이 영상에서는 OpenAI의 o1 모델과 프로그래밍에서 “테스트 타임 컴퓨트” 시스템의 역할을 논의합니다. 이러한 시스템은 더 큰 사전 훈련된 모델에만 의존하는 대신, 추론 시점에서 더 효율적으로 계산할 수 있도록 합니다. 기존의 모델 크기 확장이 한계에 도달함에 따라 테스트 타임 컴퓨트는 과도하게 큰 모델 없이 성능을 향상시킬 수 있는 유망한 대안으로 제시됩니다. 화자는 복잡한 쿼리만 처리하고 단순한 작업은 더 작은 모델이 처리하여 계산 낭비를 줄일 수 있는 가능성을 탐구합니다. 또한, 언제 더 작은 모델을 사용하고 언제 o1 같은 강력한 모델을 사용할지 동적으로 결정하는 문제와 AI의 결정 과정을 평가하기 위한 “프로세스 보상 모델” 개념에 대해 논의합니다. 그러나 이러한 기술이 어떻게 작동하는지에 대해서는 아직 불확실성이 많습니다.
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원문 URL : https://www.youtube.com/watch?v=vM_cjWHpKp4
원문 제목 :OpenAI’s o1 model: How good is it? | Lex Clips
