이 비디오는 AI 모델들이 성능 한계에 도달해 오류율이 더 이상 줄어들지 않는 현상을 탐구하며, 이를 “컴퓨팅 효율 프론티어”라고 부릅니다. 더 많은 컴퓨팅 자원, 데이터, 모델 크기로 AI 모델을 훈련시키면 오류율이 개선되지만 결국 한계에 도달하게 됩니다. 특히 OpenAI의 GPT-3와 GPT-4 모델 연구는 더 큰 모델이 일관된 성능 향상을 보였지만, 이 경계를 넘은 모델은 아직 없었습니다. 영상에서는 신경망 확장 법칙을 설명하며, 모델 크기, 데이터 및 컴퓨팅 자원에 따라 오류율이 어떻게 확장되는지 논의합니다. 이 법칙은 다양한 문제에서 동일한 경향을 보여줍니다. 영상은 이러한 한계가 AI의 근본적인 법칙인지, 아니면 현재 접근 방식의 결과인지를 질문하며, 언어 모델의 불확실성으로 인해 AI가 오류율 0%를 달성하지 못하는 이유를 탐구합니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=5eqRuVp65eY
원문 제목 : AI can’t cross this line and we don’t know why. | Welch Labs
