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[단독] 여초, 산불사태 조롱한 80만 가입 인터넷카페 ‘논란’
https://naver.me/x3jPs8Yy [단독] “경상도 업보” “기부해봐야 박정희 동상 건립”…산불사태 조롱한 80만 가입 인터넷카페 ‘논란’회원 수 82만 명에 달하는 다음 카페 ‘여성시대’에 최근 영남권에서 발생한 초대형 산불 사태를 정치화하고 피해자들을 조롱하는 글들이 잇따라 올라와 공분을 사고 있다. 현재 관련 글들은 모두 삭제된 것으로 전해졌다.naver.me - dc official App- "경상도 업보" "기부해봐야 박정희동상 건립" 여성시대 논란역시 일침은 여초
작성자 : 이별의순간고정닉
미국여행기-16,17 관광의 도시 라스베가스, 그리고 LA(完)
[시리즈] 미국여행기 · 미국여행기-1 인천공항과 뉴욕 1일차 · 미국여행기-2 뉴욕은 이걸로 끝! · 미국여행기-3 새로운 도시 애틀랜타와 NBA · 미국여행기-4 애틀랜타 투어 · 어제 오늘 본것들(디즈니랜드,SeaWorld) · 미국여행기-7 유니버설 아일랜드 돌아보기 · 미국여행기-8,9 동부의 끝,MLS 메시 직관 · 미국여행기-10,11 개지리는 피자집과 대학 탐방 · 미국여행기-12,13 압도적인 자연의 아름다움(캐니언 모음) · 미국여행기-14,15 환락의도시 라스베가스 오늘은 역시 낮의 라스베가스입니다. 이 사진도 호텔 안에서 찍었는데 호텔 이름은 베네시안입니다. 베네치아를 모티브로 하고 지은거라 그런지 안에 들어가면 이런식으로 천장에 벽화가 그려져있습니다. 호텔안에 여러지역이 있는데 여기는 식당 겸 명품을 파는곳입니다. 앞에 사진에 보이는 줄무늬 옷을 입은 사람은곤돌라를 운행하는 직원분들입니다. 이렇게 노래를 부르면서 운행을 해주시는데 이분들이 운행하는 곤돌라는 뗏목으로 하는건 아니고요. 모터로 운행하는데 뗏목은 모터가 작동하면 같이 움직이는식이였습니다. 천장을 보면 새파랗게 하늘색으로 칠해뒀는데, 조명색깔을 바꿔서 노을지는 하늘로 바꾸기도 하더라고요. 그리고 나서 베네시안 호텔이랑 바로 연결되어있는 스피어를 보러갔습니다. 스피어 별명이 오르비인가봅니다. 상당히 많이 아쉬운 작명센스네요. 밖에서 보면 이렇게 생겼습니다. 외부 영상은 계속 바꾸는거 같더라고요 이걸 짓는데 3조원정도 들었다합니다. 올해 하반기에 경기도 하남에서도 총 공사비용 3조원들여서 공사 시작한다고하더라고요. 27년에나 완공된다는데 다들 꼭 한번 가보시길 바랍니다. 어쨌든 안으로 들어가면 이런식으로 AI가 있는데이런식으로 말도 잘하더라고요. 한국에 다 지어지면 한국어로 말 할지는 모르겠네요. 내부사진은 대강 이렇습니다. 안에서 식음료를 파는데요, 스피어에 들어갈때 검문검색을 하는데 이때 물같은것도 다 버려야된대서 뭐지? 했는데 그냥 자기네들이 팔려고 그러는거였습니다. 삼다수같은 물한병에 만원씩 달라길래 상당히 곤란했습니다. 벽에는 이런식으로 움직이는 영상을 저 판?에 틀어주는 장식이 되어있고 이제 안으로 들어가보겠습니다. 안에들어가고 시작시간이되면 50분 가량의 영상을 틀어주는데 제목은 지구에서온 포스트카드 이고 영상의 주제는 지구 그 자체를 보여주는 영상이에요. 이런식으로 자연과 동물, 인간에 대해 보여줍니다. 영상갯수,용량 제한으로 많이 있는데 하나밖에 못올리는게 아쉽긴하네요.LED 패널을 수만개를 이어서짓다보니 엄청난 고화질의 영상이더라고요. 관람할때 시야에 전부 다 담지도 못하는 수많은 고화질 LED패널들이 가득해서 좋았고, 또 진동이 있을때 의자도 흔들려서 4D체험도 가능해서 좋았습니다. 