8주간의 여정 중 3일째에 오신 걸 환영해요
오늘은 개척 시대 모델을 볼 거예요
오늘 우리가 할 일은 이 다양한 모델을 깊이 파고들어 어떤 모델이 강하고 어떤 모델이
약하며 어떤 차이가 있는지 알아내는 거예요.
오늘 강의에서 명심해야 할 점은 두 모델의 차이점을 파악하고 상업적으로
어떻게 사업을 진행할지 향후 프로젝트에 어떻게 적용할지 생각해 보세요
언제 어떤 모델을 선택할지도요
Get it, get it 해 보죠
오늘은 6개의 다른 모델에 대해 이야기해 볼 텐데요 6개의 다른
회사의 모델로 시작해 보죠
오픈아이는 소개가 필요 없죠
GPT가 가장 유명한 모델이죠
0101 프리뷰도 물론 보고요
챗GPT의 최신 모델은 사용자 인터페이스입니다 인터페이스를 통해 상호 작용을 할
수 있죠
인스로픽 모델도 살펴볼 거예요
안트로픽은 샌프란시스코에 있는 오픈AI의 경쟁 업체예요 오픈아이를 떠난 사람들이
설립했죠 그들의 모델은 클로드와 클로드예요
사실, 세 가지 힘이 있어요
가장 작은 건 하이쿠예요
클로드 하이쿠와 소네트예요
오퍼스가 있네요
하지만 소네트는 훨씬 더 최근에 만들어진 작품들이기 때문에 최신 버전의 소네트가
더 크고 비싼 작품들보다 더 강해요
나중에 더 이해가 될 거예요
클로드 3세예요 클로드의 작품 중 가장 강렬한 소네트 5편이 있죠
구글에 제미니 제미니가 있어요 아마 가장 최근일 거예요 대부분 제미니 제미니를 잘 알죠 요즘
구글 검색을 하면 제미니 제미니의 반응이 나오거든요
제미니는 차세대 게임으로 구글에서 바르드로 불렸죠
코어라는 이름은 less로 들어봤을 거예요
캐나다 인공지능 회사로 래그라는 기술을 이용해 전문성을 확보하는
것으로 유명하죠
곧 알게 되겠죠
그리고 메타에서 라마를 알게 되었죠
우리도 라마를 통해 사용했어요
이건 오픈 소스 모델입니다 여러분은 잘 모르시겠지만 메타에는 llama
모델과 상호 작용을 하는 웹사이트 메타 인공지능도 있어요
그걸 살펴볼 거예요
여기서 당혹감은 조금 다릅니다 당혹감은 사실 LM으로 작동하는 인공지능으로 작동하는 검색 엔진으로
우리가 얘기할 다른 모델도 사용할 수 있죠
하지만 자체 모델도 있어요 약간 다른 괴물이죠 하지만 당혹스럽기도
할 거예요
전반적으로 llms의 능력은 정말 놀라워요
상세하고 미묘한 질문을 분석하고 충분한 조사를 거친 후 구조적으로
요약하는 데 매우 효과적이죠
종종 소개와 요약이 있어요 제가 늘 사용하는 방법 중
하나죠
전반적으로 llm의 성능이 놀라울 정도로 뛰어나요
몇 년 전만 해도 이렇게 빨리 완성할 줄은 아무도 몰랐어요 Get
up
또 좋은 것도 있어요. 많은 분들이 해보셨을 것 같은데, 저도 총알을
몇 개 넣고, 몇 가지 메모만 넣고, 이것들을 이메일이나
슬라이드로 바꿀 수 있나요?
구체화하는 데 능숙하고 블로그 post를 만들거나 반복하는 데 능숙하죠
어떤 걸 하면 어떤 건 좋아하고 어떤 건 싫어하죠
피드백을 주고 계속 진행할 수 있어요
아주 효과적인 작업 방식이죠
부조종사 구조가 정말 효과적이에요
물론 코딩도 있고요
그리고 아마도 많은 사람들에게 가장 놀라운 것은 llms가 코드를 작성하고 디버깅을 하고 문제를
해결하는 데에 아주 뛰어나다는 것일 거예요
정말 놀라운 일이죠
저도 아주 복잡한 걸 작업하면서 그런 경험을 했어요 제가
심오한 주제 분야의 전문성을 갖고 있다고 믿는 거죠 꽤 복잡한 오류가 있었어요
클로드에 상세 정보와 스택 트레이스를 넣으면 무엇이 잘못됐는지에 대한 아주 정확한 설명만 갖고 오는
게 아니라 오른쪽에 아티팩트로 보이는 그걸 고칠 코드도 갖고 오죠
정말 놀라워요
사실 이런 건 종종∙∙∙ 붙여넣기를 하려고 하면 스택 오버플로에서
찾아도 답이 없어요
역류하는 스택 오버플로의 답을 넘어설 수 있어요
무슨 일이 일어나는지 제대로 통찰하는 것 같아요
그래서 스택 오버플로에서 트래픽이 크게 하락한 게 놀랍지 않은 것
같아요
2022년 Q4 이후부터 큰 변화가 일어났습니다 챗GPT가 출시된 시기죠
그래서 확실히 패러다임을 바꿨어요 우리 문제를 조사하는 기술에 대한
패러다임요
아주 효과적이죠
여러분도 저희가 하는 것 중에 막히는 게 있다면 클로드나 오픈라이 GPT에 도전해
보세요
그럼 어디가 약점일까요?
그들이 힘들어하는 건 무엇일까요?
인류에게 아직 기회가 있을까요?
우선, 상세한 지식이 필요한 특수한 대상에는 그리 강한
힘이 없어요
대부분의 llm은 아직 박사 단계가 아니에요
거의 모든 단어를 써야 했어요 왜냐하면 몇 주 전만 해도 10월에 클로드 최신 버전이
나왔거든요 최신 클로드 3요 Put 5개의 소네트 수학, 물리,
화학에서 박사 수준을 넘어섰어요
이 모델들이 순식간에 박사 수준을 달성하는 걸 볼 수 있었죠
아직까진 클로드뿐이에요
다른 사람들도 마찬가지겠지만 그들은 특정 과학 분야에 있고 사업 분야
같은 특정 영역에 있어서 그 분야의 전문가가 가진 전문 지식이 없어요
둘째, 최근 사건들요
모델들은 GPT를 위한 지식 제한 시간까지 훈련받아요
작년 10월요
그 이후에 나온 질문에 대답할 수 없게 되죠
그리고 이상한 사각지대도 있어요
Get it, Get it, Get it, Get it! 어떤 질문들은 그냥 틀릴 수도 있어요
그리고 틀렸을 때 걱정되는 점은 get it 부문은 자신의 반응에
확신이 있다는 거죠
불확실하다는 사실을 자발적으로 말하지 않죠
정답을 맞히는 것과 같은 수준의 확신에 찬 답변을 할 뿐이죠. Get up! Get
up!
그건 당연히 우려를 낳죠 환각을 보거나 새로운 정보를 떠올릴 때요 본인은 모르고
자신 있게 그렇게 하는 거죠
몇 가지 예제를 보고 그런 맹점 뒤에 있는 이유를 말씀드리죠