인공지능을 좆도 모르는 병신들에게

좆까시고 · 2024.06.10 13:24:19

아래 글 보고 지랄좀 할게 벌레들아.

꼬면 낙성대 찾아와서 찾아봐. 잘 찾으면 찾을 수 있을 거야. 나는 이 인터뷰를 하신 분 아니야.

어차피 익명으로 지랄하는 벌레들이니 나도 익명으로 지랄 좀 하자.

인공지능이 왜 필요한 것인지에 대해서는 대가리가 달렸으니 이해한다고 치자.

너희가 지랄하는 이유가 미국 돈으로 하는 거야? 오픈소스라는 거야? 뭐야?

이런 ㅇ뒤진 벌레들 때문에 내가 인터넷에 내 사진을 안 올리지.

형은 H100 8대 동시에 쓰고 있는 사람이야. 지금 만드는 것은 HAMA 72B 110B 120B, KoKo 120B 142B를 만들려고 하고 있어.

너희 같은 벌레들은 어떻게 개발하는지 알아도 이해를 못하겠지. 그냥 형이 쓴 글 하나 올릴게.

참고로 벌레들은 방구석에서 아무것도 안 하고 악플이나 쳐 다는 씨새들만 말하는 것입니다. 의견을 올리는 분들은 환영합니다. 근데 저는 이런 쓰레기 사이트에서 답장 안 합니다. 현실에서 찾아오세요.

대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)이 과학적 발견과 혁신에 미칠 영향을 정량적으로 분석해보겠습니다.

1. 과학 문헌 데이터 마이닝 자동화

- LLM을 활용한 문헌 정보 추출 시스템은 반응 조건 데이터에 대해 92.19%의 정밀도(Precision), 78.53%의 재현율(Recall), 84.81%의 F1 점수를 달성했습니다.

- 이는 기존 최신 딥러닝 프레임워크 대비 성능이 크게 개선된 수치입니다.

- 전문가 대비 콘텐츠 정확도는 87%로 근접했지만, 추출 속도는 0.43초로 288초 걸리는 전문가보다 약 670배 빨랐습니다.

- 따라서 LLM 기반 자동화로 연구 인력과 비용을 대폭 절감할 수 있을 것으로 기대됩니다.

2. 연구 아이디어 생성 자동화

- 제안된 LLM 기반 ResearchAgent는 문제 정의, 방법 개발, 실험 설계 전 과정을 자동 수행합니다.

- 사람과 모델 기반 평가 결과, 베이스라인 대비 novelty, clarity, validity 등 모든 측면에서 큰 폭으로 우수한 성능을 보였습니다.

- 특히 창의성 관련 지표인 Originality, Innovativeness 등에서 외부 지식 활용으로 기존 방법 대비 50% 이상 개선되었습니다.

- LLM은 기존에 사람이 수행하던 연구 아이디어 도출 작업을 상당 부분 자동화하면서도 더 나은 품질의 결과를 생성할 수 있음을 시사합니다.

3. 체계적 발명 문제 해결 자동화

- AutoTRIZ는 LLM을 활용해 TRIZ 방법론의 문제 해결 사고 흐름을 자동화한 도구입니다.

- 실험 결과, AutoTRIZ가 식별한 모순(Contradiction)이 전문가 분석과 70% 일치하는 등 인간 수준에 근접한 추론 능력을 보여주었습니다.

- 기존 TRIZ 활용 시 수 개월의 학습이 필요했지만, AutoTRIZ는 복잡한 개념 이해 없이도 손쉽게 혁신적 솔루션을 도출할 수 있게 해줍니다.

- 또한 AutoTRIZ는 동일 문제에 대해 다양한 관점의 해결안을 신속히 대량 생성함으로써 혁신 아이디어 탐색 공간을 크게 확장시킵니다.

이상의 연구 결과를 종합하면, LLM은 전통적인 연구 방식 대비 비용과 시간을 대폭 절감하면서도 연구 성과의 질을 동등 또는 그 이상으로 높일 수 있음을 알 수 있습니다. 문헌 분석부터 아이디어 제안, 체계적 문제 해결에 이르기까지 전 과정에서 인간 수준에 도달했다고 평가됩니다.

