최근에 올라온 AI학습 특이점
정겨워
이번 아카이브에 올라온건데
초록을 보면
5000만개의 실제 이미지로 학습 시킨 AI보다
2000만개의 AI 생성한 이미지로 학습한 AI의 이미지가 훨씬 정확하고, 높은 완성도가 나왔다는 거
이게 왜 특이한데? 라고 할 수 있는데
얼마전 일본의 연구팀의 결과는 AI가 생성한 이미지를 섞을수록
품질 저하가 발생한다라고 했었는데, 그것에 정면 반박하는 연구결과라서 흥미로움
실제로는 AI의 결과물을 다시 반복학습하는 강화학습할 수록 더 정확성과 완성도가 높은 논문이 나왔다고 함
처음 학습할때 참고했던 데이터를 제외하고
지속적으로 AI가 생성해낸 결과로 학습해서 더 좋은 결과를 뽑는
일종의 기술적 특이점이 온게 아닐까 싶을정도
3줄요약
1.기존에 커뮤니티에서는 AI가 만든 자료로 학습하면, 품질 저하가 일어난다는 식의 정보가 퍼져나감
2. 하지만 그건 사실이 아니며, 오히려 AI 창작물로 다시 학습시킨 창작물이 현실 이미지로 창작한 AI보다 정확성이 더 높다고 나옴
3.즉 AI가 만들어낸 결과물로 AI가 학습하는 게 실제 사진으로 학습하는 것보다 더 정확성이 높단 이야기
출처-고급 렉카인 내가 아카이브 논문 가져옴
땡2345