그렇게 영상을 다보면 50분정도가 지나고 엔딩크레딧이 나오더라고요. 그리고나서 다서 베네시안 호텔로 넘어가서 판다 익스프레스로 갔습니다. 판다가 이름에서부터 보면 알겠지만 중식당인데, 싸고 양많고 빠르게 해결할 수 있다고 하더라고요? 한국에도 지점이 하나 있다고는 하는데, 사실상 없는거랑 마찬가지라서 한번 가서 체험해보기로 했습니다. 이게 이제 제일 큰사이즈인데, 메인메뉴(볶음밥,면)이랑 사이드 3개를 빋았던거같아요. 저는 메인메뉴 하프로해서 볶음밥 반, 면 반으로해서 먹었어요. 맛은 괜찮았습니다. 사이드는 오렌지 치킨이 가장 유명하대서 오렌지 치킨시키고 데리야끼 치킨이랑 브로콜리 비프였나? 시켰는데 사이드도 다 괜찮았습니다. 근데 살짝 기름기가 있어서 마실거 하나 마시면서 먹으면 딱 맞을거같아요. 판다는 이런식으로 주문하면 포춘쿠키도 주는데, 까보면 랜덤으로 글귀가 써있습니다. 저는 "누군가가 지금 당신에 대해 긍정적으로 생각하고 있습니다." 라는 글귀였던거같습니다. 그리고 벨라지오호텔 분수쇼를 좀 보다가 LA로 차를타고 갔습니다. 사진은 고속도로같은 차로에서 킥보드 타고있길래 뭔가 웃겨서 찍었어요 가는길에 보이던 호텔들. 저기 보이는건 이집트 호텔인데 저런식으로 피라미드가 지어져있습니다. 안에 들어가면 엘리베이터를 타고 피라미드 상층부로 갈수있다는데 투숙객만 가능하다고 하더라고요. 머 이런식으로 성같은 호텔도있었고 만달리베이라는 호텔도 지나가면서 빠르게 봤습니다. 사실, 라스베가스는 호텔들이 대부분 따닥따닥 붙어있어서 보기에는 여러개 둘러볼만도 한데, 차가많고 도로가 길을 건너기가 매우힘들어서 걸어서 10분거리도 무조건 택시를 타야하기때문에 못본 호텔들이 많았습니다. 아쉽긴한데, 그래도 어지간한 네임드 호텔은 많이봐서 나쁘지 않다고 생각해요. 그리고나서 차를 타고 달려서 캘리포니아로 들어와서, LA 바로 옆 도시에서 Panera 라는 샌드위치 집에 왔습니다. 국내에서는 그렇게 유명하진 않아서 모르시는 분들이 많을거라 생각합니다. panera는 싸고 음식 퀄리티도 괜찮아서 학생들이랑 엄마들이 자주 온다고 하더라고요. 맛도 담백하니 괜찮았습니다. 그리고 차를 타고 가서 hollywood 싸인이 잘보이는 공원에 와서 잠깐 둘러보고갔어요. 별건 없고 그냥 저걸 보러오는게 전분데, 그래도 봐보고싶어서 왔습니다. 그리고나서 Chinese theater 로 왔습니다. 영화 아이언맨에서도 나온곳인데, 여기가 어떤곳이냐면 이런 유명 외국 배우들도 있고 이병헌 스티븐 스필버그,휴잭맨,한스짐머,닥터드레,스눕독같은 유명인사들이 있더라고요. 단순 영화배우뿐만이 아니라 대중들이 알법한 가수들도 있었습니다. 영화감독,음악감독도 있었고요.그리고 여기는 돌비 씨어터인데, 여기서 아카데미 시상식인가? 한다더라고요. 내부 사진은 별로 못찍었는데 대강 밑사진처럼 있는 계단에 레드카펫깔고 올라가는것 같아보였습니다. 이 뒤에도 베버리힐즈같은곳도 돌아다니고 그랬는데 사진을 못찍었고, 이날 이후로도 LA에 더 머무르긴했는데 개인적인 일정이였어서 여행기는 이편으로 마무리 해야될거같네요. 에필로그로 잘 나온 사진들 모아서 한편 더 써보겠습니다 읽어주셔서 감사합니다
작성자 : 컴의치한약수고정닉
(구글) LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기
LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기2025년 3월 21일 | 마리아노 샤인(Mariano Schain), 소프트웨어 엔지니어, 아리엘 골드스타인(Ariel Goldstein), 방문 연구원, 구글 리서치후속 발화 예측과 문맥 임베딩을 활용한 과제 적응에 최적화된 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 거의 비슷한 수준으로 자연어를 처리할 수 있습니다. 본 연구는 인간의 뇌 신경 활동이 일상 대화를 처리하는 과정에서 LLM 내부의 음성 및 언어 관련 문맥 임베딩과 선형적으로 정렬된다는 것을 보여줍니다.인간의 뇌는 일상 대화 중에 자연어를 어떻게 처리할까요? 이론적으로 LLM과 인간 언어에 대한 기호적 심리언어학 모델은 자연어를 부호화하는 방식에 있어 근본적으로 다른 계산 프레임워크를 제시합니다. LLM은 기호적인 품사나 통사 규칙에 의존하지 않습니다. 대신 다음 단어 예측이나 강화 학습으로 개선된 생성과 같은 간단한 자기 지도 학습 목표를 사용합니다. 이를 통해 LLM은 실제 텍스트 코퍼스에서 추출한 문맥에 맞는 언어적 결과물을 생성하며, 자연스러운 음성(소리)과 언어(단어)의 통계적 구조를 다차원 임베딩 공간에 효과적으로 부호화합니다.LLM의 성공에 영감을 받아, 저희 구글 리서치 팀은 프린스턴 대학교, 뉴욕 대학교(NYU), 히브리 대학교(HUJI)와 협력하여, 인간의 뇌와 딥러닝 언어 모델이 각자의 뛰어난 능력을 발휘하며 자연어를 처리하는 방식의 유사점과 차이점을 탐구하고자 했습니다. 지난 5년간 일련의 연구를 통해, 저희는 특정 딥러닝 모델의 내부 표현(임베딩)과 자연스러운 대화 중 인간 뇌 신경 활동 사이의 유사성을 탐구했으며, 이를 통해 딥러닝 언어 모델의 임베딩이 인간 뇌의 언어 처리 방식을 이해하기 위한 틀로서 강력한 잠재력을 지니고 있음을 입증했습니다. 저희는 딥러닝 언어 모델이 생성하는 단어 수준 내부 임베딩이 인간 뇌에서 음성 이해 및 발화와 관련된 기존에 알려진 뇌 영역들의 신경 활동 패턴과 정렬된다는 것을 입증합니다.유사한 임베딩 기반 언어 표현네이처 인간 행동(Nature Human Behaviour)에 발표된 저희의 가장 최근 연구는 트랜스포머 기반 음성-텍스트 변환 모델의 내부 표현과 실제 대화 중 인간 뇌의 신경 처리 순서 간의 정렬을 조사했습니다. 이 연구에서 저희는 자발적인 대화 중에 두개 내 전극을 사용하여 기록된 신경 활동을 분석했습니다. 저희는 신경 활동 패턴을 Whisper 음성-텍스트 변환 모델이 생성한 내부 표현(임베딩)과 비교했으며, 모델의 언어적 특징이 뇌의 자연스러운 음성 처리 과정과 어떻게 정렬되는지에 초점을 맞추었습니다.듣거나(음성 이해 중) 말하는(음성 발화 중) 모든 단어에 대해, 음성-텍스트 변환 모델에서 두 가지 유형의 임베딩이 추출되었습니다. 즉, 모델의 음성 인코더에서 추출한 음성 임베딩과 모델의 디코더에서 추출한 단어 기반 언어 임베딩입니다. 각 대화 속 단어마다 음성-텍스트 임베딩을 이용해 뇌의 신경 신호를 예측하는 선형 변환 값을 추정했습니다. 이 연구는 인간 뇌의 음성 영역 신경 활동과 모델의 음성 임베딩 간, 그리고 뇌의 언어 영역 신경 활동과 모델의 언어 임베딩 간의 놀라운 정렬을 밝혀냈습니다. 이러한 정렬 관계는 피험자의 언어 이해에 대한 뇌 신경 반응 순서를 모델링한 아래 애니메이션에서 확인할 수 있습니다.피험자가 "How are you doing?" 문장을 들을 때 언어 이해에 대한 뇌 신경 반응 순서.청자가 입력되는 음성 단어를 처리할 때, 우리는 일련의 신경 반응을 관찰합니다. 처음에 각 단어가 발화될 때, 음성 임베딩은 상측두회(STG)를 따라 있는 음성 영역의 피질 활동을 예측할 수 있게 해줍니다. 수백 밀리초 후, 청자가 단어의 의미를 해독하기 시작하면, 언어 임베딩은 브로카 영역(하전두회(IFG)에 위치)의 피질 활동을 예측합니다.