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WEBVTT
00:00.110 --> 00:05.750
그리고 대화 인터페이스를 통해 개척 모델의 세계를 탐구하는 여정을 마무리할 겁니다
00:05.780 --> 00:08.570
메타 인공지능과 당혹스러움을 살펴보죠
00:08.600 --> 00:15.770
메타 인공지능은 라마의 프런트 엔드 버전으로 뒤에서 실행되고 있어요
00:15.770 --> 00:21.680
같은 질문을 할 수도 있어요. 다른 모델과 비교해 보면 장단점이
00:21.680 --> 00:25.190
있는 Get을 얻을 수 있어요.
00:25.190 --> 00:27.440
잘 안 되네요
00:27.440 --> 00:33.530
전통적인 무료 llm을 주지만 괜찮아요
00:33.530 --> 00:38.000
일반적으로 다양한 질문을 하면 괜찮긴 하지만 다른 질문만큼
00:38.000 --> 00:42.200
강력하진 않은 답을 얻게 될 거예요. Get it.
00:42.590 --> 00:44.060
같은 질문을 해 보죠
00:44.060 --> 00:52.370
제가 이런 말을 해서 질리실 텐데 A가 이 문장에 몇 번이나
00:52.370 --> 00:54.650
나오는 거죠?
00:54.920 --> 00:58.190
메타 인공지능은 어떤지 보죠.
00:58.340 --> 01:04.160
다섯 번 나타나죠 메타도 그 특정 질문을 처리할 수 없어요
01:04.190 --> 01:08.210
메타가 다룰 수 있는 한 가지는 이미지 생성이에요
01:08.210 --> 01:17.320
하와이에서 17로 가는 무지개의 이미지를 생성해
01:19.270 --> 01:23.830
달라고 요청할 수 있어요
01:24.100 --> 01:31.450
보시면 아시겠지만 라마에겐 이런 도전이 딱이에요
01:31.450 --> 01:35.980
이 네 가지로 아주 잘 표현했어요
01:36.070 --> 01:38.350
Get it 하면 이런 효과가 나요
01:38.350 --> 01:44.260
하와이가 등장한 것 같지만 몇몇은 아주 훌륭한 것들이죠
01:44.260 --> 01:49.840
특히 오픈 소스 모델에게요 무대 뒤에 있는 라마요
01:49.960 --> 01:55.510
그럼 이제 검색 엔진으로 넘어가죠 LLM이 아니라요
01:55.510 --> 01:56.080
그렇죠
01:56.110 --> 02:02.320
이 그룹에서 특이한 경우지만 오픈라이도 검색 영역에 들어왔어요
02:02.440 --> 02:08.380
그래서 사실적인 질문을 찾아서 조사하고 답을 제공하죠
02:08.380 --> 02:13.240
11월 6일에 녹화하고 있습니다 미국 선거 다음 날이죠
02:13.240 --> 02:23.570
미국 대통령 당선자를 이렇게 말하면 생각이 바뀔 거예요
02:23.570 --> 02:29.960
결과물을 요약해서 핵심 포인트나 반응 같은 걸 내놓는다 해도
02:29.960 --> 02:33.110
전혀 놀랍지 않을 거예요
02:33.170 --> 02:40.280
이 기능을 통해 현안에 대한 미묘하고 정교한 대응을 제공하죠
02:40.310 --> 02:46.160
오픈AI에 그런 질문을 해도 좋은 답변을 얻을 수 있습니다 현재 상황을
02:46.160 --> 02:50.990
고려하면요 작년 기준으로 제한이 있었지만요
02:51.110 --> 02:53.210
클로드한테 물어보면 못 할 거예요
02:53.210 --> 02:55.610
단도직입적으로 말하라고 할 거예요
02:55.610 --> 03:00.440
아주 구체적인 답을 얻게 되는 게 제 지식의 한계예요 get it get it
03:00.890 --> 03:04.550
질문을 해 보죠 몇 명이죠?
03:04.580 --> 03:15.350
새로운 대화를 시작해 보죠 A라는 글자가 이 문장에 몇 번 나오죠?
03:16.130 --> 03:17.960
이걸 보는 건 마지막이에요
03:18.170 --> 03:20.510
네 번이라고 쓰여 있어요
03:20.510 --> 03:23.030
숫자를 셀 수 있군요
03:23.060 --> 03:24.800
정말 인상적이에요
03:24.830 --> 03:28.310
우연의 일치인지 다른 사람들이 기사를 써서
03:28.310 --> 03:32.300
발견된 건지는 모르겠지만 숫자를 셀 수 있어요
03:32.300 --> 03:39.080
그래서 get One Preview 버전에서 이걸 제대로 하는 게 당혹스러워요
03:39.110 --> 03:41.420
축하해요, 당혹스러움
03:41.630 --> 03:48.290
이제 좀 이상한 질문을 해 보죠 다른 모델과 비교해
03:48.290 --> 03:52.910
보면 이런 답이 나올 거예요
03:53.000 --> 03:55.340
그 지역은 당혹스러움으로 표시돼요
03:55.340 --> 03:57.260
전 그럴 능력이 없어요
03:57.260 --> 04:00.440
확실히 더 강하게 밀어주죠
04:00.680 --> 04:04.460
이것으로 개척자 모델 탐사를 마칠게요
04:04.460 --> 04:07.160
하지만 이젠 당신도 그렇게 해요
04:07.160 --> 04:12.560
흥미로운 질문을 던지고 특히 모델과 캐릭터의 차이점
04:12.590 --> 04:18.590
장점과 약점을 드러낼 수 있는 질문을 찾으려고 노력해요
04:18.620 --> 04:23.420
그리고 좋은 거 발견하시면 공유나 post 해 주세요
04:23.450 --> 04:29.810
이런 차이를 표면화하고 어디가 가장 큰지 강조할 수 있는 표시를
04:29.810 --> 04:32.660
찾는 건 정말 좋은 일이에요
04:32.750 --> 04:36.050
그럼 다음 비디오에서 마무리하도록 하죠