반응형 스케일링 법칙1 AI 데이터 고갈과 일론 머스크의 합성 데이터 대안 – 심층 분석 원문 출처 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167004 최근 일론 머스크(Elon Musk)가 AI 훈련 데이터 고갈을 공식적으로 언급하며, 인공지능(AI) 학습 방식의 근본적인 한계를 지적했습니다. 그는 합성 데이터(Synthetic Data)를 해결책으로 제시했지만, 이 접근법이 완벽한 해법인지에 대한 논의가 이어지고 있습니다. 1. AI 훈련 데이터 고갈이란?✅ 기존 AI 데이터 학습 방식대규모 언어 모델(LLM)은 정적 데이터를 기반으로 학습.웹 크롤링, 오픈 소스 데이터베이스, 텍스트 및 이미지 데이터 활용.고품질 데이터의 한계로 더 이상의 모델 성능 향상에 제한.✅ 데이터 고갈의 이유스케일링 법칙의 한계:데이터가 많을수록 AI .. 2025. 1. 14. 이전 1 다음 반응형