피험자의 발화 과정을 살펴보면, 우리는 다른 (역순의!) 신경 반응 순서를 관찰합니다.피험자가 "feeling fantastic"이라고 답할 때 언어 발화에 대한 신경 반응 순서.이 정렬을 더 자세히 살펴보면, 단어를 발화하기 약 500밀리초 전에 (피험자가 다음 단어를 발화할 준비를 할 때), 언어 임베딩(파란색으로 표시)이 브로카 영역의 피질 활동을 예측합니다. 수백 밀리초 후 (여전히 단어 시작 전), 화자가 조음 발화 순서를 계획할 때 음성 임베딩(빨간색으로 표시)이 운동 피질(MC)의 신경 활동을 예측합니다. 마지막으로, 화자가 단어를 발화한 후, 화자가 자신의 목소리를 들으면서 음성 임베딩이 STG 청각 영역의 신경 활동을 예측합니다. 이러한 역동적인 과정은 언어 영역에서 무엇을 말할지 계획하는 것부터 시작하여, 운동 영역에서 어떻게 발화할지 계획하고, 마지막으로 음성 지각 영역에서 발화된 내용을 모니터링하는 신경 처리 순서를 반영합니다.전체 뇌 분석의 정량적 결과는 아래 그림과 같습니다. 각 단어에 대해 해당 단어의 음성 임베딩(빨간색)과 언어 임베딩(파란색)을 입력값으로 사용하여, 단어 시작 시점(그림의 x축 값 0)을 기준으로 -2초에서 +2초 사이의 다양한 시간 지연(time lag)에 따른 각 전극의 신경 반응을 예측했습니다. 이는 음성 발화(왼쪽 패널)와 음성 이해(오른쪽 패널) 중에 수행되었습니다. 관련 그래프는 다양한 뇌 영역의 전극에서 시간 지연에 따른 모든 단어에 대한 신경 활동 예측의 정확도(상관관계)를 보여줍니다.발화 및 이해 시 인간 뇌 신호와 음성/언어 임베딩의 부합도 분석.음성 발화 중에는, IFG의 언어 임베딩(파란색)이 감각운동피질의 음성 임베딩(빨간색)보다 먼저 최고조에 달하고, 그 뒤를 이어 STG에서 음성 부호화가 최고조에 달하는 것이 분명합니다. 반대로, 음성 이해 중에는 최고 부호화 시점이 단어 시작 이후로 이동했으며, STG의 음성 임베딩(빨간색)이 IFG의 언어 부호화(파란색)보다 훨씬 먼저 최고조에 달했습니다.종합적으로, 저희 연구 결과는 음성-텍스트 변환 모델 임베딩이 자연스러운 대화 중 언어 처리의 신경 기반을 이해하기 위한 일관된 프레임워크를 제공함을 시사합니다. 놀랍게도, Whisper는 뇌가 언어를 처리하는 방식을 고려하지 않고 오직 음성 인식을 위해서만 개발되었음에도 불구하고, 저희는 그 내부 표현이 자연스러운 대화 중 신경 활동과 정렬된다는 것을 발견했습니다. 이러한 정렬은 보장된 것이 아니었습니다. 만약 부정적인 결과가 나왔다면 임베딩과 신경 신호 간의 상관관계가 거의 없거나 전혀 없음을 보여주었을 것이며, 이는 모델의 표현이 뇌의 언어 처리 메커니즘을 포착하지 못했음을 의미했을 것입니다.LLM과 인간 뇌 간의 정렬을 통해 밝혀진 특히 흥미로운 개념 중 하나는 신경 처리에서의 '부드러운 계층 구조(soft hierarchy)'라는 개념입니다. IFG와 같이 언어에 관여하는 뇌 영역은 단어 수준의 의미론적 및 통사론적 정보를 우선시하는 경향이 있지만(언어 임베딩(파란색)과의 더 강한 정렬로 나타남), 더 낮은 수준의 청각적 특징도 포착합니다(음성 임베딩(빨간색)과의 낮지만 유의미한 정렬에서 분명히 드러남). 반대로, STG와 같은 하위 음성 영역은 음향 및 음소 처리를 우선시하는 경향이 있지만(음성 임베딩(빨간색)과의 더 강한 정렬로 나타남), 단어 수준 정보도 포착합니다(언어 임베딩(파란색)과의 낮지만 유의미한 정렬에서 분명히 드러남).LLM과 인간 뇌가 공유하는 목표 및 기하학적 구조LLM은 간단한 목표, 즉 순서대로 다음 단어를 예측하는 것을 사용하여 자연어를 처리하도록 훈련됩니다. 