@오르테가님 세 가지 방법이 있습니다. 하나는 RAG입니다. 데이터를 주기적으로 업데이트 해주기만 하면 알아서 참조합니다. 둘은 써치 엔진입니다. 즉, 웹 서치를 실제 하고, 그 정보를 반영합니다. 셋은 아직 구현이 안 되었으나(내부적으론 되었을지도..) 발표가 된 구글의 타이탄즈식 방법입니다. 동적으로 모델이 업데이트가 됩니다. 컴퓨터와 비슷하며 최신 정보가 컴의 메모리에 입력되고, 영구 지식은 SSD에 입력되는 식입니다.
엔비디아 칩을 안쓴게 아니라 한세대 구형 모델을 비교적 적게 써서 학습했다는 내용이고.. 여전히 엔비디아 칩 아니면 AI 는 대안이 없어서.. 주가 관점에서는 지금이 할인 찬스 인 것 같아요. 작년에 젠슨황이 이야기하길 올해 생산분 칩들이 이미 예약이 꽉 찼다고 했으니.. 일시적인 하락이고.. 매출에는 크게 변동이 없지 않을까 예측해 봅니다.
거울은보고다니니
IP 1.♡.150.132
01-28
2025-01-28 12:00:07
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주식 안하는 사람으로서 그저 지켜보니 영원한 우상향은 없다는 생각을 다시하게 됩니다.
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어떻게 데이터 수집하고 학습시간은 하루만에 끝낸건가? 아님 기존모델로 어떤 내용을 학습했길래. 저 답변이 쉽게 튀어나오나 싶습니다
학습한 내용만으로 답하는건 예전 일입니다..
세 가지 방법이 있습니다.
하나는 RAG입니다.
데이터를 주기적으로 업데이트 해주기만 하면 알아서 참조합니다.
둘은 써치 엔진입니다.
즉, 웹 서치를 실제 하고, 그 정보를 반영합니다.
셋은 아직 구현이 안 되었으나(내부적으론 되었을지도..) 발표가 된 구글의 타이탄즈식 방법입니다.
동적으로 모델이 업데이트가 됩니다.
컴퓨터와 비슷하며 최신 정보가 컴의 메모리에 입력되고, 영구 지식은 SSD에 입력되는 식입니다.
구글이 먼저 선보인 트렌스포머가 트렌스포머2.0으로 이동중인거죠
딥싱크가 먼저 선보였을뿐 사실상 이 기술을 창조한 구글도 작업중이고 내부 시연중인 기술이죠
비용을 줄이고 효율성을 위해서는 필요한 과정입니다.
이제 프로세서보다 메모리 용량과 효율적인 처리가 더더욱 중요해질겁니다
애플은 타 기업보다 덜 빠지지 않을까요. 크게 관련이 없어 보여서요. 며칠전에 중국 관련으로 많이 빠졌고.
여전히 엔비디아 칩 아니면 AI 는 대안이 없어서.. 주가 관점에서는 지금이 할인 찬스 인 것 같아요.
작년에 젠슨황이 이야기하길 올해 생산분 칩들이 이미 예약이 꽉 찼다고 했으니..
일시적인 하락이고.. 매출에는 크게 변동이 없지 않을까 예측해 봅니다.