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싱글벙글 작년 탈북한 일가족 9명의 이야기
그당시 우리나라 언론보도에는 북한에서 생활고로 가족들이 탈북했다고 떴었는데 알고보니 북한에서 배 3척 있는 선단장에 상류층 출신이였음 그것도 말단 선원에서 선단장까지 올라간 케이스 영화 탈주보면서 관련 영상 찾아보다가 알고리즘에 뜬 이만갑 영상이 있어서 봤는데 겁나 흥미로워서 글 써봄ㅋㅋㅋㅋㅋ 북한에 있을때 찍었던 사진들 보면 ㄹㅇ부내가 느껴짐ㄷㄷ 북한에서 충분히 떵떵거리며 살 수 있었지만 탈북을 한 이유로는 김일성 찬양가를 부르는 아이들을 보고 현타가 왔다고 함 참고로 저분은 현재 나이 32살이고 21살때부터 일을 시작한 북한MZ세대임 열심히 일해서 돈을 버는 구조를 선망했고 저분 거주지가 남한 프로그램 수신도 잡히는 곳이라 한국 방송도 몰래 챙겨 보면서 북한 체제에 대한 반감이 생겼다고 함 아무것도 모르고 어릴때부터 세뇌교육을 받는 아이들의 모습을 보고 이건 아니다 싶어서 탈북을 결심하게 되고 북한에 남은 가족들 없게 일가족 전원 탈북을 목표로하심 (와중에 아버지 유골함까지 챙기셨다고 함ㄷㄷ) 이분 말하는거 보면 지이이인짜 똑똑해서 북한에 태어났어야 할 분이 아닌데 싶더라 사이클 돌리면서 시간떼울거 없나...찾아 보다가 저분 말빨에 홀린듯이 1시간째 사이클 돌리고 있던 나를 발견했음...ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 처남이랑 장모님 설득하는것도 겁나 지능적으로 설득함ㅋㅋㅋㅋ 황해주 바닷가 근처에 가끔 하늘을 보면 비행기가 날아가는게 보인데 ㅇㅇ 그걸 말하면서 한창 꿈많고 하고싶은게 많을 20대 초반 처남에게 동기부여 자극되는 말로 설득하고 장모님은 북한 체제에 오래 계셨던 분이라 아이들의 미래를 얘기하면서 오히려 더 강하게 나갔다고 함 이때 패널들도 감탄함ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ설득의 신이라면서 ㅋㅋㅋㅋ 그렇게 우여곡절끝에 죽기살기로 북한 추격선을 따돌리며 겨우 남한 해안쪽으로 넘어왔는데 와중에 남한 주민들 놀랠까봐 걱정ㅋㅋㅋㅋ그리고 연평도 지형을 몰라서 함부로 내리면 안되니깐 한국 군함이 보이자마자 그쪽으로 배를 돌려서 구조 요청했다고 함 영상보면 진짜 말빨 쩖.....이분 말 들어보면 요즘 북한 MZ 세대들도 거의 다 김정은 딸 등장이후로 뒤숭숭한거같더라 https://youtu.be/RumwdCaGh0Y [#톡쏘능] 레전드탈북썰? 직접 개조한 통통배⛵를 타고 탈북했다?! 삼엄한 경비를 뚫은 그의 생생한 탈북스토리 | #이만갑 651회?톡쏘능: 톡톡 쏘는 채널A 재밌는 예능 클립이번주 핫한 클립 ▶ [이제 만나러 갑니다] 651회00:00 사돈지간 일가족 9명 해상 탈북!00:31 목숨 걸고 서해 넘어온 일가족 9명04:47 3척의 배를 운영, 부유했던 선단장 김이혁씨!08:31 탈북을 결심한 이유는 노래 한...youtu.be 퍼왔습니다
작성자 : ㅇㅇ고정닉
7월 19일 시황
