구글도 할 순 있겠죠. 시간이 조금 더 걸릴뿐. 그리고 구글이 무너진다는 이야기는 채팅 기반으로 검색하는 경우 광고 모델이 무너지기 때문에 그러한 이야기가 나왔던 것입니다.
오늘은 정말 모르는 분야라 어렵게 느껴졌지만 끝까지 들으니 이해가되고 가젯님의 설명에 박수보냅니다.
역시 핵심만 잘 요약해서 전달해 주시는 가젯소울님!
AI시장이 로봇 산업과 연계해서 영화나 만화에서만 보던 세계가 멀지 않았다는 생각이 드네요.
09:35
GPT의 핵심 시작
역시 깔끔한 정리. 잘 들었습니다
(다른일들 많아 너무 오랜만에 왔습니다)
오늘도 좋은영상 감사합니다.
우아~ 넘 좋은 내용이네요. 일목요연한 정리와 깔끔한 설명 감사합니다!
아직도 50만이 안된게 신기한 채널임..항상 잘보고 있어요
영상의 깊이와 진행에 한편의 다큐를 본듯합니다. 멋진 영상과 내용, 감사합니다.
기술의 미래를 보는 정수 가젯서울님!! 늘 너무나 감사합니다!!
기다리고 있었어요. 감사합니다
chat gpt 관련해서 영상 올려주실 것 같았는데 올라왔네요! 항상 감사합니다 👍
AI분야에서 연구하고 있습니다. 정리 일목요연하게 잘해주셨네요👍😊
영상 너무 잘 보고있습니다.. 영상에 사용하시는 슬라이드?들은 파워포인트 사용하셔서 영상으로 만드시는건가요? 아니면 다른 프로그램이 따로 있는걸지요? 아시는분 있으시다면 답변 주시면 감사하겠습니다
갓젯서울님은 IT천재인듯. 최신 IT동향에 대해서 빠삭히 다 아시네여. 덕분에 많이 배우고 갑니다!
최고!
영상 퀄 미쵸따리...감사합니다, 오늘도
언어 모델에 대한 추가적인 설명을 보태자면, 말씀해주신대로 AI가 인간의 글을 읽고 언어를 이해하는것이 사실입니다. 영상에서는 간단하게 설명하기 위해서 단어들의 직접적인 연관성을, 상호관계를 찾는다고 표현하신거 같은데 GPT모델을 포함한 ai모델은 단어, 다시 말해 영어나 한글 등 '실질적인 글자'를 통해서 학습하고 결과를 생성하는 것이 아닌 그 글자들을 숫자로 변환해서 각 숫자들의 상관관계를 조사하는 것입니다. 거의 모든 딥러닝 ai모델은 y = wx + b라는 일차함수 공식에서 기반하였다고 보면됩니다. ai모델은 w (weight)와 b(bias)를 조절해가면서 가장 합리적인 y값 다시말해 에러(각 표본의 차)를 줄여나가는 것입니다. 그리고 이런 학습을 linear regression이라고 부릅니다. 혹시라도 영상을 보시고 결국 ai가 단어의 조합을 저장해두고 결과를 만들어 내는것이 아니냐는 의문점이 생길수 있을거 같아서 이렇게 설명 남겨봅니다.
트랜스포머 모델은 회귀 모델과는 전혀 다른 모델이고 선형 모델도 아닙니다. 선형 모델에서의 b는 unbiased error/residual이지 bias도 아니구요. 그리고 챗GPT가 실제로 글을 읽고 언어를 이해하고 있느냐의 문제는 기술적으로 결론내릴 수 있는 게 아닙니다. 인트로에서 설명한 튜링 테스트니 중국어 방이니 하는 문제는 과학철학의 문제이고 현재의 AI 기술수준이 그러한 철학적 질문에 확실한 결론을 내기에는 아직 많이 부족합니다.
