갤러리 이슈박스, 최근방문 갤러리
연관 갤러리
애니-일본 갤러리 타 갤러리(0)
이 갤러리가 연관 갤러리로 추가한 갤러리
0/0
타 갤러리 애니-일본 갤러리(0)
이 갤러리를 연관 갤러리로 추가한 갤러리
0/0
개념글 리스트
1/3
- [채널A] “신중치 못했다”…한동훈 사과, 전대 구도 변수 될까? 정치마갤용계정
- 입이 떡 벌어질수밖에 없는 천조국의 햄버거 맛집...jpg 키배전사
- 키위에 대한 일지.manhwa 사자베기
- 일본인 소녀에게 사랑고백을 받은 독립운동가 ㅇㅇ
- 싱글벙글 미국 대통령 중 역대급 인자강 하와이안징거더
- 승객이 버스에서 내리는 순간 승객과 부딫힌 자전거.jpg 감돌
- 2차대전기 벌어진 마다가스카르 전투 ㅇㅇ
- 교토 기온 마츠리 유동교토
- 잇섭 버즈3 프로 10연깡 후기 ㅇㅇ
- 오싹오싹 천운으로 암을 발견한 유투버 누나..jpg ㅇㅇ
- 일본에 잡힌 호주 간호사들 새벽달빛
- 싱글벙글 남다른 직원식사 메뉴로 근무 만족도 100%를 자랑하는 어느 고 수인갤러리
- 골프장 상상 vs 현실 멸츅
- 유튜버 나이 대참사 긷갤러
- 싱글벙글 산악자전거 프로 선수의 정신력(내셔널 지오그래픽이다 지우지마라) Unjisang
일본 유취관 방문기
유취관은 야스쿠니 신사에 포함된 건물이다. 순자에서 고결한 사람들끼리 사귀라는 뜻의 遊就(유수) 에서 따온 이름이다, 전쟁 무기들 전시관에 왜 이런 이름이 붙었는지는 나도 잘 모르겠다. (유수의 기업들 할때 유수랑은 한자가 다르다, 그건 있을 유에 숫자 수 해서 손으로 셀 수 있다 대충 그런 뜻임) 무려 개관이 1882년으로 동아시아 최고(오래될 고) 전쟁 테마 박물관이다. 다행히도 야스쿠니 신사의 뒤편에 위치해 있고 따로 문도 있어서 정문에서 토리이에 고개 숙이고 들어갈 필요가 없다. 들어가면 곧바로 제로기가 보인다. 일본에서 보관하던 것은 아니고 라바울에 비행가능한 상태로 남아있던 것을 오지게 힘써가며 복원하고 모셔온 것이다, 일본에 남은 제로기 중에서도 상태가 유난히 좋은 편이라는 듯. 뜬금없이 증기기관차도 있는데, 무려 버마전선에서 물자를 나르던 열차라고 한다. 이것은 150mm 캐논포. 직사용 화포다. 이것은 150mm 유탄포, 곡사용 화포다. 사실상 그냥 포신 길이로 구분한다고 보면 되겠다 둘 다 제퇴기가 없어서 실제로 발사하면 포신화염이 어떻게 보일지 포병으로써는 제법 궁금했다. 제로기에 달려있던 기관총. 제로기랑 같이 라바울에서 가져온 것이다. 대충 잔해들. 불량기포. 어제 군갤에도 올렸던 존나 웃긴 안내문. "전시물에 대해 설명하지 말아 주십시오" "조용히 해 주십시오" 야스쿠니 다니는 틀딱들 & 밀덕들이 대체 일반관람객 붙잡고 얼마나 설명을 해 댔으면 이런 안내문이 있는 걸까? 이 뒤는 고대~ 근세 일본 역사 전시가 있는데 칼, 갑주, 활 , 화살, 근대 메이지시대 복식, 대충 이런 것들이 전시되어있다. 