Anthropic CEO인 Dario Amodei가 말하는 AI 및 LLM의 미래에 대한 5가지 주요 통찰력
최근 팟캐스트에서 Anthropic의 CEO인 Dario Amodei는 AI 세계에 대한 귀중한 통찰력을 공유했습니다. 다음은 그의 5시간 대화에서 얻은 상위 XNUMX가지 내용입니다.
현재 모델이 할 수 없는 작업에 집중
LLM(Large Language Models)을 중심으로 한 비즈니스와 제품에 대한 질문에 Dario는 "오늘날 모델이 할 수 없는 일에 집중하는 것이 낫다"고 조언했습니다. 그는 LLM이 작업 시간의 40%만 올바르게 수행할 수 있다면 가까운 시일 내에 상당한 개선의 여지가 있다고 강조했습니다. 그는 기업들이 발전을 염두에 두고 제품을 개발하도록 장려했으며 성공 가능성을 높이기 위해 Anthropic과의 파트너십을 제안하기도 했습니다.
Dario는 LLM의 한계를 파악함으로써 기업이 혁신과 차별화를 위한 아직 활용되지 않은 기회를 발견할 수 있다고 설명했습니다. 그는 현재 모델에는 부족한 상황별 뉘앙스와 복잡한 추론 능력을 이해하는 것이 중요하며, 이는 자연어 처리 기술의 새로운 솔루션과 발전을 위한 길을 열어줄 수 있다고 강조했습니다.
실패한 예측과 강화 학습에 대한 탐구
Dota 2, Go, Starcraft와 같은 인기 게임과 유사한 강화 학습을 통해 에이전트로 진화하는 LLM에 대한 Dario의 예측 실패를 인정하면서 기술 환경에 대한 재평가가 촉발되었습니다. 예상되는 진행을 목격하는 대신 업계에서는 초점이 크게 바뀌는 것을 목격했습니다. 이제 기업들은 강화를 위해 투자를 집중하고 있습니다. 컴퓨팅 파워 뉴런 수를 증폭시킵니다.
LLM의 초기 비전은 완벽하게 완벽하게 전환됩니다. 자율 에이전트 강화 학습을 통해 장애물에 직면했습니다. 이러한 좌절에도 불구하고 Dario는 미래에 대해 여전히 낙관적입니다. 그는 이 개발 단계가 아직 남아 있지만 예상치 못한 우여곡절이 기술 발전의 순서를 재구성했다고 믿습니다.
컴퓨팅 성능과 뉴런 수 증가에 중점을 두고 기업은 LLM의 기능을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 이 새로운 방향은 계산 리소스와 신경망 복잡성의 중요성에 대한 인식을 의미합니다. 연구원과 개발자는 이러한 분야에 막대한 투자를 함으로써 새로운 가능성을 열고 Dario의 원래 예측 실현을 방해했던 과제를 극복하기를 희망합니다.
LLM 확장의 미래
데이터 제한에 비추어 LLM의 확장성을 둘러싼 우려에 대해 Amodei는 아마도 최종 10%의 진전을 제외하고는 이것이 가까운 장래에 큰 장애물이 될 것으로 예상하지 않는다고 자신 있게 표현했습니다. 공개에서 그는 이전에 다루지 않았던 주제인 이 문제를 극복하기 위한 유망한 솔루션으로서 합성 데이터 생성의 잠재력을 암시했습니다. 그러나 Amodei는 원하는 규모에서 이 접근 방식의 효율성이 아직 입증되지 않았다고 경고했습니다.
LLM의 확장성에 대한 Amodei의 확신은 AI 커뮤니티 내에서 낙관적인 느낌을 줍니다. 데이터 부족이 우려의 대상이었지만 대부분의 진행 과정에서 이 문제를 관리할 수 있다는 그의 믿음은 고무적이었습니다. Amodei는 최종 10%가 더 큰 어려움을 안겨줄 수 있다는 사실을 인정함으로써 LLM 역량의 한계를 뛰어넘기 위한 혁신적인 솔루션의 필요성을 강조합니다.
이 접근 방식에 대한 Amodei의 언급은 연구원과 개발자가 기존 데이터 세트를 보강하기 위한 대체 방법을 적극적으로 탐색하고 있음을 의미합니다. 합성 데이터 생성에는 실제 패턴과 특성을 모방하는 인공 데이터를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이 기술을 활용하면 LLM의 성능과 확장성을 향상시키기 위한 추가 교육 데이터를 생성하는 것이 가능할 수 있습니다.
LLM의 미래 예측
2024년 AI 환경에 대한 Dario Amodei의 예측은 대규모 언어 모델의 지속적인 발전에 중요한 영향을 미칩니다. (LLM). 그는 소비자 관점에서 내년에 LLM이 크게 발전할 것으로 기대하지만 혁명적이지는 않은 발전을 기대하고 있지만, 기본 역학은 더 자세히 살펴볼 가치가 있습니다.
Dario는 2024년 비전에서 소비자들이 눈에 띄는 경험을 하게 될 것이라고 상상합니다. LLM 기능 향상. 이러한 개선은 보다 정확한 응답, 미묘한 쿼리에 대한 더 깊은 이해, 더 높은 수준의 대화 유창함으로 이어질 수 있습니다. 사용자는 상호 작용에서 점점 더 직관적이고 인간과 유사한 느낌을 받는 AI 시스템과 상호 작용하는 자신을 발견할 수 있습니다. 그러나 그의 예측의 핵심은 기업이 이러한 발전을 활용할 수 있는 잠재력에 있습니다.
2024년은 새로운 발전을 약속하지만, 2025년이나 2026년까지 더 큰 변화가 있을 것이라는 Dario의 예상은 AI 환경의 잠재적인 전환점이 될 것임을 암시합니다. 이 기간은 AI 기술이 재개발되기 시작하는 지점까지 성숙했음을 나타냅니다.defi새로운 사회적 규범과 기대.
LLM 해석성의 발전
Amodei는 LLM 해석 가능성이라는 주제를 다루며 Anthropic이 "라는 제목의 새로운 프로젝트를 진행하고 있음을 밝혔습니다.단일 의미를 향하여: 사전 학습으로 언어 모델 분해“. 그는 LLM 내의 개별 뉴런을 이해하는 데 좋은 진전을 이룰 수 있다는 낙관론을 표명했으며 실제 결과는 2~3년 안에 예상됩니다. 이 개발은 AI 안전성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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