@@mikaelj46762 아뇨 저는 그얘기를 하는게 아니라 AI를 학습 시킬때 글자, 단어, 문장을 입력한다해서 AI모델이 곧이곧대로 글자, 단어, 문장 형태로 학습하고 그 데이터를 저장하는게 아니라는 말씀으로 예를 든겁니다. 트랜스포머 모델도 마찬가지로 임베딩 데이터의 '값'과 포지셔널 인코딩의 '값'이 더해져서 인코딩 디코딩 되는 방식이죠. 트랜스포머라는 것이 사인 함수와 코사인 함수의 값을 임베딩 벡터에 더해주므로서 단어의 순서 정보를 더해주는 것인데 이러한 모든것들은 글자, 단어, 문장의 형태가 아닌 수, 함수, 임베딩 벡터의 위치등이 계산에 이용되는 것이죠. 그리고 선형 함수에서 b는 독립변수 x와 가중치 w를 제외하고 추가적으로 더해지는 값이고 bias 편향이라고 부릅니다
@@mikaelj46762 그리고 ai모델이 인간의 언어를 이해했냐의 문제에 대한 저희 의견을 말씀드리면 저는 이해했다고 볼수 있다는 입장입니다. chat gpt 3가 학습을 위해 가져온 언어데이터의 전체 양은 45tb입니다. 그리고 실제로 모델에는 1750억개의 w가 존재하고 그게 약 0.7tb입니다. 그러니까 chatgpt언어 모델의 크기가 0.7tb인 것이죠. 그렇다는 말은 1750억개의 학습데이터를 통해서 인간의 언어 조합을 쥐어짜내야한다는 의미 입니다. 그게 과연 무지성으로 데이터를 학습시켜서 기계가 단지 암기한것에 불과할까요?
언어 모델에는 모든 언어에 대한 가짓수, 학습 데이터가 들어있는게 아닌 자신이 가지고 있는 일부의 데이터를 통해서 새로운 글을 창조해 내는 것입니다. 인간도 역시 학습을 하며 어떤 정보를 암기하게 되고 그 암기가 자연스럽게 이루어 지면서 이해를 하게 되죠. AI도 미슷한 선상에두고 생각해볼수 있고 그렇다면 어느정도는 이해라는 표현을 써도 무방하다고 생각합니다. 이건 어디까지나 저의 의견이고 아직 딥러닝을 할때 왜 기계가 더 좋은 w값을 찾으려고 하는지 조차, 그 원리 조차 모르는 인간이기에 가야할길이 멀겠죠. 하지만 점점 ai가 인간의 사고 방식과 조금씩 아주 조금씩 닮아간다는 생각이 드네요
@@mikaelj46762 또한 저는 ai분야를 좋아해서 사실 방구석에서 관련된 저명한 논문, 저서, 기사, 각 기업들의 연구 성과, 개발 동향을 찾아보고 아이디어를 얻어서 혼자 연구하는 사람이라 석학도 아니고 관련 전문 교육을 받은것도 아닙니다. 단지 관련 분야에 지대한 관심이 있는 사람으로써 댓글을 남긴것입니다. 답글 주신분께서는 이 업계에 발을 담구고 계신듯해보이는데 제가 오해를 불러일으킬 단어나 용어를 사용했다면 사과드리겠습니다.
@@mustafakemalataturk924 지극히 제 개인적인 입장임을 드러냈구요. 이해가 무엇인지에 대한 견해의 차이에 의해서 보는관점이 다를수 있다는 것입니다. 단순히 암기라고 보기에는 아주 적은 일부의 데이터를 가지고 인간처럼 언어를 구사한다는 것이 가능할까 싶은 생각입니다. 당연히 제가 말한 이해라는 것은 정말 인간의 방식처럼 언어를 이해하고 사용하느냐는 것에대해서는 아직 아니다라고 저도 생각하지만 llm의 기술, gpt의 기술을 보고 서비스를 사용해보면 단순 패턴 매칭에 불과하지 않다라는것을 느낄수 있습니다. ai가 글자와 글자 사이에 관계를 '이해' 한것이죠. 사람들이 많이 사용하는 글자의 배열을 학습해서 글자와 글자, 단어와 단어, 문장과 문장 사이에 무슨 글이 들어가야 가장 적절한지 이해하고 자신의 데이터에 없는 새로운 글이 들어왔을때 자신이 이해한 글자와 글자의 관계를 통해서 말을 알아듣고 새로운 문장을 생성하는것 역시 마찬가지 이죠.