네이처 뉴로사이언스(Nature Neuroscience)에 발표된 논문에서, 저희는 LLM과 유사하게 청자의 뇌 언어 영역이 다음 단어가 발화되기 전에 예측하려고 시도한다는 것을 발견했습니다. 더욱이, LLM처럼, 단어 시작 전 청자의 예측에 대한 확신 수준은 단어가 발화된 후 그들의 놀람 수준(예측 오류)을 조절합니다. 이러한 발견은 자기회귀 LLM과 인간 뇌가 공유하는 시작 전 예측, 시작 후 놀람, 그리고 임베딩 기반 문맥 표현이라는 근본적인 계산 원리에 대한 강력한 새로운 증거를 제공합니다. 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표된 또 다른 논문에서, 저희 팀은 LLM의 임베딩 공간 기하학적 구조에 포착된 자연어 단어 간의 관계가 언어 영역에서 뇌에 의해 유도된 표현의 기하학적 구조(즉, 뇌 임베딩)와 정렬된다는 것도 발견했습니다.LLM과 인간 뇌의 자연어 처리 방식 차이점인간의 뇌와 트랜스포머 기반 LLM이 자연어 처리에서 근본적인 계산 원리를 공유하지만, 그 기저의 신경 회로 구조는 현저하게 다릅니다. 예를 들어, 후속 연구에서 저희는 트랜스포머 기반 LLM의 계층 간 정보 처리 방식과 인간 뇌의 처리 방식을 비교 조사했습니다. 저희 팀은 LLM과 인간 뇌의 언어 영역에서 계층 간 비선형 변환은 유사하지만, 그 구현 방식은 상당히 다르다는 것을 발견했습니다. 수백에서 수천 개의 단어를 동시에 처리하는 트랜스포머 아키텍처와 달리, 언어 영역은 언어를 순차적으로, 단어별로, 순환적으로, 그리고 시간적으로 분석하는 것으로 보입니다.요약 및 향후 방향저희 팀 연구에서 축적된 증거는 인간의 뇌와 딥러닝 모델이 자연어를 처리하는 방식 사이에 몇 가지 공유된 계산 원리를 밝혀냈습니다. 이러한 결과는 딥러닝 모델이 통계적 학습, 블라인드 최적화(blind optimization), 그리고 자연 현상과의 직접적인 부합 원칙에 기반하여 자연어를 처리하는 뇌의 신경 코드를 이해하기 위한 새로운 계산 프레임워크를 제공할 수 있음을 시사합니다. 동시에, 신경 구조, 언어 데이터의 유형 및 규모, 트랜스포머 기반 언어 모델의 훈련 프로토콜과, 인간의 뇌가 사회적 환경에서 자연스럽게 언어를 습득하는 생물학적 구조 및 발달 단계 사이에는 상당한 차이가 있습니다. 앞으로 저희의 목표는 정보 처리 및 실제 세계에서의 기능 수행 능력이 향상된, 생물학적으로 영감을 받은 혁신적인 인공 신경망을 만드는 것입니다. 저희는 인간의 경험과 더 잘 맞는 신경 구조, 학습 프로토콜, 훈련 데이터를 적용하여 이를 달성할 계획입니다.감사의 말씀본문에 기술된 작업은 구글 리서치가 프린스턴 대학교 신경과학 연구소 및 심리학과 해슨 랩(Hasson Lab), 히브리 대학교 경영대학원 및 인지과학과 딥코그니션랩(DeepCognitionLab), 그리고 뉴욕대 랑곤 종합 간질 센터(NYU Langone Comprehensive Epilepsy Center) 연구원들과 장기간 협력한 결과입니다.- 앤트로픽과 구글, LLM은 인간의 뇌와 거의 동일하게 작동한다앤스로픽과 딥마인드가 현재의 LLM이 추론 및 언어 능력 측면에서 인간의 뇌와 거의 동일하게 작동한다는 것을 보여주는 유사한 논문들을 발표했습니다.이는 "과연 실제로 추론하는 것인가"에 대한 기존의 논쟁 구도를 바꿔 놓을 것입니다.(앤트로픽) 거대 언어 모델의 사고 과정 추적하기 - 번역본 보기(구글) LLM 표현을 통해 인간 뇌의 언어 처리 과정 이해하기 - 번역본 보기
작성자 : 초존도초고정닉
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