한빛미디어

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요즘 핫하기도 하고 (이건 언론사... 역할이 큼), 논문 쓰다가 챗GPT 써보고 단순 번역부터 누군가가 부동산을 이걸 가지고 계산해보는 걸보고, 이걸.. 잘 사용하면 웬만큼의 효용을 가져 올 수 있겠다는 생각이 들어서 이 책을 읽게 되었다.

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요즘 챗GPT 수준은 매우 만족을 떠나서, 오싹할 정도이다. 딥러닝이던? 뭘 어떻게 챗GPT가 돌아가는게 궁금하면 이 책 앞장에서 잘 다뤄주고 있다. 일단 책이 되게 이쁘다. 대학 교재도 이런 느낌으로 책 만들면, 일단 소장용으로 좋은거 같다.

줄 긋기 민망하게 책이 코팅이 되어 있다.

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책 중간중간에 어느정도의 수학적인 지식(?)이 아예 필요 없진 않고, 알고 있으면 도움이 많이 된다. 예를 들어 멱함수(?)라는 걸 들어서 수학의 정석에서 그걸 공부해볼 열정이면 이 책은 쉽다고도 말할 수 있다.

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일단 영어 기준으로 텍스트를 합리화 시키는 걸 학습하기 위하여 책에 단어 4만여개를 조합을 확률로 넣었다면, 꽤 조리있게 말 할 것 같다는 생각이 들었다. p24

이걸 계산하게 하는 건 과학이고 어떤 프로그램이지만, 환원불가능이라는 약간의 철학적인 문제라고 이야길 할때, 많은 엔지니어와 저가 이해가 잘 안되는 일인거 같은데, 이건 꼭 이 책에만 국한하지 말고, 쉬운 신경망 책 같은것이나 인문학도도 이해하는 시리즈가 있으면 같이 읽어보면 좋을꺼 같다. 최근 딥러닝 강의를 들었는데, 복잡한 시스템을 엮으면 결과 값을 가지고 역으로 초기값을 가는게 불가능해진다는 걸... 미묘하게 느꼈기 때문에, 좀 받아들이자라고 생각한다.

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--> 사실 이런건 과학교육이나 교과서에는 이런 개념이 설명이 없다.

최근이야 양자역학이 많이 쓰여서 이해하기 좋은데, 내 때만 해도 뉴턴이 만들어놓은 결정론과 세상의 모든 운동을 예측할 수 있다는 그런 자만이.... 자연을 이해하는데 매우 안 좋은 편견이 된다고 봅니다. (신이 주사위 놀이 하는게 아니라 그져 자연이 통계적으로 놀이를 함 ;;;;)

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더불어 신경망이 사람의 인지를 기반으로 만들긴 했지만, 사람 자체가 아니듯, 사람의 생각과 유사한 알고리즘을 갖고 있는거라고만 보면 좋을꺼 같다. (너무 나가면 터미네이터 같은 그런 이야기랑 엮여서 이상해질 수도 있음)

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신경망이 엣세이를 성공적으로 작성할 수 있는 이유는 에세이작성이 우리가 생각했던 것보다 계산적으로 얕은 문제라는 것입니다. (그렇다 바둑도 그런 것이 되어 버렸다) p63

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이미지의 유사성을 임베딩이라는 개념으로 가깝다는걸 배치하는 작업이 있다고 함

즉 유사하다고 판단되는 단어끼리의 조합을 말하고, 인지한다고 보면 됨 p68

훈련방법이.. 실제로 엔지니어링 적으로 어떻게 한다고는 나와있진 않음. (그걸 알려면 이해할게 많아서 그런거 같음) 대신 신경망이 어떤 스타일로 훈련 하는지는 설명되어 있었다 p88

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그리고 훈련된 챗GPT가 다차원에서 어떤 단어들을 조합하는지 설명이 나와있었다. 이해를 한다기 보다는 챗GPT가 이런 방식으로 단어를 내는 구나라고 생각하는게 맞는거 같다 p100

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전체 책이 200페이지가량이라는 점도 매우 좋은 거 같았다. 이런 시리즈라면 차근차근 몇 개 더 읽어볼 수도 있겠다는 생각이 들었다. 총 다 읽는데 8시간 가량 걸린거 같다. (대충 훑는건 안 하니...)

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챗GPT를 사용할때, 주의할 점을 알려주는데, 이 친구는 경험적인 알고리즘으로 답에 유사한 걸 알려주는 타입이지, 계산이 정확한 타입은 아니라고 인지해야 한다. p118 근처에서 비교적 간단한 계산은 정확할지라도 큰 계산은 다 틀리는 결과를 알려주기도 한다. (이걸 보정하기 위하여 CAE와 AI를 같이 계산하는 과제도 있다)

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마지막으론 이책의 가장 핵심적인 표현인듯 하여 남긴다.

'요점은 챗GPT와 가은 생성 언어 기반 AI 시스템은 구조적인 계산이 피룡한 상황에는 적합하지 않다는 점이다.'

--> 이후에 AI가 실수 많이 하는 예들이 들어 있고 부록에도 상세 예가 있다.

이 부분은 AI를 그냥 쓰면 안된다는 방증인거 같다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."