인터뷰/예측
중국 DeepSeek 창업자 Liang Wenfeng 인터뷰
작성자
작성일
2024-07-18 11:19
조회
1786
https://mp.weixin.qq.com/s/r9zZaEgqAa_lml_fOEZmjg
라마의 구조는 훈련 효율성과 추론 비용 측면에서 외국 고급 수준보다 2세대 뒤처진 것으로 추정
"Undercurrent": AGI가 실현되는 데 얼마나 걸릴 것이라고 생각하시나요? DeepSeek V2를 출시하기 전에 코드 생성 및 수학적 모델을 출시했으며 밀도 모델에서 MOE로 전환했습니다. 그렇다면 AGI 로드맵의 좌표는 무엇입니까?
Liang Wenfeng : 그것은 2년이 될 수도 있고, 5년이 될 수도 있고, 10년이 될 수도 있습니다. 짧게 말하면 우리 생애에 실현될 것입니다. 로드맵에 대해서는 회사 내에서도 합의가 이뤄지지 않은 상태입니다. 하지만 우리는 세 가지 방향으로 내기를 걸었습니다. 하나는 수학과 코드이고, 두 번째는 다중 양식이며, 세 번째는 자연어 자체입니다. 수학과 코드는 AGI의 자연스러운 시험장입니다. 바둑과 비슷하고 폐쇄적이고 검증 가능한 시스템이며, 자기 학습을 통해 높은 지능을 달성할 수 있습니다. 반면, 현실 세계에서 인간을 참여시키는 멀티모달 학습도 AGI에 필요할 수 있습니다. 우리는 모든 가능성에 열려 있습니다.
라마의 구조는 훈련 효율성과 추론 비용 측면에서 외국 고급 수준보다 2세대 뒤처진 것으로 추정
"Undercurrent": AGI가 실현되는 데 얼마나 걸릴 것이라고 생각하시나요? DeepSeek V2를 출시하기 전에 코드 생성 및 수학적 모델을 출시했으며 밀도 모델에서 MOE로 전환했습니다. 그렇다면 AGI 로드맵의 좌표는 무엇입니까?
Liang Wenfeng : 그것은 2년이 될 수도 있고, 5년이 될 수도 있고, 10년이 될 수도 있습니다. 짧게 말하면 우리 생애에 실현될 것입니다. 로드맵에 대해서는 회사 내에서도 합의가 이뤄지지 않은 상태입니다. 하지만 우리는 세 가지 방향으로 내기를 걸었습니다. 하나는 수학과 코드이고, 두 번째는 다중 양식이며, 세 번째는 자연어 자체입니다. 수학과 코드는 AGI의 자연스러운 시험장입니다. 바둑과 비슷하고 폐쇄적이고 검증 가능한 시스템이며, 자기 학습을 통해 높은 지능을 달성할 수 있습니다. 반면, 현실 세계에서 인간을 참여시키는 멀티모달 학습도 AGI에 필요할 수 있습니다. 우리는 모든 가능성에 열려 있습니다.
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