[요약]

• GPT-3와같이 대용량 학습한 챗봇은 편향도 같이 학습한다 (예를 들어 이슬람은 폭력적이다)
• 좋지못한 데이터들을 걸러낼 수 있어야한다.
• BLUE 같은 정량적인 평가지표로는 평가하기 힘들다.

Q1. 부캠이 반정도 지났는데, 어느정도해야 잘 따라가고 있는 걸까요?

A. 김성현 마스터님 : 자연어만 보자면 klue 데이터셋의 task 보시고 각 task별로 어떻게 구현 가능할지 감이 오시면 충분히 학습하셨다 생각합니다~ 현실 세계의 문제들은 수 많은 task들의 combination으로 해결하게 되거든요

Q2. 현업에서 모델을 만드는 부분은 일부에 해당하고 이외에도 필요한 작업이 많다고 들었는데, 모델을 만드는 작업은 보통 요구되는 기간이 어느정도나 주어지는 편인가요 ??

A. 김성현 마스터님 : 모델 만드는건 1-2주? ... 제일 중요한 건 <자료조사 → 문제 정의 → 기존의 한계를 극복할 수 있는 논문 서치나 아이디어 회의> 과정을 거의 한달?.. (매일 만나면 회의 & 논문 리뷰)

기업에서는 빠르게 프로토타입을 만드는걸 많이한다. 그걸로 문제를 파악한다음에 2주단위로 해결하고 테스트하고, 다시 문제점 파악하고 앞선 과정 반복... 짧은 주기로 이뤄진다.

Q3. 이번 프로젝트를 통해서 협업이라는 것을 조금이나마 경험해봤던 것 같습니다. 이 과정에서 팀원들과 의견의 다를 수도 있다고 생각을 합니다. 모델을 한 번 돌리게 되면 시간이 오래 걸리고, 주어진 제한 시간이 있어 모든 의견을 실험해 볼 수는 없었던 것 같습니다. 이 때 어떠한 방법으로 해결을 하셨는지에 대해 궁금합니다

A. 김성현 마스터님 : 아마 리소스의 문제인 것 같습니다. 이건 현업에선 없는 경우일 것 같구요.

갈등이 있을 떄 가장 좋은 건 "설득"이라고 생각합니다.

• 설득이 되지 않는다면 논리가 부족한 것이기 때문에 1) 논리를 기르는 연습을 하셔야하고 , 또한 2) 남의 말을 듣고 설득당하시는 것도 연습하셔야 합니다.