업계에 근무중인 연구원이자 인공지능학과 파트타임 박사과정입니다만.. 도대체 뭐하시는 분이길래 이렇게 논문을 쉽게 풀어서 말씀하실 수 있는거죠 .... 순간 친절한 인도형님 채널에 온줄 알고 당황했습니다. 논문 리뷰 유튜브인가했는데 심지어 딥테크 경제 유튜버.... 지적 능력에 반하고 갑니다 RLHF부터 액티브 러닝까지.. 정말 쉽고 정확한 설명입니다.
@선형소수 Жыл бұрын
진짜요...... 저도 입벌리고 듣는 중입니다
@GlobalYoung7 Жыл бұрын
A.I 가 아닐까 의심하고 있습니다. ㅎㅎㅎ 백색나무는 천재이십니다. ㅎ
@BWI723 Жыл бұрын
현업에서 AI가 많이 사용되지 않는 이유는 아직 추론능력이 부족해서이다. 현재 가장 뛰어나다고 평가되는 GPT-4 조차도 할루시네이션 문제 때문에 추론능력은 낮은 수준이라고 평가되고있다. 그럼 AI 추론능력을 향상시키기 위해서는 어떻게 해야할까? 이에 대한 해결방안으로 두 가지 다른 관점이 대립하고있다. 첫 번째는 현재 LLM의 기반인 트랜스포머 모델로 인간수준의 추론능력을 갖추기에는 근본적인 문제가 있고 이를 해결해기 위해서는 새로운 모델과 알고리즘이 개발되어야 한다는 일반적인 학계의 주장. 두 번째는 현재 트랜스포머 모델을 기반으로 적절한 학습방식을 개발 하여 사용한다면 추론능력이 크게 향상될 수 있다는 OPEN AI, deepMind, 하버드 연구팀의 주장이 있다. 해당 영상에서는 트랜스포머 모델의 추론능력 향상을 위해 '과정 감독 학습'을 도입하고 그 결과를 보여주는 OPEN AI의 '단계별로 알아보자' 라는 논문을 소개한다. '과정 감독 학습'은 강화학습 방식으로 모델이 정답을 도출할 때 추론 과정을 3단계로 쓰게 하고 그 과정을 전부 평가한 결과를 기반으로 학습을 시킨다. 해당 모델은 MATH라는 중,고급 난이도의 수학문제와, 중간 풀이과정, 정답이 포함된 데이터셋으로 실험을 진행하였다. 이 논문을 이해하기 위해서는 3가지 실험 모델을 이해해야한다. 모든 모델은 GPT-4 모델을 기반으로 만들어졌다. 1. generater: 주어진 문제에대해 가능한 정답을 n개 생성해내는 모델이다. 정답을 도출할 때 추론과정도 포함하도록 만들었으며, n개의 답 중 적어도 1개 이상의 정답을 낼 수 있을 정도로만 학습 시켰다. 2. '과정 감독 학습 모델': generator 가 생성해낸 정답의 추론 과정 각 단계를 긍정,부정, 중립으로 평가한 결과를 도출하는 모델이다. 해당 모델은 액티브 러닝과 인간의 피드백으로 학습 시켰다. ' 3. '결과 감독 학습 모델': generator 가 생성해낸 정답만을 가지고 자신이 생성해낸 결과와 비교하여 평가결과를 도출하는 모델이다. 이 중 '과정 감독 모델'의 학습 방식은 다음과 같다. 1) 제너레이터가 생성한 답안을 채점하게 한다. 2) 채점결과를 기반으로 액티브 러닝을 통해 얼마나 채점을 잘 했는지 평가하여 추론의 정확성을 높이는 방향으로 다시 학습시킨다. 논문의 결과 '과정 감독 모델'의 정답률이 가장 높았다. 추론의 각 단계의 정확도를 높이면 당연히 결론도 정확해지는 것이었다. 