문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 GPT-3 (문단 편집) == 한계 == >The GPT-3 hype is way too much. It's impressive (thanks for the nice compliments!) but it still has serious weaknesses and sometimes makes very silly mistakes. AI is going to change the world, but GPT-3 is just a very early glimpse. We have a lot still to figure out. >----- >'''GPT-3은 너무 과대평가되었습니다.''' 여러 칭찬은 감사하지만, '''여전히 약점이 있고 이상한 실수를 하기도 합니다.''' AI가 세상을 바꿀 것이지만 GPT-3는 그 첫발을 내딛은 것뿐이라 생각합니다. 여전히 알아낼 게 많아요. >----- >[[OpenAI]] 대표 샘 알트만 * '''효율성이 너무 떨어진다.''' GPT-3은 무려 1,750억개의 매개변수를 가지고 있으며, '''인간이 평생 보는 정보보다 많은 데이터를 학습해야 한다.''' 사전학습에 필요한 비용은 수백억단위로 다소 방대하고 학습 시간도 길어 활용하기도 쉽지 않다. * '''현실세계의 물리적 상식을 잘 모른다.''' GPT-3는 "치즈를 냉장고 안에 넣으면 녹을까?"라는 질문에 "그렇다"라고 답했는데, 일반적인 사람이라면 당연히 알 만한 물리적 지식을 잘 모른다.[* 그러나 이는 ChatGPT에서 해결되었다.] --고장난 냉장고-- GPT-3 모델은 엄밀히 말해 인간의 뇌처럼 '개념을 학습'하는 것이 아니라, '이 뒤에 나올 문장 중 가장 자연스러운 단어를 학습'하는 모델이기 때문이다. 아무리 밀도 높은 수학 문제집을 학습시키더라도 계속해서 오류가 나오는 것도 이런 이유에서이다. * [[중국어 방|학습에 사용된 예제를 외우고 패턴을 분석, 학습하는 것이지 실제로 추론해내는 것이 아니다.]] * 새로운 정보를 수용하기 어렵다. 한 마디로 제대로 된[* 당장 한 두 문장 전에 한 말은 기억을 한다.] ''''[[기억력]]''''이 없다. GPT-3 모델이 비록 (학습 내용에 따라) 인간 또는 인격과 대화를 나누는 것 같은 자연스러운 문장을 내놓긴 하지만, 실제론 무수한 DB를 바탕으로 학습한 패턴에 따라 가장 자연스러운 단어를 가장 자연스러운 문장구조에 따라 출력하는 것뿐이다. 이러한 패턴 분석([[딥 러닝]])에는 오랜 시간이 걸리며, 사용 중 입력된 정보를 즉시 기억, 기록(또는 학습)하기 위해서는 GPT-3와 API를 공유하는 서드파티 기능이 필요하다.[* 실제로 AI가 시나리오를 이어 써주는 것을 컨텐츠로 삼는 서비스 NAI의 경우, 구동되는 GPT 엔진으로 하여금 현재까지 만들어진 문장을 따라 다음 내용을 제한시키는 각종 바이어스를 붙이도록 별도의 시스템을 엮어두었다. GPT 엔진이 실질적으로 지난 내용을 이해하거나 기억하게 할 방법이 없으므로, 지난 모든 내용을 조건문으로 사용해 엇나가는 내용을 출력할 수 없도록 제한을 걸어두었다 보면 이해가 쉽다.] 아주 간단한 예로 GPT-3 기반 AI와 [[틱택토]] 게임을 해 보면, 게임의 룰은 알고 있지만 AI는 자신이나 상대가 방금 전에 둔 수를 기억해내지 못하는 문제가 있어서 임의로 수를 만들어내는 경우가 있다. GPT-3 특유의 자연스러운 문장 구현에 의해 마치 해당 모델이 인격을 구현하는 데에 성공한 듯 느껴지기 쉽지만, 실제론 가장 높은 점수를 받을 수 있는(가장 자연스러운) 문장을 반복해서 출력하는 딥러닝 예측 모델에 불과하다. 당연히 기억, 추론, 이해와 같은 인간 지능을 구성하는 대부분의 요소가 결락되어 있으므로, 자아를 지닌 인격 모델이 아닌 단순 문장 출력기로 이해하는 것이 바람직하다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기