다만 현재까지의 사례 연구와 실험 규모가 제한적이라는 점, LLM의 추론이 때로 오류를 낼 수 있다는 점 등은 한계로 지적됩니다. 향후 대규모의 다양한 연구 문제에 대한 평가를 통해 LLM 기반 연구 자동화 도구의 강점과 약점을 심층 분석하고, 전문가 집단과의 협업이나 다른 연구 방법론과의 결합을 모색함으로써 단점을 보완해 나갈 필요가 있어 보입니다.

그럼에도 불구하고 현재까지의 연구 결과만 놓고 보면, LLM은 과학 연구의 자동화와 혁신 속도 제고에 혁신적 역할을 할 것으로 기대됩니다. 전문가의 수준에 근접하는 성능으로 연구 자원을 획기적으로 절약하면서, 동시에 새로운 연구 기회 포착과 문제 해결 아이디어 도출 역량을 제공함으로써 과학 발전에 기여할 것으로 전망됩니다.

1. "An Autonomous Large Language Model Agent for Chemical Literature Data Mining" (2402.12993v1.pdf)

- LLM을 활용한 문헌 정보 추출 시스템이 반응 조건 데이터에 대해 92.19%의 정밀도(Precision), 78.53%의 재현율(Recall), 84.81%의 F1 점수를 달성함

- 전문가 대비 콘텐츠 정확도는 87%로 근접했지만, 추출 속도는 0.43초로 288초 걸리는 전문가보다 약 670배 빠름

URL: https://arxiv.org/abs/2402.12993

2. "ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models" (2404.07738v1.pdf)

- LLM 기반 ResearchAgent가 문제 정의, 방법 개발, 실험 설계 전 과정을 자동 수행함

- 베이스라인 대비 novelty, clarity, validity 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보임

- 창의성 관련 지표인 Originality, Innovativeness 등에서 외부 지식 활용으로 기존 방법 대비 50% 이상 개선됨

URL: https://arxiv.org/abs/2404.07738

3. "AutoTRIZ: Artificial Ideation with TRIZ and Large Language Models" (2403.13002v3.pdf)

- AutoTRIZ는 LLM을 활용해 TRIZ 방법론의 문제 해결 사고 흐름을 자동화한 도구

- AutoTRIZ가 식별한 모순(Contradiction)이 전문가 분석과 70% 일치하는 등 인간 수준에 근접한 추론 능력을 보여줌

- AutoTRIZ는 동일 문제에 대해 다양한 관점의 해결안을 신속히 대량 생성함으로써 혁신 아이디어 탐색 공간을 크게 확장시킴

URL: https://asmedigitalcollection.asme.org/.../V006T0.../1255237 (출판 예정)

제공해주신 논문들을 종합해보면, 인공지능 기술, 특히 대규모 언어 모델(Large Language Models)이 과학적 발견과 혁신을 가속화하는 데 크게 기여할 것으로 전망됩니다.

첫째, LLM은 방대한 과학 문헌 데이터를 효율적으로 분석하고 새로운 통찰을 도출할 수 있습니다. 연구자 없이도 문헌 데이터에서 실험 조건, 반응 조건, 분자 구조 등 핵심 정보를 고정밀로 추출할 수 있게 됩니다. 이를 통해 연구 인력을 절감하고 성과를 높일 수 있습니다.

둘째, LLM은 과학적 가설 생성을 자동화할 수 있습니다. 문제 정의부터 방법론 개발, 실험 설계에 이르기까지 연구 아이디어 도출 전 과정을 LLM이 수행합니다. 학술 그래프와 지식 저장소를 통해 다양한 분야의 방대한 지식을 활용해 참신하고 유의미한 아이디어를 제안합니다.

셋째, TRIZ 등 발명 문제 해결 방법론과 LLM을 결합한 AutoTRIZ와 같은 도구가 개발되고 있습니다. LLM의 광범위한 지식과 추론 능력을 활용해 TRIZ의 사고 흐름을 자동화하고, 해석 가능한 혁신적 솔루션을 제시합니다. 이는 TRIZ 활용의 진입장벽을 크게 낮출 것입니다.

