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.

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