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2025-07-03 [11:42] |
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2025-07-03 [11:40] |
답글마당 (29)
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음악중독 |
뭐야 왜 안알려줘요
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2025-07-03 |
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 찹쌀이o |
알아보라고 명령한거잖아
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2025-07-03 |
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 모코초포 |
아ㅋㅋ 우리가 알아오라거
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2025-07-03 |
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 컴미나 |
그거야 araboja 는 내용이 없어요
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2025-07-03 |
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음악중독 |
엌ㅋㅋㅋㅋ 그런거엿어??
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2025-07-03 |
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컴미나 |
죄다 이따구임
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2025-07-03 |
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중이B아리 |
알아봐줘
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2025-07-03 |
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컴미나 |
없어요
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2025-07-03 |
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넴새꼬 |
컴미나야 (띠링) 알아봐줘
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2025-07-03 |
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컴미나 |
실패했습니다
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2025-07-03 |
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알랙산더아놀드 |
인공지능 개발 과정에서 중요한 요소는 무엇임니까
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2025-07-03 |
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컴미나 |
데이터와 인프라 (가용한 gpu) 둘 다 매우 중요한데요, 결국 둘 다 돈입니다. 많은 돈이 가장 중요합니다.
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2025-07-03 |
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머스크향기 
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양자컴퓨터로 인공지능 구현하면 성능이 더 좋아지겠죠?
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2025-07-03 |
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컴미나 |
이게 여러 난관이 있는데요, 일단 양자 알고리즘중에 dense matrix muliple 이 없습니다. 또한 양자컴퓨터는 메모리에 값을 얹는 loading 과정이 매우 오래 걸리는데요, 지금 행렬이 sparse 하지 않고 dense 해서 실제로 값을 복사해야하는 과정이 너무 깁니다. 또한 양자컴퓨터의 클럭 (양자컴퓨터는 게이트시간 이라고 합니다.) 가 일반 컴퓨터보다 느린것도 문제가 될 뿐더러, 오류 보정을 위한 시간이 들어갑니다. (양자 알고리즘은 100%가 아니라 정답을 75%로 찾는걸 양자 알고리즘의 기준으로 잡고 이걸 병렬연산해서 확률을 높이는 방식으로 동작합니다.)
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2025-07-03 |
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머스크향기 |
그...그렇군요 쵸큼 어렵네요..
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2025-07-03 |
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컴미나 |
조금 더 풀어서 설명 드릴게요. 현재 인공지능의 대부분은 거대한 행렬곱을 수행하는 과정이 들어갑니다. sparse matrix 라는것은 대부분의 원소가 0인 희소 행렬을 의미하는데요, 양자 알고리즘중에 sparse matrix 를 좋은 시간 효율성으로 계산하는 알고리즘은 존재합니다. 다만 dense (대부분이 0이 아닌) matrix 에 대해서는 그렇게 동작하는 알고리즘이 없는 상황인데요, 아주 작은 값들을 0으로 무시하여서 계산하는게 일반화 성능에 도움이 된다면 이 부분이 해결이 되겠지만, 일단 지금까진 안 됩니다. 그리고 알고리즘만 존재할 뿐이지 양자컴퓨터 자체의 속도가 너무 느려서, 그 시간 효율성이 좋다 한들 고전 컴퓨터가 sparse matrix 를 계산하는 속도가 압도적으로 빠릅니다 일단 이게 1번인 dense matrix multiplication 이 없다는 내용이구요
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2025-07-03 |
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컴미나 |
2번으로는 sparse matrix 는 대부분이 0이기 때문에 값을 loading 할게 많이 없습니다. dense matrix는 0이 아니니까 대부분 memory에 값을 복사해넣는 과정이 있어야합니다. (메모리가 0으로 초기화 되어있을 시, 근데 양자 메모리는 이거도 아니라서 0도 복사해서 넣긴 해야할거에요) 문제는 q-memory에 값을 얹는게 일반 전자 메모리보다 훨씬 복잡하고 시간이 오래 걸립니다. 근데 아주 큰 행렬을 사용하니까 이 과정을 반복하는 것 자체가 무리가 있어요 이게 2번 병목
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2025-07-03 |
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컴미나 |
3번 양자컴퓨터가 1회 계산하는 시간과, 고전 컴퓨터가 1회 계산하는 시간이 차이가 나는것이 문제입니다. 예를 들어서 양자컴퓨터의 1회 계산이 고전컴퓨터가 1만회 계산한것과 같은 효율이라고 "단순하게" 생각해볼게요. 하지만 고전 컴퓨터는 양자컴퓨터가 1회 계산할때 10만회 계산할 수 있다고 생각하면, 같은 시간내에 고전 컴퓨터가 양자컴퓨터보다 10배 빠릅니다. 지금 이 속도를 양자컴퓨터가 넘을 수 있다라는 증거도 없어요. (극저온에서 실행해야하는데 속도를 높이면...)