그래서 각 추론 단계를 평가하여 추론능력을 향상시킨 과정 감독 모델이 수학 문제 해결의 정확도 측면에서 다른 모델들 보다 훨씬 높은 성능을 보여줬다. *특히 더 놀라운 점은 수학 문제를 통해 추론의 정확성을 높였더니, 물리, 화학, 미적분학과 같은 다른 문제의 정답률 또한 유의미하게 상승했다는 것이다. 추론의 과정을 올바르게 학습시키는 정렬 기술을 활용하면 인공지능의 추론능력 향상에 기여할 수 있음을 보여준 논문이다. ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 개인적으로는 인간의 추론능력을 향상 시키는 방법과 유사한 것 같아 재미있게 봤습니다. 우리가 수학을 모든 학생이 배우는 이유는 추론능력과 논리적인 사고능력을 키우기 위해서입니다. 이러한 추론과정의 연습을 통해 다른 문제 상황에서도 논리적으로 추론할 수 있는 능력을 키우는 것이죠. 그리고 우리가 수학을 공부할 때 정답만을 보고 공부하는 것 보다 자신의 풀이과정이 선생님과 정답지의 풀이과정과 어떻게 다른지, 어느 추론 과정에서 오류가 발생한 것인지를 공부해야 수학적 사고능력이 올라간다는 점에서도 인간의 학습과 유사함을 느꼈습니다. 학교 교사로서 이 영상을 통해 어떻게해야 사고력을 높이는 교육을 할 것인지에 대한 구체적인 아이디어를 얻을 수 있었습니다. 정말 감사드립니다.
@asdf-v8z3 ай бұрын
정말 훌륭한 글입니다. 많은 도움이 되었습니다
@Moonsung0428Ай бұрын
하....감사합니다. 이런 귀한 양식이 있었군요.
@LipSang-l1s Жыл бұрын
진짜 이 채널은 대성해야 한다….❤
@루루-z4l Жыл бұрын
감사합니다.
@ynlee7 Жыл бұрын
유튜브 전체에서 딱 한 채널만 고르라면 저는 백색나무를 선택하겠습니다.
@감자튀김맛있다-i4u11 ай бұрын
감사합니다
@cooki3monst3r Жыл бұрын
러닝타임 내내 홀린듯 보았습니다. 접근하기 쉽지 않은 논문 내용에 대해, 빛이 나는 설명, 너무 감사합니다.
@idgmatrix Жыл бұрын
인공지능 연구는 "믿음의 게임"이라는 말에 크게 공감합니다.
@user-yu7979 Жыл бұрын
기다렸습니다. 귀하고 귀한 자료 감사합니다
@oiojin831 Жыл бұрын
진짜 요즘은 현업이 멀어져서 아무것도 모르는데 백색나무님 영상보면 어떻게 돌아가는지 도움이 믾이되네요😊😊😊
@cheesebombjalapeno Жыл бұрын
누나 도대체 뭐하시는 분인가요? QnA 한번 해주세요 ㅋㅋ
@김성태-l3g Жыл бұрын
AI 분야는 정말 뛰어난 인재들이 굉장한 속도로 치열한 경쟁하는 곳이네요. 무섭다 무서워.
@광광이-i9t Жыл бұрын
와아 진짜 최고네요 .. 많이 배우고 갑니다 !!
@나구리구리-o5t Жыл бұрын
오 백색나무님 정리 올만에 넘 귀하네요!! 감사합니다😊
@jm7783 Жыл бұрын
너무 감사히 잘 보고 갑니다
@SRC-n4jАй бұрын
결국 추론모델 o1이 나왔습니다. 백색나무님 그립습니다.ㅠ
@seoul_Jin500 Жыл бұрын
도대체 어디 소속이실까요? 단어 하나하나 신경쓰신 것이 보입니다. 너무 감사합니다.