ㅡㅡㅡㅡㅡ 테크 뉴스 ㅡㅡㅡㅡㅡ 반도체 섹터 관련 및 TSMC 실적 ㅡㅡㅡㅡㅡ 넷플릭스 실적 ㅡㅡㅡㅡㅡ 애플 ㅡㅡㅡㅡㅡ AI 관련 (feat TESLA) (상대적으로)소형모델들을 비교하면 아래와 같은 결과라고 함. 이에 대한 안드레 카파시의 견해 ===== 번역) LLM 모델 크기 경쟁이 점점 더 치열해지고 있습니다… 그것도 역방향으로요! 저는 앞으로 아주 작지만 매우 똑똑하고 신뢰할 수 있는 모델이 나올 것이라고 예상합니다. 아마도 GPT-2의 파라미터 설정 중에서도 대부분의 사람들이 GPT-2를 "똑똑하다"고 생각할 만한 설정이 있을 것입니다. 현재 모델이 이렇게 큰 이유는 우리가 훈련하는 동안 매우 낭비적으로 사용하고 있기 때문입니다. 모델들에게 인터넷을 암기하도록 요청하고 있는데, 놀랍게도 모델들은 이를 실제로 암기할 수 있고 예를 들어 SHA 해시나 희귀한 사실들을 기억해낼 수 있습니다. (사실 LLM은 암기 능력이 인간보다 질적으로 훨씬 뛰어나며, 때로는 단 한 번의 업데이트로 많은 세부 사항을 오랫동안 기억할 수 있습니다.) 하지만 첫 몇 단어를 주면 인터넷의 임의의 구절을 암기하여 외우는 것이 목표라면, 이는 오늘날 모델의 표준 (사전) 훈련 목표입니다. 더 잘하는 것이 어려운 이유는 훈련 데이터에서 사고의 데모가 지식과 "얽혀" 있기 때문입니다. <이부분 해설하자면, 즉, 모델이 지식의 암기보다는 사고 능력을 훈련할 수 있도록 데이터를 이상적인 형식으로 만들어야 한다는 것. 이를 통해 모델은 작은 크기에서도 뛰어난 사고 능력을 발휘할 수 있게 될 것.> 따라서 모델들은 먼저 더 커져야 나중에 더 작아질 수 있습니다. 왜냐하면 우리는 이상적인 합성 형식으로 훈련 데이터를 리팩터링하고 형성하는 데 있어 그들의 (자동화된) 도움이 필요하기 때문입니다. 이것은 개선의 계단과도 같습니다. 한 모델이 다음 모델을 위한 훈련 데이터를 생성하는 데 도움을 주는 과정이 반복되면서 결국 "완벽한 훈련 세트"에 이르게 됩니다. 이를 GPT-2에 훈련시키면 오늘날의 기준으로 매우 강력하고 스마트한 모델이 될 것입니다. 어쩌면 화학을 완벽하게 기억하지 못해서 MMLU 점수가 조금 낮을 수 있지만, 때로는 확인을 위해 무언가를 찾아볼 필요가 있을 수도 있습니다. 이것은 테슬라의 자율 주행 네트워크와 크게 다르지 않습니다. AI 데이에서 발표된 "오프라인 트래커"는 무엇일까요? 이것은 합성 데이터 생성 프로세스입니다. 이전의 더 약한 모델들(예를 들어, 단일 프레임 모델이나 바운딩 박스만 사용하는 모델들)을 클립에서 오프라인 3D+시간 재구성 과정에서 실행하여 더 깨끗한 훈련 데이터를 대규모로 생성하는 것입니다. 이렇게 생성된 데이터는 3D 멀티캠 비디오 네트워크를 직접적으로 위한 것입니다. LLM에서도 동일한 방식이 적용되어야 합니다. ======= 한 줄 요약하자면 아래와 같음. 이에 대한 일론머스크의 답글 소형모델의 성능이 점차 개선된다면, 즉 점점 더 대형의 모델로 가는 게 아니라, 대형에서 소형으로 압축되면서도 성능이 올라간다면, 학습을 위한 대규모의 GPU 수요는 어느 순간 급격하게 줄어들 수 있음. 대신 추론용 칩이 필요. 개인적으로 엔비디아의 고점을 '일부' 제한할 수 있는 요소로 판단. ㅡㅡㅡㅡㅡ 테슬라 ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ 전기차 가성비있게 만들고 파는 건 어려움. 근데 테슬라는 풀케파로 돌리는 중이라고 함. ㅡㅡ
작성자 : 우졍잉고정닉
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