진짜 짱짱짱 이에요... 이렇게 좋은 강의를 무료로 볼수있어서 너무 좋습니다. 감사합니다
이런 쉽고 고퀼의 영상을! 잘 봤습니다.
싸움,전쟁은 선빵..사업은 선점~!
10여년전 프로그래머를 그만두고 인공지능에대해 공부와 연구 해야하는가를 고민했더랬죠....
뭐 전혀다른일을 선택했지만 그 이유는 다들 아실듯.... 인공지능이대체할수있는 수준의 인간 노동력은 대체 될것이기에....
공돌이였고 지금도 공돌이라는걸 부정하지않는 사람으로서 기술의 발전이 너무나도 기쁜 마음반 놀라움반 입니다
재미있는 AI 주제로 분석해주셔서 감사드려요.
행복한 한주 보내세요 정훈님!
영상 잘보겠습니다. chat gpt 정말 놀랍더라고요. 한편으로는 무섭기까지 앞으로 발전하면 어느정도일런지...
이 분의 방송을 보면 미래에 대한 비전을 얻을 수 있어서 좋음
영상 역주행중
역시 .... 고퀄 감사합니다
깊이가 남달라요~
오늘도 좋았어요 👍
감사합니다 !😊
항상 잘 보고 있습니다 ~
좋은영상 감사합니다
검찰 조직과 사법 조직을 이 AI로 대체되는 시대를 기원합니다.
그리고 삼성과 SK의 대박을 기원해도 좋을까요?
선생님 ㅠㅠ 이번 세특 머쓸지 고민하다 무어의 법칙이 나오긴 했는데, 이게 집적도랑 관련이 있는 법칙 아닌가요?
오히려 인공지능은 파라미터, gpu수에 더 영향을 받는걸로 아는데 맞나요
나델라는 게이츠처럼 점유율 상승 중심으로
횡포를 부리려는 듯하고
한국 기업은 작은 한국시장 중심이고
앞으로 어떻게 되어갈지 기대됩니다
정말 놀라운 건 영상에 애플이 언급되지 않았다는 것입니다. AI가 결국 빅데이터 베이스로 승부가 난다면 다소 기술적인 문제야 구글이 해결할 것이라고 보는데요. 저 또한 ms의 휼륭한 투자로 시장의 선점효과를 보았지만 결국은 구글이 결승선을 먼저 통과하지 않을까 예상해 봅니다. 그런 의미에서 진짜 코드레드 발동할 회사는 애플이 아닐까 하는 생각도 드네요. 그동안 삼성과 애플의 싸움이라고 했던 스마트폰이 사실은 iOS와 안드로이드의 싸움이라고 생각했던 1인으로서 이번 구글의 코드레드가 너무 흥미롭습니다. 그동인 망가졌던 안드로이드가 구글의 나태함으로 보여서 말이죠. 암튼 좋은 구경거리가 또하나 생긴 것 같네요. 오늘도 역시 멋진 이야기 너무 감사합니다.