@선형소수 Жыл бұрын
어제도 듣고, 오늘도 한번 더 들으러 왔습니다!!! 이해 될때까지 계속 반복하려고요 ㅎㅎㅎ 좋은 논문 소개 감사합니다
@선형소수 Жыл бұрын
주말에도 듣고있습니다. 믿음의 게임이라는 이야기가 참... 요즘 유행중인(?) 시각화, 동기부여 자기계발, 인지과학 등등을 떠올리게 하기도 하네요. 이 시기에 정말 꼭 필요한 논문을 쉽게 설명해주셔서 매일 들을때마다 감사함을 느끼고 있어요!
@nono-gw7hb Жыл бұрын
하... 문송합니다 ㅠ 너무 귀한 영상인데 정신이 혼미해져서요. 매일매일 조금씩 볼게요 흑흑
@Forevermydream2024 Жыл бұрын
알고리즘 온톨로지 메타인지...이런 단어들이 인공지능의 세계로 날 인도했다. 한참 공부해야겠다 ㅠ😢 대단한 컨탠츠다. 대학이 민망하겠다. 명문대 박사급 논문을 유튜브로 등륵금 없이 듣다니. 선한 영향력 영원히 강화하시라. 높은 라벨 드림dream
@jooyoungpark9421 Жыл бұрын
빛나는 지성으로 꼼꼼히 챙겨서 전해준 소중한 내용 감사합니다!
@lIIllIIIllIIl Жыл бұрын
재능기부 감사합니다!
@보노보노-f1v Жыл бұрын
한국탑채널❤
@woody2873 Жыл бұрын
백색누나 다른 논문도 읽어줘.. 너무 유익하다..
@신종우-g8p Жыл бұрын
일전에 비트코인 때부터 팬이 되어서 영상 잘보고있습니다. 탁월한 분석력, 해설 능력, 사용자의 눈높이에 맞는 설명까지 정말 감사합니다..
@oiojin831 Жыл бұрын
진짜 ㅎㄷㄷ 하네용
@AI_Era23 Жыл бұрын
오늘부터 OpenAI에 더 관심이 가겠네요 논문을 논문으로 만드시는 능력 부럽습니다 재능기부가 보람으로 돌아간다면 팬으로서 뿌듯할거 같네요^^
추론과 창조 사이에는 무엇이 있는 건가요? 스피노자의 렌즈가 태양계에 설명에 도움을 주었던 것처럼 정신의 발전에 물질의 발전도 동행 해야 하지 않나 생각 드네요 ,20세기는과학의시대 21세기는 융합의 시대라고 누가 하던데!, 백색나무 님 이, 너무 궁금하네요 ! 정말 감사합니다
@Alice_Playground Жыл бұрын
👏👏👏👏👏👏👏👏
@SNBY-mn5xi Жыл бұрын
믿음
@inging22zz25 күн бұрын
누나 어디갔어요
@user-vg9uk3fh9yАй бұрын
님이 ai아님? 설명 개잘하네;;;
@junhyeongjunhyeong3 ай бұрын
Prm은 그냥 DAgger 아닌가?ㅋㅋ orm은 좀 더 약한 behavioral cloning 같아 보이는데
@내가옳아 Жыл бұрын
너무 맛있다 증말
@누군가-s1y Жыл бұрын
진짜 뭐하는 분이시죠?? 이분
@kimri123 Жыл бұрын
AI 볼때마다 제2의 블록체인, 제2의 메타버스 보는거 같음. 진정한 AGI가 아니면 결국 더 날카로운 칼에 불과할 뿐 총으로의 혁명이 될 수 없음.
@Eric_Cartman001 Жыл бұрын
풉
@Qmxire Жыл бұрын
@@Eric_Cartman001 아이러니하게 인공지능 발전에 도움안되는 부류가 타인의 주장은 비웃는 이런 광신도들임
@jeopalgye3 ай бұрын
와드
@cheesebombjalapeno Жыл бұрын
이 영상보고 솔직히 뭔소린지 이해하는 사람 10명중에 1명도 안될거 같은데 ㄹㅇㅋㅋ 뭔소리하는지 하나도 모르겠어요. 쉽게 말해주세요 누님
@PPongPong Жыл бұрын
진화 자체가 자연의 추론이야... 추론이 인간만 가능한거라고? 웃기지 좀 마..
