Пікірлер

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  @Echidna0124Күн бұрын

  이분 이걸로 논란 생겨서 유튭 안 올리는건가 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

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  @user-cw5jl2ug3l2 күн бұрын

  에초에 문자가 알파벳마냥 나열이 아니라 조합인것 부터 진입장벽 ㅈ됨

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  @twitch76105 күн бұрын

  현 언매하는 고딩으로서 너무너무 공감됩니다 역시 각하 충성충성

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  @Multiply3397 күн бұрын

  찾았다 진짜 본채널

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  @p4rk5h9 күн бұрын

  토크나이징 하기 쓰레기같은 언어 쌉인정

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  @p4rk5h9 күн бұрын

  그리고 좀 이슈가 있는 점: 훈민정음은 Abstract에도 나와있지만 한국어 음성표기를 위한 발음표기기호시스템이지 이걸 주 언어로 쓰라고 만든게 아님. 오히려 세종대왕은 이렇게 쓰고 있는걸 더 싫어할 수도 있음. 지가 해례본에 쓰기에는 이렇게 쓰라고 만든 문자가 아니거든. 이걸 “한글”로 쓰자고 도입을 본격적으로 시작한건 근대화 이후에 주시경선생 + 대한어학회 그쪽임. (훈민정음 != 한글, 주시경식 훈민정음 포크판이 한글임) 그러면서 웰컴투 문법헬이 만들어진거임. 그 전까지는 그냥 발음표기시스템. 좋게 말하면 정규화를 해준거고 나쁘게 말하면 지 멋대로 표준 만들어 버린거임. (생긴거만 똑같고 아키텍쳐는 갈아버린 무언가. 이미 표음문자가 아님) 그 와중에 레거시는 대응해야 하니까 몇몇단어표기는 굳어진거고. 여기서 마구잡이로 근본없이 마구 바뀐 한국어단어 하나로 난이도 상승 거기다가 한국어가 수식관계라던지 이런게 좀 어족계통이 속한말로 하면 ”근본이 없음“ (알타이어족 계통이라는 것도 현대 학회에서는 밀리는 추세임) 그냥 이런 한국어 같은 설계 가진놈이 없어. 그러니 엉망진창인 설계더라도 쓰는사람들이 많아서 구현체가 많은것도 아냐. 쌩판 새로 배워야됨. 게다가 한글의 특성 때문에 완성형/조합형 정규화 시킨 벡터 만들기도 힘듦. 정규화도 몇댓번 해줘야함. 거기에다가 앞에서 나온 “한글”화 작업하면서 지멋대로 만든 표준한국어 때문에 거지같은 형태소 분석 엣지케이스들 다 대응 해줘야함 그저 쓰레기같은 언어.

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  @p4rk5h9 күн бұрын

  기본적으로 Transformer Network 는 앞에서 나왔던 컨텍스트를 바탕으로 생성해 나가는 방식인데, (LSTM, GAN 등 기존 트렌드들도 단어의 스트림을 완성해 나가는 방식임) 한국어는 수식 방향도 마구잡이로 튀니까 현대 SOTA 모델들하고 맞지도 않음. 다른 언어들에서 잘 작동하는 거 한국어만 유단히 퍼포먼스 박살남 한국어 깐다고 뭐라 하는 사람들은 개인적으로 묶어놓고 자연어 처리 아님 한국어 IME 만들어 보라고 시켜야됨

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  @ssipdeokoreo8 күн бұрын

  관련분야종사자 ㄷㄷㄷㄷ

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  @user-pu2ff1wo5m8 күн бұрын

  음 완벽히 이해했어!

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  @user-jh1db4wb5k12 күн бұрын

  각별 오랜만에 보는데 왜캐 힘 없어보이지.. 얼굴도 달라진것 같음..

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  @RemoveWholeChinese12 күн бұрын

  조커가 된 각뱅이 형

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  @Im_lostnow15 күн бұрын

  혹시 라이브는 이제 어디서 시청해야 하나요?

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  @Ubomi0912 күн бұрын

  치지직이용!!

