구글의 기술 전문가 제프 딘이 언급한 놀라운 논문: 타이탄 인공지능이 간단한 설명을 제공해 드립니다. 타이탄은 AI에 "진정한 기억력"을 부여하여 인간처럼 중요한 것을 기억하고 중요하지 않은 것은 잊으며 사용될수록 학습하고 기억할 수 있도록 합니다. 세 가지 인상적인 특징: 1. 인공지능 분야에서 "금붕어 기억력" 문제를 해결했습니다. 트랜스포머: 마치 모범생처럼 모든 것을 명확하게 기억하지만, 머릿속에 너무 많은 정보를 담아둘 수는 없다(몇천 단어 정도밖에 읽지 못한다). 기존의 RNN은 마치 압축광처럼 모든 것을 작은 상자에 쑤셔 넣어 결국 아무것도 기억하지 못하게 됩니다. 타이탄의 솔루션 - 단기 기억: 주의력 메커니즘을 활용하여 현재 보고 있는 내용을 정확하게 처리합니다. - 장기 기억: 신경망을 "두뇌"로 사용하여 중요한 정보를 매개변수로 인코딩합니다. - 영구 메모리: 작업 자체에 대한 지식을 저장하는 것 인간의 뇌처럼, 세 가지 유형의 기억은 각각 고유한 기능을 가지고 있습니다. 2. 무엇을 기억할 가치가 있는지 판단할 수 있다 핵심 혁신: 인간의 기억 체계에서 영감을 얻었습니다. 예상치 못한 사건은 더 쉽게 기억되며, 이를 '놀라움' 지표로 정의합니다. 뉴스를 읽어보세요: "오늘은 날씨가 좋네요"라는 말을 보면 놀라지 마세요. 굳이 기억할 필요는 없으니까요. - "화성에서 생명체가 발견되었다"는 문구를 보고 깜짝 놀라서 재빨리 적어 두었습니다. - 후속 보고서 → 이제는 그다지 놀랍지는 않지만, 이전의 주요 사건들과 관련이 있기 때문에 기억해 둘 가치가 있습니다. 타이탄의 작동 방식: - 현재의 놀라움: 이 정보는 내가 이전에 본 정보와 얼마나 다른가? - 역사적 이변: 최근에 주목할 만한 사건이 있었나요? - 적응적 망각: 이 기억은 얼마나 오랫동안 유지되어야 할까요? 3. 사용하면서 배우세요. 그러면 사용할수록 더 똑똑해질 것입니다. 기존 모델은 학습이 완료되면 고정됩니다. 테스트 과정에서는 '학습'이 아닌 '기억'만 할 수 있습니다. 테스트 중에도 타이탄의 메모리 모듈은 계속 업데이트되었으며, 새로운 콘텐츠가 감지될 때마다 실시간으로 메모리를 조정했습니다. 실험 결과는 얼마나 극적이었습니까? 매우 긴 텍스트 이해력 문제, 건초 더미에서 바늘 찾기 과제 16,000단어 분량의 기사에서 핵심 정보를 찾아보세요. 타이탄의 정확도는 96% 이상입니다. 저의 가장 강력한 상대인 Mamba2의 예상 승률은 5.4%입니다 (사실상 추측입니다). BABILong의 매우 어려운 추론 과제: 백만 단어 분량의 문서에서 추론하기. 파라미터 수가 700억 개에 달하는 라마 3.1을 타이탄은 70분의 1도 안 되는 파라미터 수로 물리쳤을 뿐 아니라 GPT-4까지 능가했습니다. 또한 일상적인 업무에서도 뛰어난 성과를 보입니다. - 언어 모델링: Transformer 및 모든 선형 RNN보다 우수함 - 시계열 예측: 7개 데이터셋에서 선두를 차지했습니다. - 유전자 서열 분석: 최첨단(SOTA) 수준 달성 다른 모델들은 왜 그렇게 할 수 없는 걸까요? 트랜스포머의 딜레마: 백만 단어를 기억하고 싶다? 메모리 용량이 폭발할 지경이고, 계산도 불가능하며, 고정된 길이의 윈도우 형태로만 정보를 볼 수 있다. 선형 RNN의 문제점은 과거 데이터를 벡터나 행렬로 압축한다는 점인데, 이는 마치 책 한 권을 한 문장으로 요약하는 것과 같습니다. 이 과정에서 너무 많은 정보가 손실되고, 망각 메커니즘이 없어 시간이 지남에 따라 "두뇌"가 혼란스러워집니다. 타이탄의 장점 - 심층 메모리: 다층 신경망을 메모리로 사용하는 것은 단일 행렬을 사용하는 것보다 훨씬 강력합니다. - 모멘텀 메커니즘: 현재뿐만 아니라 최근 추세도 살펴보세요. - 망각의 문: 잊어야 할 것은 잊고, 기억해야 할 것은 기억하라. - 병렬 처리: 복잡하지만 속도가 느리지 않습니다. 기술적 독창성 "학습"을 "기억"으로 변환하는 것은 본질적으로 경사 하강법을 수행하는 메모리 모듈을 사용하는 것을 의미하지만, 이는 테스트 중에 수행되므로 "메타 학습기"와 동일합니다. 기존의 여러 방법들이 통합되었습니다. - 맘바의 잊혀진 문? 타이탄의 특별한 경우 - DeltaNet의 점진적 규칙은 Titans의 간소화된 버전인가요? - TTT 테스트 타임 훈련? 타이탄즈는 기세를 더하고 잊어버렸습니다. 이 직업이 왜 중요한가요? 이는 단순히 "모델을 확장"하거나 "주의 집중을 최적화"하는 것을 넘어, 기억 시스템의 관점에서 아키텍처를 재고하는 새로운 사고의 길을 열었습니다. 실질적인 문제점 해결: 장문의 문서 분석, 긴 영상 시청, 지속적인 학습 시나리오. 마지막 비유 트랜스포머는 카메라 메모리와 같습니다. 카메라가 본 모든 것을 기억할 수 있지만, 한 번에 아주 작은 부분만 볼 수 있습니다. 기존의 RNN은 마치 메모를 할 때 모든 내용을 몇 문장으로 요약하지만 세부적인 내용은 놓치는 것과 같습니다. 타이탄 = 인간의 뇌 단기 기억: 현재 정보를 처리합니다. - 장기 기억: 중요한 경험을 저장하는 것 메타 메모리: 학습 방법을 아는 것 중요하지 않은 것들은 잊어버리세요 무엇이 그것을 강하게 만드는가? 1. 더 많은 것을 기억할 수 있습니다: 200만 토큰까지 확장하는 경우, 다른 모델들은 오래전에 붕괴했을 것입니다. 2. 더 정확하게 기억하라: 무엇이 중요하고 무엇을 잊어야 하는지 알아라. 3. 사용하면 할수록 더 똑똑해집니다. 테스트 중에도 계속 학습합니다. 4. 이 이론은 입증되었습니다. 수학적 증명과 실험이 있습니다. 5. 실험 결과는 매우 인상적입니다. 모든 과제가 최첨단(SOTA) 수준이거나 그에 근접합니다. 정말 멋지네요!
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