이처럼 LLM은 연구 자동화와 과학적 발견 가속에 핵심적인 역할을 할 것입니다. 제약/신소재 개발, 에너지/환경 문제 해결 등 다양한 분야에서 연구 혁신을 선도할 것으로 기대됩니다. 다만 LLM의 오류 가능성, 생성 결과 평가/검증 방안 마련 등 한계점도 지적되고 있어, 추가 연구가 필요해 보입니다. LLM과 전문가의 협업, 타 연구 방법론과의 통합 등을 통해 단점을 보완해 나간다면, LLM 기반 연구 자동화 시대가 머지않아 도래할 것으로 전망됩니다.

1ebec223e0dc2bae61abe9e74683706d2ca14583d2d2c9b5b5c1c41e4810ab8b9800716a15aaec44111171b102090e4251df

3

번호	제목	글쓴이	작성일	조회	추천
설문	과음으로 응급실에 가장 많이 갔을 것 같은 스타는?	운영자	25/03/03	-	-
13251353	여자들 전쟁은 남자끼리 하라고 하는데	야갤러(112.151)	24.06.10	53	2
13251352	일진땜에 일그만둔 여선생님 썰품	야갤러(172.226)	24.06.10	123	3
13251348	민희진이 ㄹㅇ 이긴듯... [2]	원영이	24.06.10	97	2
13251347	#밀양남	강햬원	24.06.10	44	0
13251346	아일릿은 유튜바 말왕님 픽이라 아일릿 근소우위가 맞음.. [2]	초고팜	24.06.10	122	2
13251345	원희랑 사귀고싶다	ZPZ	24.06.10	75	0
13251342	한남들 개웃김ㅋㅋㅋㅋ [1]	ㅇㅇ(223.39)	24.06.10	65	2
13251341	朴未宣 니가 기독교야 ???	ㅇㅇ(118.223)	24.06.10	37	0
13251340	난 때리면 돈은 나오는데 거지라 짤짤이만 나온다고 별명 잡몹이였음.. [10]	튤립	24.06.10	88	1
13251339	근데 츄 << 왤캐이뻐짐? [1]	ㅇㅇ(223.39)	24.06.10	65	1
13251337	이서 팔로워 160만이네	ㅇㅇ(211.48)	24.06.10	73	1
13251336	오빠들 고민이써 [9]	야갤러(39.7)	24.06.10	62	0
13251331	뉴진스는 타팬들이 매장시켜도 머글픽이었어서 ㄱㅊ..	ㅇㅇ(125.180)	24.06.10	39	0
13251329	쿠팡 이 십새끼들 하는 짓거리 존나 역겹네ㅋㅋㅋㅋㅋ [3]	ㅇㅇ(14.4)	24.06.10	50	1
13251327	야수니들아 야뿌이랑 놀아조 [5]	야갤러(45.14)	24.06.10	90	0
13251326	정권 교체될때면 나 취업시즌인데 민주당뽑을게 ㅜ [3]	ㅇㅇ(223.39)	24.06.10	45	1
13251324	배변욕 <- 진짜 세다고 느낀게… ㄹㅇ	ZPZ	24.06.10	68	0
13251323	밀양사건 반응들 ㅈㄴ 역겨운게 ㅋㅋ	ㅇㅇ(223.33)	24.06.10	40	0
13251320	학폭 <- 나때는 ‘지우개똥’ 이게 ㄹㅇ 씹헬이였음.. [1]	찐따맨	24.06.10	57	2
13251317	어으 ㄹㅇ 동마렵다 ㅅㅂ [2]	ZPZ	24.06.10	50	1
13251316	밀양 스승 갑자기 자살당하는거아니냐	ㅇㅇ(118.235)	24.06.10	35	2
13251315	이재명 구속을 기각한 판사는 자기가 본인 조국을 파괴시켰다는걸알까 [2]	ㅇㅇ(118.235)	24.06.10	40	0
13251313	아일릿 카피캣이란주장 신뢰도몇퍼임	야갤러(183.103)	24.06.10	81	0
13251312	뉴진스의 하입보이요	ㅇㅇ(125.180)	24.06.10	73	0