애플은 어나더레벨임 논문도 공개적으로 일부러 안내지않을까 싶을 정도... 솔직히 플랫폼1위가 아무생각없진 않을듯
@@AI-DJ 맞습니다. 애플을 걱정하다니..연예인 걱정보다 더 한심한 생각을 ㅎㅎ
뭐 적당한 비유일진 모르나, 소니가 어떻게 쓰러졌는지를 떠올려보면 애플걱정도 기우는 아닌듯
어차피 애플이 AI 영역에서 경쟁하지도 않는데 애플이 AI 늦어졌다고 피해볼거라 생각지않는데요. 물론 구글 마소가 AI 시장을 장악하고 자신들 OS 에서만 독점한다면 문제가 될수있지만, 아니라면 애플은 그냥 그제품 연동시켜버리면 될듯. 구글이 검색 동영상 지도거의 장악했어도 유저들은 애플 제품에서 잘쓰고있듯이.
언급 조차 안되는 삼성은
메모리로 꿀빵꺼라서 ?
기술을 이렇게 잘설명해주는 분이 있을까 싶습니다 잘보고 있습니다
기다리던 내용이네요. 재미있게 잘 볼께요^^
AI 발전의 한계는 소프트웨어가 아니라 하드웨어라는 말이 있죠. 그 점을 잘 짚어주신듯 합니다.
감사합니다
역시👍 감사히 잘 봤습니다!
양질의 영상 수준 높은 구독자 많이 배우고 갑니당..🫡
적절한 시기에 좋은 영상이었습니다!
그러고보니 챗GPT 업무에 도입하고 구글 검색을 한번도 안했군요.
구글에서도 좋은 서비스가 나오길 기대합니다.
오늘도 영상 잘봤습니다~
뛰어난 정리십니다 👍👍👍
제가 좋아하는 그 기택님 맞으시죠? ^^
항상 좋은정보 감사합니다.
오늘도 함께해주셔서 감사합니다! 머신헤드님
호들갑이 다들 박사급이죠 요즘 ㅎㅎ
나올 때마다 좋은 내용 너무 감사드립니다 ^^
와 어디 강연에서 들을법한 영상 잘봤습니다. 감사합니다
언어모델로 이해하니까 문돌이도 이해가 확 와닿네요. 구글은 역시.
역쉬~ 최고 였습니다
영상 잘 봤습니다.
기회 되시면 양자 컴퓨터도 한번 다뤄주세요.
좋은 강의. 공부 많이 하고 만든 영상.
자막 달아주셔서 정말 감사합니다. 영상 항상 유익해서 더욱 더 감사합니다.
자막 따로 달지 않아도 음성인식으로 깔리는데요. 기술이 여기까지 왔음.
어렵고 생소한 단어가 나오네요 ㅎㅎ 열심히 공부해 보겠습니다
감사합니다!!
역시 가젯서울님 너무 쉽고 명료한 설명 감사드립니다.
파라미터의 문제가 아니라… 구글은 혁신적이지 않다. 라는걸 시장에 들켰다는게 핵심이죠.
아.. 정말 고맙습니다.
좋은 정보 감사합니다.
상세한 설명 감사합니다
요약진짜 잘해주시네요!
분석력이 뛰어나시네요. 현재 글로벌 기업들의 쟁점은 모델의 규모가 아니라 RLHF(강화학습), COT(chain of Thought)와 같이 얼마나 모델을 잘 학습시키느냐 입니다.
AI 이야기를 나눌 때마다, 우리 인간은 과연 문장을 이해하고 생각하고 반응하는 능력을 진짜 가지고 있는 것일까? 우리도 단순히 입력값에 따라 학습되어온 내용에 따라 연상되는 결과값을 뱉고 있는 것은 아닐까? 하는 의심이 듭니다…
저도 이 생각 함. ㅋㅋㅋㅋㅋ
가려운 곳을 긁어 주셨네요. 정말 감사합니다.
행복한 한주 보내세요 모난돌님!