@whowho1693 Жыл бұрын
하지만 결국 통계에 기반한 추론 능력 아닐까요....? 근데 사실 근본적 문제는 학문의 근본ㅋㅋㅋ이 약간 발견의 영역이라는 데 있을 거 같음.... 이게 통계적으로 잡힐 거 같지 않음..... 약간 통계에서 벗어나 있는 것들을 가치있다고 여기니깐 예를 들어서 기존 방식으로 모델링 한 AI보고 오일러 공식 모르는 상태에서 유도하라고 하면 못하지 않을까? 될까?? 모르겠넹... 복소수에 대해서 지수함수와 삼각함수가 변환가능 하다던데 알려줘 ㅋㅋㅋ 라고 대놓고 알려줘도 못할 거 같고.... 무에서 찾는다고 해도 엄청나게 많이 나오는 수식 중에 뭐가 중요한 지 판단할 수도 없을 거 같고.. 하지만 어쨌거나 대학생 수준 지능을 갖추는 것은 쌉가능이니 뭐 ㅎㄷㄷ은 맞
@whowho1693 Жыл бұрын
기존의 수학적 정리들을 분석했을 때 어떤 공통점이 있다면..... 앞으로 AI가 노가다로 ㅋㅋㅋㅋ 찾게 할 경우에 딥러닝이 이걸 판별해낼 수 있을 거 같다는 생각이 갑자기 드네 ㅋㅋㅋㅋ 흠....? 갑자기 긍정론?? 데이터 셋과 그 지도 방향의 문제일 수도?? 요 논문의 주제와도 관련있?ㅋㅋㅋ
@합리적사고-t7g Жыл бұрын
요약해줘!
@꽃길-k8r Жыл бұрын
일단 제목만 보고 직관적으로 추측해보면 가능하겠죠. 추론은 인과관계의 사슬이고 신경망이 당연히 할 수 있는것이라고 찍어보고 시청하겠습니다
@꽃길-k8r Жыл бұрын
초반부 보면 대충 뭐가 문제일지는 예상이 가는데 프로그래머가 아니니 구체적인 수정은 모르겠네요. 방향성은 대강 이쪽이 아닐까 하는 생각은 듭니다
@꽃길-k8r Жыл бұрын
그리고 AI 끼리의 경쟁과 이기적 발현 자연선택적 구조라니. 내가 완전 잘못 이해하고 있는걸까요 저 과학자가 멍청한걸까요 듣기엔 과학자가 할 소리가 아닌 것 같은데. 내가 능력자가 아니라 시스템을 이해를 못하는건가
@꽃길-k8r Жыл бұрын
라벨링까지 진행된 내용을 보니까. 그냥 연구자들이 멍청한 것 같은데, 연구 단계로 보면 바닥을 기고 있는 것 같네요 구상은 커녕 그냥 기초검증 하는거 아닌가
@꽃길-k8r Жыл бұрын
조금 더 시청해보니 이 연구의 중점은 비용절감이겠네요. 종합적 비용절감. 추론이 가능할까와는 다른 문제입니다.
@꽃길-k8r Жыл бұрын
15분 정도 보니까. 현대 AI접근이 뭐가 근본적 문제인지 알것도 같은데. 이 생각이 맞다면 참 웃긴 아이러니네요.
@누군가-s1y Жыл бұрын
떴다 내 야동
@우이천 Жыл бұрын
변태다
@누군가-s1y Жыл бұрын
@@우이천헤으응
@tenisla Жыл бұрын
어려운 내용인데 너무 길어요. ㅠㅠ 짧게 짧게 여러번 올려 주시면 안 될까요? 영상 감사합니다.