강철로 만든 몰 수 있는 무기들에만 관심있는 병신 군붕이는 대충 흝어보고 패스함. 사진도 안 찍었음. 조금 압박적인 것이 난징학살에 대해서 "난징사건"이라고 호칭하는 것도 모자라 "우리는 규율 엄하게 지녔고 시민인 척하고 숨어있던 중국 군인들을 찾아내어 소탕했을 뿐임." 라는 식으로 서술되어있음. 전함 미카사에서 동학시민운동이 서술되어있거나, 방위청에서 미시마 사건 및 도쿄재판에 대해 중립적으로 큐레이팅을 하는 등 좀 제정신 박힌 전시를 보다가 이런 애미뒈진 서술을 보니 역시 여기가 야스쿠니가 맞긴 맞구나 하고 느낌. 너무 당당하게 전시되어있어서 조금 싸했던 오우카. 레플리카기는 한데 암만 그래도 유인자폭병기를 이렇게 당당히 전시해도 되는건지...? D4Y1 스이세이 함상폭격기. 이 주변에는 가미카제를 하러 가던 공군 장병이 남긴 편지를 성우를 시켜서 읽게 한 음성을 계속해서 틀어놓고 있다. 전시 보면서 계속 듣다 보니 이쯤에서 자폭병기에 대한 윤리적 문제는 그냥 접어두기로 했음. 이새끼들은 진심이다. 쌍발전투기 Ki-45 토류의 잔해. 현재 남아있는 기체가 아예 없기(스미소니언에 동체만 남은 건 있음) 때문에 잔해라도 소중하게 전시하고 있다. 자폭용 모터보트 신요. 제주도 수학여행 갔다면 제주도에 남아있는 해안동굴들을 본 적 있었을텐데 거기서 이 신요가 튀어나와 자폭할 예정이었다. 뭐 이러한 형태의 무기는 요즘 아랍게이들도 쓰는거라 특이하진 않다고 해도 될듯... 기관총과 포탄들 41식 산포, 1~2차 세계대전때 국밥으로 쓰인 75mm 계열 포임. 오~ 다들 알지? 97식 치하, 옆에는 이 전차는 전투중 압도적인 화력을 맞아서 이곳저곳에 구멍이 나 있으니 영령이 편히 잠들도록 경의를 가지고 관람해달라~ 대충 이런 말이 적혀 있다. 일본 해군의 8cm 고각포. 어제 글 올렸던 전함 미카사의 포탄과... 무사시의 포탄 모형. 이제 미카사로는 만족할 수 없는 몸이 되어버렷~ 뒤에는 전함 무사시의 박력있는 그림이 남아있다. 저 야마토 모형은 무려 항공자위대 장군(자위대 장군은 뭐라 부르더라?)이 봉납(신사에 제물을 바침)한 것이다. 무츠의 부포(방공포던가?) 중 하나 요코스카에 남아있던 무츠의 주포도 그렇고 의외로 이곳저곳에 흔적이 남아있는 편이다. 그리고 인간어뢰 가이텐. 무려 이게 이 전시관의 센터피스다. 센터피스는 가이텐, 그 위에는 오우카가 떠있고 뒤에는 가미카제에 사용된 스이세이...그리고 계속해서 세뇌하듯이 들려주는 가미카제에 참여한 병사의 편지... 조금...무서웠다. 그리고 가이텐 뒤쪽에는 태평양전선에서 죽은 일본군의 유품들이 전시되어있다. 특별전시로 병사들이 먹던 음식 전시를 하고 있었다. 뭐 된장국, 떡, 밥, 이런 거 랑 야스쿠니에 바치는 제사음식도 있고 여기에도 어김없이 카미카제 참여한 파일럿이 편지에 마지막으로 먹고싶다고 남긴 떡을 편지랑 같이 전시하는 등 광기가 엿보였다. 끝.
