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[ETC] 마이크로소프트, AI 확산 정체론 정면 돌파할까? [5]


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(IP보기클릭)211.177.***.***

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AI 모델들이 "strawberry"라는 단어에서 'r'의 수를 세는 것을 정확하게 수행하지 못하는 이유는 언어 모델이 텍스트를 처리하고 패턴 기반으로 응답을 생성하기 때문입니다. 이러한 모델들은 텍스트를 토큰화하는 방법을 사용하는데, 이는 단어나 단어의 일부, 또는 단어 그룹을 나타낼 수 있는 토큰으로 텍스트를 분할합니다. "strawberry"의 경우, 각 'r'을 별도로 계산하지 않고 토큰화할 수 있어 오류가 발생할 수 있습니다 또한, 이러한 모델들은 방대한 데이터셋에서 텍스트 패턴을 효과적으로 예측하기 위해 훈련되지만, 문자의 특정 수를 세는 것과 같은 정밀한 논리적 추론을 요구하는 작업에는 본질적으로 설계되지 않았습니다. 이러한 이유로 정확한 텍스트 분석을 요구하는 작업에서는 오류가 발생할 수 있습니다 최신 업데이트에 따르면, ChatGPT와 같은 AI 모델들은 "strawberry"라는 단어에서 'r'과 같은 문자를 정확하게 세는 문제를 완전히 해결하지 못했습니다. AI 기능이 지속적으로 개선되고 있으며, 추론 능력과 세밀한 텍스트 분석을 강화하기 위한 새로운 버전이 개발되고 있지만, 이러한 특정 유형의 작업은 여전히 언어 모델에게 도전적입니다. 이 모델들은 주로 텍스트 패턴을 예측하는 훈련을 받았으며, 문자를 정확하게 세는 것과 같은 구체적이고 규칙 기반의 작업을 수행하는 데는 한계가 있습니다. 사실 4o 모델만 되어도 다 해결한 문제이긴 함 ㅋㅋ 레거시 LLM에서는 아직도 해결못한것처럼 알려줌
25.01.19 16:50

(IP보기클릭)114.204.***.***

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코드나 분석 쪽에서 굉장히 쓸만합니다. 창조적인 부분은 아직 부족하긴 하지만 저건 너무 내려치기 같은데
25.01.19 12:13

(IP보기클릭)112.185.***.***

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ChatGPT 에 물어보니까 제대로 대답함
25.01.19 13:24

(IP보기클릭)72.159.***.***

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그거 너무 신기한게 다른 모델들도 다 그랬었다는... 왜 그렇게 된건지 진짜 너무 궁금
25.01.19 13:36

(IP보기클릭)222.108.***.***

좀 전에 코파일럿에 "strawberry 에서 r이 몇 개 있어?" 물어봤더니 "Strawberry"에서 'r'가 2개 있어요! 😊 이것이 현재 인공지능의 수준 ㅋㅋ
25.01.19 11:01

(IP보기클릭)114.204.***.***

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no_more
코드나 분석 쪽에서 굉장히 쓸만합니다. 창조적인 부분은 아직 부족하긴 하지만 저건 너무 내려치기 같은데 | 25.01.19 12:13 | | |

(IP보기클릭)112.185.***.***

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no_more
ChatGPT 에 물어보니까 제대로 대답함 | 25.01.19 13:24 | | |

(IP보기클릭)72.159.***.***

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no_more
그거 너무 신기한게 다른 모델들도 다 그랬었다는... 왜 그렇게 된건지 진짜 너무 궁금 | 25.01.19 13:36 | | |

(IP보기클릭)211.177.***.***

BEST
무직자
AI 모델들이 "strawberry"라는 단어에서 'r'의 수를 세는 것을 정확하게 수행하지 못하는 이유는 언어 모델이 텍스트를 처리하고 패턴 기반으로 응답을 생성하기 때문입니다. 이러한 모델들은 텍스트를 토큰화하는 방법을 사용하는데, 이는 단어나 단어의 일부, 또는 단어 그룹을 나타낼 수 있는 토큰으로 텍스트를 분할합니다. "strawberry"의 경우, 각 'r'을 별도로 계산하지 않고 토큰화할 수 있어 오류가 발생할 수 있습니다 또한, 이러한 모델들은 방대한 데이터셋에서 텍스트 패턴을 효과적으로 예측하기 위해 훈련되지만, 문자의 특정 수를 세는 것과 같은 정밀한 논리적 추론을 요구하는 작업에는 본질적으로 설계되지 않았습니다. 이러한 이유로 정확한 텍스트 분석을 요구하는 작업에서는 오류가 발생할 수 있습니다 최신 업데이트에 따르면, ChatGPT와 같은 AI 모델들은 "strawberry"라는 단어에서 'r'과 같은 문자를 정확하게 세는 문제를 완전히 해결하지 못했습니다. AI 기능이 지속적으로 개선되고 있으며, 추론 능력과 세밀한 텍스트 분석을 강화하기 위한 새로운 버전이 개발되고 있지만, 이러한 특정 유형의 작업은 여전히 언어 모델에게 도전적입니다. 이 모델들은 주로 텍스트 패턴을 예측하는 훈련을 받았으며, 문자를 정확하게 세는 것과 같은 구체적이고 규칙 기반의 작업을 수행하는 데는 한계가 있습니다. 사실 4o 모델만 되어도 다 해결한 문제이긴 함 ㅋㅋ 레거시 LLM에서는 아직도 해결못한것처럼 알려줌 | 25.01.19 16:50 | | |


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