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  @CDRX_452417 күн бұрын

  저는 4090쓰다가 이거는 게임컴에 달아버리고 3090 2대로 VRAM 48기가 만들었죠 ㅋㅋ A100은 VRAM 40이나 80GB HBM2/ H100은 HBM3 80GB여서 차이가 큰 카드입니다 ㅋㅋ 그리고 쿠다코어 수도 2배정도 H100이 많아요 공정도 다르고 해서 A100대비 H100이 10배 이상 퍼포먼스 나옵니다 영상에서 말씀하신 Ada는 아마 RTX 6000 Ada같은데 얘는 Ada Lovelace 아키텍쳐(4000번대)이고 VRAM이 48GB에 쿠다가 4090보다 살짝 많다고 보시면 됩니다 얘는 좀 싸서 6800불이고 (900정도) 한국 공식 수입은 아마 리더스시스템에서 할텐데 RTX6000 48GB 제품은 1200정도에 수입됩니다 반면 A100이나 H100은 각각 3000만원 초반/후반정도 가격대이구요 사실 추론할때는 CUDA 코어 수보다는 VRAM 용량이 더 큰 영향을 미치기에 실사용은 VRAM 용량만 같으면 사실상 같다고 보시면 됩니다 (3090 2개산 내가 승리자인가?)라기에는 학습에서는 2배 이상 차이나기에 전문적으로 하려면 A100이나 H100이 있어야겠지만, 솔직히 말해서 학습은 한 번 해두면 계속 추론할 수 있다보니까 추론에 충분한 VRAM만 확보하면 만족하면서 쓸 수 있습니다 3090 요즘 100만원 언더로 구할 수 있어서 200이면 2장인데 이거정도면 NLP나 Computer Vision정도는 충분합니다 그래서 제 3090 사가실분?

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  @CDRX_452417 күн бұрын

  참고로 3090 듀얼로 구성하실 분들은 NVLINK가 아닌 꼭 병렬구조로 다시길 바랍니다 소프트웨어적으로 그게 훨씬 안정적이고 성능도 잘나옵니다 그리고 구형제품 진짜 사지마세요(NVIDIA-Tesla P40 24G GPU )이런애들 VRAM 크다고 무턱대고 구매했다가는 20만원 그냥 날립니다..... 4060보다도 못해요 진짜... 최소한 아키텍쳐상 튜링이나 파스칼은 가셔야해요 혹시나 추론작업만 하신다면 (진짜 권장하진 않지만) 라데온 가시는것도 나쁘진 않습니다 일단 동일가격 GeForce보다는 VRAM도 크고 깡성능도 좋아서 일부 추론 작업(특히 Pytorch나 DirectML같은 라이브러리만 사용하고 CUDA 사용하지 않는 작업)에서는 라데온이 우위긴 합니다. 그래도 99.99999%의 AI프로젝트들이 CUDA로 개발되어서 울며 겨자먹기로 엔비디아 카드를 살 수 밖에 없습니다 정말 그러한 추론작업만 하신다면 6800XT나 7600XT같은거 사시고 CUDA 사용하는 작업 하신다면 4060Ti 16GB나 중고 3090이 그나마 낫습니다(nvidia 기준 각각 가장 저렴한 16GB/24GB VRAM 탑재 모델입니다)

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  @준비됐어공12 күн бұрын

  @@CDRX_4524 과... 광기다 ㄷㄷ

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  @CDRX_452412 күн бұрын

  @@준비됐어공 엔비댜에 당한게 많아서...

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  @Take_that_Taeik19 күн бұрын

  몇 달 동안 각님 생방 못 보고있는데 각별님 인공지능 공부하고계세요??? 또 뭘 만드시려고....

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  @Take_that_Taeik20 күн бұрын

  대체 뭘 만들고 계신가요..

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  @CDRX_452421 күн бұрын

  원래 미쳐돌아감... 말뭉치 관련해서 조금 깔짝여봤는데 미친짓 맞음...

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  @RemoveWholeChinese22 күн бұрын

  세종대왕: 각별 학생, F줄까?

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  @foreversuhye-o_o23 күн бұрын

  세종댸왕님 한번만 용서해주세요 한글은 개쓰레기임. 모국어인사람들이 해도 엄청어렵고 마스터하는것도 거의불가능함.. 한국 말을 표기하는데는 찢었지만.. 한글은 쓰레기수준의 난이도임ㅠ

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  @MangoPenguin25 күн бұрын

  늙어도 잘생길 상이야...

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  @user-bu1wt1zp7t26 күн бұрын

  세종대왕 찬양이지

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  @put_your_d_away28 күн бұрын

  쿼카

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  @park1127Ай бұрын

  무슨 방송인가요?

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  @준비됐어공23 күн бұрын

  4/23 각별님 생일 방송입니다

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  @user-is1wp7it5eАй бұрын

  아니 이분 편집 왜이리 잘해 ㅋㅋㅋ

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  @총총다못3 ай бұрын

  한글은 고트 , 한국어는 쓰레기맞음

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  @furinaru3 ай бұрын

  원래 한국어가 자연어 처리에 있어서 어렵긴하죠... 관련 학과 졸업생으로서 자연어 처리할때 미친언어긴함