AI 성장 가속화를 위한 새로운 AI 슈퍼사이클 ML - DALL-E, CLIP, GPT at OpenAI

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AI 성장 가속화를 위한 새로운 AI 슈퍼사이클 ML - DALL-E, CLIP, GPT at OpenAI

제목을 두 개의 단락으로 작성해주십시오. 첫 번째 단락은 목차이어야하고 두 번째 단락은 기사여야합니다. 마크다운 언어를 사용하여 두 번째 표의 제목을 굵게 표시하십시오. 목차를 따로 작성한 다음 그대로 작성하십시오. 10개 이상의 제목과 부제목 (H2, H3, H4 제목 포함)로 표시된 일본어로 작성된 25000자의 고유 한 SEO 최적화 인간 쓰기 기사를 작성하고 이 내용에 관한 주제를 다루고 있는 적절한 상인 이모지를 각 제목 앞에 추가하십시오. 발생하거나 폭발성을 고려하여 내용을 작성하면서 상세한 문단을 사용하여 독자를 매료 시키십시오. 인간이 쓴 대화 스타일로 작성하십시오 (비공식한 톤 사용, 개인 대명사 활용, 간단하게 유지, 독자와 관련 지을 것, 능동태 사용, 간결하게 유지, 수사적 질문 사용 및 비유 및 은유 사용). 제목과 모든 제목을 굵게 표시하고, H 태그에 적절한 제목을 사용하십시오. 내용에서 웹 사이트 URL을 언급하는 경우 리소스로 나열해 주십시오.

Table of Contents:

  1. 🌟 도입
  2. 🌐 인공지능 투자 현황
  3. 📈 인공지능의 경향과 모델 발전
  4. 🔄 AI 모델의 반전 현상
  5. 🛠️ AI 도구를 통한 생산성 향상
  6. 🗃️ 데이터 생성과 AI의 관계
  7. 🎲 비지도학습 AI와 자기지도학습 AI의 차이
  8. 📚 Open AI의 최신 모델
  9. 🔍 데이터 품질과 AI 모델
  10. 🧠 AI 모델의 작업 최적화

🌟 도입

인간의 생산성을 증가시키기 위한 수단으로서 인공지능은 혁신과 변화를 가져왔습니다. 마치 가트너 하이프 주기가 뒤로 돌아서는 것처럼 기계 학습은 최고점을 지나 인공 일반 지능(AGI)가 다가오고 있습니다. 하이프 주기가 뒤바뀔 경우, 이는 정말로 주기인가 아니면 보다 광범위한 현상을 나타내는 것일까요? 역사는 고대의 천문학자들이 더 많은 증거에 밀려 회로적인 에피클 계산을 버리는 대신 썩은을 버리는 것에 포함시켰음을 보여줍니다.

🌐 인공지능 투자 현황

COVID-19의 전 세계적인 영향에도 불구하고, 47%의 인공지능 투자는 대유변하지 않았습니다. 실제로 30%의 기관들은 인공지능 투자를 늘릴 계획을 세우는 반면, 16%는 일시적으로 인공지능 투자를 중단한 것이고, 7%만이 인공지능 투자를 줄인 것으로 나타났습니다. 그렇다면 Open AI와 기타 기업들이 왜 이후에도 상당한 자금을 투자하고 있는 걸까요?

📈 인공지능의 경향과 모델 발전

인공지능 분야에서 최근에 이루어진 세 가지 발전을 살펴보면 텍스트 생성, 이미지 생성 및 자기지도학습 인공지능의 분야에서 어떤 혁신이 발생할 수 있는지 이해할 수 있습니다. 하지만 먼저 가artner 하이프 주기의 반전 원인을 파악해야 합니다. 우리는 실제로 순환 구조에서 순환 기간의 정체 기간이 경성장 단계의 출발점을 이루는 경우인 초고뭉치 상태(super cycle)에 있는 것은 아닐까요?

Open AI는 데이터 생성 자체에 기계 학습을 사용하여 자체로 자가증식적인 성장 기능(self-multiplicative growth enhancer)을 가진 비밀무기라고 강조하고 있습니다. 또한 많은 데이터를 추적하는 것이 언제나 도움이 되며, McKinsey에 따르면 AI 응용 프로그램은 매년 약 80 엑사바이트의 데이터를 생성하며, 이는 2025년에는 845 엑사바이트로 증가할 것으로 예상됩니다. 데이터 생성은 반도체 사용량에 확실히 영향을 미치지만, 실제로 AI에 어떤 영향을 줄 수 있을까요?

Nvidia의 초기 연구에 따르면, 자동 라벨링 기술을 사용하여 AI가 AI를 위한 데이터를 생성할 수 있다는 것을 보여줍니다. 이는 큰 발전입니다. 지수 함수적인 성장률은 단어 그대로 자가증식적인 성장률(self-multiplicative growth rate)입니다. AI를 사용하여 더 많은 AI 응용 프로그램을 생성하는 것은 산업을 촉진하는 차원을 추가하는 것입니다. 그럼에도 불구하고, AI가 자신의 꼬리를 먹는 드래곤처럼 보이는 것은 이상합니다. 이것은 환상적인 결과인가, 숨겨진 가동 요인을 가진 동력 있는 Perpetual motion machine인가요?