중국은 인민통제 언론통제에 ai를 에전부터 써와서 엄청 발전했고 구글은 수익모델이 없어서 아직 안 내놓은 것일뿐 구글이 망한다는건 개소리다 다만 현재 광고가 수입의 거의 90%를 차지하는걸로 아는데 과연 이에 맞는 적절한 수익모델이 있을지
최고
기술력이 부족한게 문제가 아니라 인공지능으로 검색해서 정보를 찾는 방식에서는 기존의 구글 검색광고수익모델이 크게 흔들리기 때문에 문제인겁니다.. 실제로 구글 매출의 대부분은 검색 결과 광고에서 나옴
ChatGPT 관련 소식이 듣고 싶었는데 정리해주시네요 감사합니다
오늘도 좋은 영상 너무 좋네요 챗gpt가 뭘 의미하는지 조금은 감이 잡히네요
엔비디아 칩셋 개발명덕에 알고만 있었는데
이미 봤던 이미테이션게임의 본인 이었군요 ㄷㄷ
그나저나 정치 얘기는 좀 그렇지만
한국판 gpt 정부에서 어쩌고 하는 ...
명텐도가 생각나는 기사가 떳네요..
정말 나라의 직책자는 중요한듯 ㅜㅜ
행복한 한주 보내세요 평화님! ^^
구글의 위기를 말하는 사람들은 AI 기술 자체보다는. 구글의 비즈니스 모델이 독점적으로 검색 서비스를 제공하고 그에 따른 데이터로 사업을 영위하는데 마이크로소프트와 Chat GPT 가 그 근간을 작게나마 흔드는 것 때문에 그러한게 아닌가 싶네요. 컴퓨터 공학 전공자로서 재미있는 이야기가 더 많아질 것 같네요!
궁금한게 구글의 답변이 틀렸는데 그 수많은 데이터를 가지고 있는 구글이 그런 수준의 답변을 틀리게 내놓을 수 있었던 이유가 무엇인가요? Ai자체가 스스로 내용들을 정리하면서 진실이다 싶은 내용을 수집해서 답을 한것인가요? 인터넷 검색만 해도 나올 내용을 틀릴 수 있다는것도 뭔가 그럴 수 밖에 없는 알고리즘 적인 이유가 있을까 싶어서요
구글이 보여줬던 버전은 라이트 버전입니다. 상용화를 위해서 파라미터를 많이 줄인 형태입니다. 쿼리당 드는 비용까지 고려해야 하는 입장이니까요.
애초에 챗GPT도 사실상 인터넷 정보 짜깁기한 거라 부정확한 답변 많이 합니다. 바드는 공식 프레젠테이션에서 그런 사태가 터졌으니 더 두드러져 보이는 거죠. 소스 자체가 잘못돼 있으면 아무리 좋은 학습 모델인들 소용이 없습니다.
@@mikaelj46762 그럼 잘못된 정보를 구분하는 능력을 갖추는게 기술력이겠네요? 어렵네요
@@scsong71 그럼 더 많은 정보가 들어오면 틀릴 확률도 줄어드는 건가요? 이게 다수결 처럼 진실 거짓을 판단하는 형태인가요?
올바른 학습 데이터 추려내는 건 사람이 수작업으로 합니다. 게다가 전용 반도체를 쓰지 않으면 비용을 충분히 줄일 수가 없습니다. 앞으로 몇 년이 지나도요. 그래서 마이크로소프트가 출혈경쟁도 불사하겠다는 얘기를 한 거구요. 모든 IT 기업의 이익률이 떨어질 겁니다. 제가 볼 때는 윈도우즈 해자가 본격적으로 붕괴되는 걸 빙 매출 증가로 벌충해보기 위해 마이크로소프트가 시기상조의 절박한 수를 둔 것 같습니다. 서버 시장에서는 리눅스 컨테이너의 시장 선점에 밀렸고, 소비자 시장에서는 크롬북의 판매량이 맥북의 그것을 넘어섰거든요. 빌 게이츠조차 지난 분기에 마이크로소프트의 지분을 늘리지 않았습니다. 물론 내부 정보를 몰랐을 수도 있지만요. 이건 구글 주식 매수 추천이 아닙니다. 마이크로소프트의 조급함이 IT 업계 전체적으로 좋지만은 않은 영향을 끼칠 것 같습니다. 검색 시장 독점이 깨지는 건 소비자로서, 심지어는 구글 투자자로서도 나쁘지 않은 일이지만, 지금 마이크로소프트의 행보는 급해 보입니다.