13251311	전성기 일베가 지금 야갤만큼 재밌었어??????	ㅇㅇ(211.36)	24.06.10	25	0
13251309	여자일진특) 찐따들한테 발가락 빨으라고함 [2]	야갤러(223.39)	24.06.10	68	0
13251306	무관탈출했는데 [6]	암타황제강시현	24.06.10	45	0
13251307	속보) 유재환 숨진채 발견	ㅇㅇ(118.235)	24.06.10	136	2
13251305	뉴진스 담당일찐 .....jpg	ㅇㅇ(106.102)	24.06.10	80	2
13251304	가장 듣기 싫은 언어 top5	ㅇㅇ	24.06.10	39	0
13251303	아이 시1발 들오자마자 할카스봤네	야갤러(175.209)	24.06.10	45	1
13251302	자짤이걸로해야지 [2]	암타황제강시현	24.06.10	43	0
13251301	야붕이 욕먹었다...jpg	대런플레처	24.06.10	41	1
13251299	kfc오리지날이 ㄹㅇ 찐 치킨이고 나머진 똥임	ㅇㅇ(125.128)	24.06.10	38	0
13251297	아일릿<<그래서 누군데..?	원영이	24.06.10	48	0
13251295	일진특)) 내기축구할때만 나 끼고함. [1]	초고팜	24.06.10	43	0
13251293	와 시발 굿지누나	코토코고슈진사마	24.06.10	95	0
13251292	근데 고등학생때 키 쭉쭉커서 지금 177임 [2]	ㅇㅇ(223.39)	24.06.10	56	0
13251291	[충격] 밀양 피해자 스승, 양심 선언..........jpg [2]	ㅇㅇ(221.147)	24.06.10	288	4
13251290	???:야붕아 우리 친구잖아!!	ㅎㅎ(211.36)	24.06.10	57	0
13251288	루이비통 반팔티	야갤러(110.11)	24.06.10	29	0
13251286	2000년대 초반 찐따들 참 착했어 지금보니ㅋㅋㅋ [1]	야갤러(175.209)	24.06.10	70	0
13251285	지잡에 대한 올바른 정보.	ㅇㅇ(223.39)	24.06.10	49	0
13251284	뉴진스 팬들만 미친듯 댓글 다는데 ㅋㅋ?	ㅇㅇ(119.192)	24.06.10	45	0
13251282	빌리프랩 영상 걸플갤자료 가져다쓴거 실화냐	ㅇㅇ(180.68)	24.06.10	44	0
13251279	이런 사람이 대통령해야 한국 살아남.jpg	메쿠이로	24.06.10	54	0
13251278	본인은 큰욕심없이 ㅍㅌㅊ 여자 원함	EXP	24.06.10	56	0
13251276	일진떡밥 ㄴㄴ... 제발... [4]	슈화(착한대만인)	24.06.10	66	0
13251275	발콜라.jpg	ㅇㅇ(118.235)	24.06.10	50	1
13251272	살결 뽀얗고 달달한 향기나는 여성한테 하고 싶은 거...	ㅇㅇ(211.36)	24.06.10	44	1
뉴스	이대원, 故송대관 추모…”함께 ‘전국노래자랑’ 출연 영광…마지막 무대 잊지 않겠다”	디시트렌드	03.03

최근 방문

즐겨찾기

즐겨찾기 갤러리

갤러리 이슈박스, 최근방문 갤러리

연관 갤러리

개념글 리스트

차단하기

[국내야구 갤러리]

갤러리 본문 영역

게시물을 간편하게 NFT로 만들어 보세요!

NFT 발행 방법

NFT 발행

비회원 글삭제,수정

추천 비추천

댓글 영역

① NFT 발행

② NFT 구매

하단 갤러리 리스트 영역

왼쪽 컨텐츠 영역

갤러리 리스트 영역

페이지 이동

오른쪽 컨텐츠 영역

알림 설정

알림

디시콘 리스트

디시콘

디시콘 검색결과(0)

인기 디시콘

지갑 연결