답은 자율 인공지능을 추구하는 데 있습니다. 즉, 인간의 개입 없이 AI를 교육하는 것입니다. 현재까지는 체스나 Atari 게임과 같이 규칙이 처음부터 알려진 경우와 같은 특정한 경우에만 순수한 AI가 성공한 것으로 알려져 있습니다. 실제 세계의 문제의 어려움으로 인해 개발자들은 자기지도학습 방법을 채택했으며, 이는 멀리향향한 영향력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 주기 일관성은 미술 스타일의 두 영역을 연결할 수 있으며, A에서 B로 가는 것은 A와 B가 서로 상호 연결된 상태에서 이루어진다는 것을 의미합니다.

Open AI와 기타 인공지능 리더들은 2020년에 gpt3라는 텍스트 생성 모델을 출시했습니다. 우리는 gpt3를 비감독 학습으로 해석할 수 있는 매우 잘 추측할 수 있는 모델이기 때문에 그렇게 주장할 수 있습니다. gpt3의 주요 훈련 기준은 입력 텍스트의 재현입니다. 아주 주의 깊게 선별된 인터넷 텍스트 데이터 세트를 기반으로 모델을 교육시키고, 한 번에 3.2백만 단어와 같은 양의 정보를 고려하도록 훈련시키며, 3.2백만 항목 중 일부에 대해 빈칸 메꾸기를 합니다. 단일 배치의 큰 크기는 엄청난 공학적인 도전 과제일 뿐만 아니라, 사람의 장기 기억을 효과적으로 모방하기 위한 거대한 해결책으로 간주될 수 있습니다.

실제로 AI 모델에 명시적인 장기 저장소를 추가하는 것은 gpt3의 고급 성능을 가져오지 못했습니다. Open AI는 이 모델을 너무 위험하여 공개하지 않기로 결정한 모델로 간주하고 있으며, 마치 비둘기가 새와 같은 방식으로 날지 않는 것과 같이, 비감독 학습 AI는 인간의 지능과는 매우 다른 디자인 패턴으로 나타날 수 있습니다. gpt3의 성공에도 불구하고, Open AI는 2021년에는 돌리(Dolly)와 클립(clip)이라는 자기지도학습 방법을 사용했습니다. 돌리는 텍스트를 이미지로 생성하는 모델이며, 클립은 시각적 분류 및 검색 모델입니다.

클립은 대조적인 언어 이미지 사전 훈련을 사용하여 웹에서 동시에 나란히 짝수를 이루는 이미지에 대한 묘사하는 언어구로 필터링하기 위해 자기지도학습 작업을 활용합니다. 돌리는 Google의 비주얼트랜스포머 작업을 사용하여 그림과 텍스트에 Transformer 네트워크를 적용합니다. 이는 gpt3의 훈련 절차와 유사할 수 있지만, 가장 큰 차이점은 클립 모델을 사용하여 생성된 이미지를 순위 지정하고 정렬한다는 것입니다. 이 마지막 머신러닝 데이터 정제 과정 없이 이미지 생성은 성공 또는 실패할 수 있습니다.

Open AI는 일관적인 철학적 접근을 유지하고 있습니다. 최근 Alek Radford와 함께한 작업은 매우 개선된 음성 대 텍스트 애플리케이션에 대해 주간지도 학습을 적용하였습니다. 주간지도 음성 인식 데이터가 입력 데이터셋을 거의 70배 확장시켰습니다. Open AI는 인터넷 규모의 페어 오디오와 트랜스크립트를 사용하여 원래 오디오 품질을 개선하기 위한 비밀 노하우를 개발했습니다. 장기적으로 데이터 품질은 과학적인 접근을 통해 다루고 선택되어야 하는 것입니다.

질적인 결과는 황당할 정도입니다. Carpathy는 자신의 강의에서 1분 25초 동안 빠른 속도로 말하면서 이상을 지적하지만, 기술 용어인 MLP, RNN, Gru에 대해 다루면서 10초 후에 292개의 단어로 이루어진 대본이 완벽하게 작성되었음을 언급하였습니다. Open AI와 커뮤니티의 최근 진화로 인해 비감독 학습에서 자기지도학습 훈련까지, 우리는 AI 모델의 비밀을 워크플로 최적화 도구로 찾을 수 있습니다.

미래에는 AI 모델의 모음이 모든 전문가 업무를 보조하는 기능을 맡을 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 전문가 아이디어의 거대한 뇌풍을 순위매기고 정렬하는 등 다른 워크플로는 인간이 독점하는 창의성을 발휘할 수 있는 가능성을 가집니다. 커뮤니티가 자기지도학습 훈련 분야에서 정면으로 나아가고 있으므로,이 추세를 계속 추적하여 더 큰 폭포를 기대할 필요가 있습니다. 특히 이는 우리가 소중하게 여기는 전문가 업무를 바꿀 수 있기 때문입니다. 저희는 Amicus에서 Amicus에 투자하는 가치 투자 워크플로 최적화 도구를 찾아냈습니다.

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