챗지피티 본격적 상용화는 시간이 다소 걸릴 듯 싶네요. 이를 뒷받침할 반도체개발도 필요하겠죠. 관련업체들의 경쟁을 보는 재미 속에서 우리나라 업계의 선전도 기대합니다.
오늘 영상도 엄지 척! 입니다.
감사합니다.
좋은 말씀 감사합니다 곤님 행복한 한주 보내셔요 ^^
굳
아무리 불황 불황을 외쳐도 반도체는 사기다 진짜..
기술의 발전이 경이로우면서도
뭔가 슬슬 무서워질라고 한다.
어느순간,
특이점을 우리도 모르는 사이에 지나버리는건 아닐까...? ㄷㄷㄷ
챗 GPT가 뭔데? 라는 질문이 있으면 이 영상부터 꼭 보라고 해야겠어요.
피차이가 사임할 때가 온 듯
대체적으로 인도 경영 스타일은 비용절감
구글이 안일해져서 주도권을 얻은 상품에
투자를 안하고 있었던것 같네요
레전드 채널이네
멋진 영상입니다. 감사합니다.
전성비가 더 중요해질 것 같은데 빅테크가 어떻게 준비할지 궁금하네요
행복한 한주 보내세요 ^^
오타발견..[7:46] 연산 능력
오래전 이세돌과 알파고 대결 때 구글의 Ai 플랫폼은 이미 자연어 처리에 앞썬다는 발표 본 기억이 나는군요
GPT도 이를 기반으로 해서 발전한거라 생각되는군요
구글이 현 상황을 두러운 이유가 시장 점유율 때문에 사용자 이탈 원인으로 보고 있다 봅니다
좋은 말씀 감사해요 용성님!
A.I.의 발달과 로봇공학이 더 정교해지면 진짜 인간을 대체하는 안드로이드들이 등장할 수도 있겠네요. 공상과학영화에서나 보던 모습을 실제로 보게 되겠어요. 로봇들에 대한 인간성에 대한 논의가 더이상 상상의 영역이 아닌 현실의 영역에 들어올 날이 멀지 않은 것 같아요.
0. 최근 4년간... 몇몇 엔트리급을 일부를 제외 하고는... 인텔 사파이어레피즈를 기다리는걸 선텍한 서버업계.
1. 기다렸던 만큼, 본격적인 장비 변경 및 증설 시즌의 도래.
2. CPU 플랫폼에는 램(DDR5), SSD도 필요함.
3. 엔비디아 A100은 HBM을 사용함.
4. 인텔 사파이어래피즈도 최상급은 HBM을 사용함.
5. 앞으로, 전세계 ChatGPT는 10년안에 40조원 규모의 데이터센터 장비가 필요 하다고...
떡밥은 던져졌으니... 나머지는 각자 알아서...ㅋㅋㅋㅋㅋ
네다음 엔비디아 쳐물리신분
특이점은 온다 ㅋㅋ
너무 고급진 강의
핵심은 채팅서비스가 아니라 초거대 언어모델이다...
인간의 뇌는 전기로 작동한다. 단지 그 세포의 갯수가 많을뿐이다. 그렇다면 gpt에게 그만큼의 용량 즉 파라미터를 준다면??
Ai가 사고를 하는것이 아니라 양심까지 복사되지않은 사람처럼보이는 생각판단형식을 포장한 프로그래밍일 뿐입니다
Ai=/=men
기계도 사람의 안전을 위해 영역이 정해져있는데
이프로그래밍도 안전을 위해 영역이 정해져야 합니다!!!
지피티
지티피 자꾸 햇갈리심 ㅋㅋ
아나운서도 ai에요? 진짜 구분이 안가네.. 대단하다..