인간 피드백 데이터(RLHF)의 중요성 - 새로운 기회를 맞은 AI 데이터 수집 및 가공 플랫폼

인간 피드백 데이터(RLHF)의 중요성 - 새로운 기회를 맞은 AI 데이터 수집 및 가공 플랫폼 앞으로 대형언어모델(LLM) 또는 멀티 모달리티(Multi-modality)를 갖춘 범용 모델의 경우, 인터넷 상의 데이터 부족 문제로 인하여 학습 데이터의 상당한 양을 AI 모델이 생성한 ‘합성 데이터’로 채우게 될 것입니다. 오픈AI의 샘 알트먼이나 테슬라의 일론 contents.premium.naver.com 앞으로 대형언어모델(LLM) 또는 멀티 모달리티(Multi-modality)를 갖춘 범용 모델의 경우, 인터넷 상의 데이터 부족 문제로 인하여 학습 데이터의 상당한 양을 AI 모델이 생성한 ‘합성 데이터’로 채우게 될 것입니다. 오픈AI의 샘 알트먼이나 테슬라의 일론 머스크 등 대부분의 AI 업계 리더들도 이와 비슷한 의견을 자주 언급하고 있죠. 대신 이러한 합성 데이터를 그대로 반복해서 모델 학습에 사용하다 보면, 전에 설명드린 것처럼 인공지능이 만들어낸 잘못된 정보(환각 등...

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