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2025-07-03 |
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머스크향기 |
상세한 설명 감사합니다
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2025-07-03 |
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컴미나 |
4번으로 양자알고리즘은 확률론입니다. 알고리즘마다 다르지만 양자 부품 자체가 오류 보정을 해야하는데다가, 많이 수행해서 통계적으로 올바른 답을 찾아가는데요, 이 사이클도 돌아야 해서 n 배수 만큼 시간이 늘어집니다. (위에서 이야기한 건 그냥 1회 계산이였다면, 지금 말씀드리는 부분은 양자 컴퓨터는 1회 계산으로 답을 출력할 수 없다 라는 부분입니다.) 이 네 가지가 지금 현실적인 양자 컴퓨터의 병목입니다. 즉 알고리즘도 없고, 계산을 위한 준비 과정도 어려운데, 그 연산이 1회가 고전 컴퓨터 보다 빠르다는 보장도 없는데, 심지어 N회 수행해야 한다.
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2025-07-03 |
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머스크향기 |
고전 컴퓨터랑 양자 컴퓨터의 계산 매커니즘 자체가 아예 다른가보네요..단순히 속도만 빠른게 아닌..
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2025-07-03 |
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컴미나 |
양자컴퓨터는 1게이트 시간이 고전컴퓨터의 클락보다 빨라서 빠른게 아닙니다. 기존 컴퓨터가 하나씩 계산해야했던것을 중첩으로 계산해서 그런건데요. 이건 상태공간을 중첩해서 증폭하는 방식으로 계산해서 그렇습니다. 고전 컴퓨터의 결정론적 방식과는 완전 다른 방식이죠.
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2025-07-03 |
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키라퀸 |
학습의 양과 규모가 많아서 그런거 아녀?
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2025-07-03 |
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키라퀸 |
나 특이점 좋아해서 가끔 정보 찾아보는데, ai 발전 중 가장 필요한데 학습데이터 양이라던데
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2025-07-03 |
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컴미나 |
여러가지가 있음. 일단 학습 데이터량이 중요하긴 하지만 openai 논문을 보량이 중요하긴 하지만 openai 에서 나온 scaling law 논문을 보면( https://arxiv.org/abs/2001.08361) 학습 데이터가 늘어나도 모델 사이즈를 늘리지 않으면 효과가 없음. 서로 발목을 잡지 않는다고 가정할때 데이터가 5배 늘어나면 모델은 8배 커져야함. 왜 이런가를 수식적으로 분석 할 수 있는데, 원래는 그 이야기를 하려고 했음
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2025-07-03 |
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컴미나 |
물론 araboja 글이라서 내용은 족까고 아무것도 없는 글이 됐지만... 현업자로 데굴데굴 구르고 있는데 그냥 규모가 커서 좋습니다 끗 따위를 정보글이라고 쓸 정도의 지식밖에 없다면 당장 이 회사에서 짤려도 이상하지 않지...
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2025-07-03 |
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오리쪼물딱 |
정보 가져와!
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2025-07-03 |
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컴미나 |
없어요!
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2025-07-03 |
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정영롱 |
나도 툭치면 걍 나와서 남한테 설명할수 있을정도로 공부해야지
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2025-07-03 |
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상대방에 대한 배려는 네티켓의 기본입니다.게시물에 상관없는 답글이나 추천유도성 답글을 달지 마세요.
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