고작 성능 몇 프로 올리기 위해 청춘을 갈아넣게 될겁니다. 연구의 목적만 거창하지 실상은 고작 AI의 먹이가 되는 데이터셋 만들고자 인간의 수많은 시간을 갈아넣거나 지엽적인 방식으로 방법론을 만들어서 몇년이 지나도 거의 응용되지 못합니다. 가장 HOT한 분야인 LLM을 가지고 논문을 쓸 때는 고작 1개월 실험한 이걸로 논문을 쉽게 써도 되는가 약간의 자괴감까지 듭니다. 그러한 점에서 이미 정복된 분야라는 말에 공감합니다. 더군다나 그냥 학습하는 것에 불과한 파인튜닝을 제일 잘 하는 회사가 우리나라 AI계를 리딩하고 있는 분야가 LLM의 현실입니다. 취직이 목표면 연구를 직접 하는 것보다 차라리 남의 연구를 기다리면서 쏟아지는 연구 속에서 입맛에 맞게 연마하는게 더 나을지도 모릅니다.
2024.01.17
윗분들 의견도 어느정도는 맞다고 생각하지만 교수님들마다도 생각이 좀 다른 것 같아요.저희 교수님께서는 컴비쪽은 물론 발전가능성이 있지만 이미 한가닥하고 만렙...이 너무 많아서 포화상태라고 하시더라고요;;;굳이 말하면 딥러닝이 그나마 가장 낫다고 하셨어요!근데 사실 어느 분야(nlp,cv등)를 택하셔도 어차피 이미 만렙이 많아요...
2024.01.17
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2024.01.17
2024.01.17