작성자 : 기신고래(진)고정닉
7월 19일 시황
ㅡㅡㅡㅡㅡ 테크 뉴스 ㅡㅡㅡㅡㅡ 반도체 섹터 관련 및 TSMC 실적 ㅡㅡㅡㅡㅡ 넷플릭스 실적 ㅡㅡㅡㅡㅡ 애플 ㅡㅡㅡㅡㅡ AI 관련 (feat TESLA) (상대적으로)소형모델들을 비교하면 아래와 같은 결과라고 함. 이에 대한 안드레 카파시의 견해 ===== 번역) LLM 모델 크기 경쟁이 점점 더 치열해지고 있습니다… 그것도 역방향으로요! 저는 앞으로 아주 작지만 매우 똑똑하고 신뢰할 수 있는 모델이 나올 것이라고 예상합니다. 아마도 GPT-2의 파라미터 설정 중에서도 대부분의 사람들이 GPT-2를 "똑똑하다"고 생각할 만한 설정이 있을 것입니다. 현재 모델이 이렇게 큰 이유는 우리가 훈련하는 동안 매우 낭비적으로 사용하고 있기 때문입니다. 모델들에게 인터넷을 암기하도록 요청하고 있는데, 놀랍게도 모델들은 이를 실제로 암기할 수 있고 예를 들어 SHA 해시나 희귀한 사실들을 기억해낼 수 있습니다. (사실 LLM은 암기 능력이 인간보다 질적으로 훨씬 뛰어나며, 때로는 단 한 번의 업데이트로 많은 세부 사항을 오랫동안 기억할 수 있습니다.) 하지만 첫 몇 단어를 주면 인터넷의 임의의 구절을 암기하여 외우는 것이 목표라면, 이는 오늘날 모델의 표준 (사전) 훈련 목표입니다. 더 잘하는 것이 어려운 이유는 훈련 데이터에서 사고의 데모가 지식과 "얽혀" 있기 때문입니다. <이부분 해설하자면, 즉, 모델이 지식의 암기보다는 사고 능력을 훈련할 수 있도록 데이터를 이상적인 형식으로 만들어야 한다는 것. 이를 통해 모델은 작은 크기에서도 뛰어난 사고 능력을 발휘할 수 있게 될 것.> 따라서 모델들은 먼저 더 커져야 나중에 더 작아질 수 있습니다. 왜냐하면 우리는 이상적인 합성 형식으로 훈련 데이터를 리팩터링하고 형성하는 데 있어 그들의 (자동화된) 도움이 필요하기 때문입니다. 이것은 개선의 계단과도 같습니다. 한 모델이 다음 모델을 위한 훈련 데이터를 생성하는 데 도움을 주는 과정이 반복되면서 결국 "완벽한 훈련 세트"에 이르게 됩니다. 이를 GPT-2에 훈련시키면 오늘날의 기준으로 매우 강력하고 스마트한 모델이 될 것입니다. 어쩌면 화학을 완벽하게 기억하지 못해서 MMLU 점수가 조금 낮을 수 있지만, 때로는 확인을 위해 무언가를 찾아볼 필요가 있을 수도 있습니다. 이것은 테슬라의 자율 주행 네트워크와 크게 다르지 않습니다. AI 데이에서 발표된 "오프라인 트래커"는 무엇일까요? 이것은 합성 데이터 생성 프로세스입니다. 이전의 더 약한 모델들(예를 들어, 단일 프레임 모델이나 바운딩 박스만 사용하는 모델들)을 클립에서 오프라인 3D+시간 재구성 과정에서 실행하여 더 깨끗한 훈련 데이터를 대규모로 생성하는 것입니다. 이렇게 생성된 데이터는 3D 멀티캠 비디오 네트워크를 직접적으로 위한 것입니다. LLM에서도 동일한 방식이 적용되어야 합니다. ======= 한 줄 요약하자면 아래와 같음. 이에 대한 일론머스크의 답글 소형모델의 성능이 점차 개선된다면, 즉 점점 더 대형의 모델로 가는 게 아니라, 대형에서 소형으로 압축되면서도 성능이 올라간다면, 학습을 위한 대규모의 GPU 수요는 어느 순간 급격하게 줄어들 수 있음. 대신 추론용 칩이 필요. 개인적으로 엔비디아의 고점을 '일부' 제한할 수 있는 요소로 판단. ㅡㅡㅡㅡㅡ 테슬라 ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ ㅡㅡ 전기차 가성비있게 만들고 파는 건 어려움. 근데 테슬라는 풀케파로 돌리는 중이라고 함. ㅡㅡ
작성자 : 우졍잉고정닉
차단하기
설정을 통해 게시물을 걸러서 볼 수 있습니다.
댓글 영역
획득법
① NFT 발행
작성한 게시물을 NFT로 발행하면 일주일 동안 사용할 수 있습니다. (최초 1회)
② NFT 구매
다른 이용자의 NFT를 구매하면 한 달 동안 사용할 수 있습니다. (구매 시마다 갱신)
사용법
디시콘에서지갑연결시 바로 사용 가능합니다.