Reply Edit: 생성형 인공지능 박사 학위 가치 있나요??

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https://www.quora.com/What-is-generative-AI-vs-non-generative-AI-What-sets-them-apart

그냥 우리가 아는 소설쓰고 작곡하고 그림그리고 영화만드는 것들은 모두가 생성형.  창조(사실은 모방)해서 생성한다.  이건 참과 진리도 없고 그냥 거짓말도 많을듯.  어차피 다  거짓들 ㅋㅋㅋ.  얼마나 그럴듯하게 진짜처럼 보이게 하느냐가 관건.   넌 제너레이티브는 주어진 데이타를 구분하고 분류하고 답을 선택해서 주는것들.   답을 풀어서 던져주는것은 아마 둘다 가능할듯.

https://medium.com/@nonsibiventures/ai-series-part-1-is-non-generative-ai-dead-c5559fbcde29

챗 지피티가 generative pre-tained tansformer 의 약자인데, 제너레이티브를 가능하게 한 알고리듬이 트랜스포머라는것인데...트랜스포머를 이용하면 대부분다 생성형임. 근데 최근것들은 대부분 트랜스포머를 이용함.  트랜스포머가 현재까지 나온 인공지능 알고리듬중 가장 최신의 혁신적 알고리듬임. 2017 년인가 논문으로 나왓음.  원래 언어를 위해 개발되었지만 다른 분야로도 확산중.  결국 대중에게 얼려진건 챗지피티 때문이니 트랜스포머가 현재 대중적인 인식의 인공지능을 대표한다고 볼수있음.  그러니 인공지능을 공부한다면 그전거 다 무시하고 바로 트랜스포머 논문부터 시작하면 됨.  그러면 트랜스포머를 이해하기 위하여 그로부터 몇년 정도 더 뒤로 회귀하기만 하면됨.  트랜스포머를 이해하면 오늘날의 최신 알고리듬의 기초를  거의 다 알게 되는게 됨.  그 안에 역사가 다 집적되어 있음.

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