Model Training

Creator
Creator
Seonglae ChoSeonglae Cho
Created
Created
2023 Mar 22 7:59
Editor
Edited
Edited
2024 Mar 8 15:54
실제 응용 분야에서는 대부분의 경우 테스트 분포가 학습 분포와 일치하지 않는다
iteration means The number of passes to complete one epoch.
batch size means Total number of training examples present in a single batch
Model Training Notion
  1. Data preprocessing
  1. model architecture
  1. Reasonable
    Loss Function
  1. 처음에는 적은 data overfitting하고 적은 iteration
  1. Find
    Learning Rate
    ,
    Model Regularization
    계수 최적 찾고
    1. if loss > 3 * original loss, quit early (learning rate is too high)
  1. increase data size & epoch iteration
Model Training Usages
 
 
 
컴퓨팅의 의미, 인간의 지능은 특별한가 - Carl Shulman
일리야 수츠케버는 GPU는 새로운 비트코인이다고 말했고, 일론 머스크는 최근 GPU를 구하는 것이 마약보다 어렵다고 말했습니다. 왜 모든 기업들이 ASIC 칩을 준비하고, 모두가 GPU를 주문하며 컴퓨팅 규모를 키우는 것일까요? 정말 미래의 모델 성능은 실제 사회에 투입이 가능한 지점까지 갈 수 있을까요? 인간만이 가지는 단계는 없는 것일까요. 만약 그렇다면, 인간의 지능은 특별한 것일까요. 지능이 인간을 행성의 지배자로 만들어줄만큼 대단한 것이었다면, 왜 다른 동물들은 더 똑똑한 방향으로 진화하지 못한 것일까요. 왜 인간은 더욱 똑똑해지지 못한 것일까요. 이 모든 이야기를 담은 아주 흥미로운 인터뷰를 Dwarkesh Patel이 진행하는 The Lunar Society에서 담아냈습니다. Carl Shulman은 옥스포드의 Future of Humanity Institute 연구원이자 Open Philanthropy Project의 어드바이저이며 이전에는 기계지능연구소(MIRI, Machine Intelligence Research Institute)에 몸담았던 사람입니다. 닉 보스트롬과 Propositions Concerning Digital Minds and Society라는, 고도의 AI가 사회에 통합되는 과정에 대한 논문을 쓰기도 한 연구자입니다. 우리의 관점을 바꿔줄만큼 흥미로운 인터뷰, 함께 들어볼까요? https://www.youtube.com/watch?v=_kRg-ZP1vQc&t=6533s https://www.youtube.com/@UCXl4i9dYBrFOabk0xGmbkRA
컴퓨팅의 의미, 인간의 지능은 특별한가 - Carl Shulman
 
 

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