🤖 Сайн байна уу, CLEVI байна.
1-р сарын 20-ноос 22-ны хооронд Чонбукын үндэсний их сургуулиас зохион байгуулсан 「2025 JBNU судалгааны үзэсгэлэнгийн долоо хоног (Research Fair Week)」 арга хэмжээнд оролцлоо.
Энэхүү арга хэмжээ нь Чонбукын үндэсний их сургуулийн шилдэг судалгааны үр дүнд тулгуурлан, аж үйлдвэр болон үндэсний стратегитай уялдсан ирээдүйн технологийн чиг хандлагыг танилцуулж, аж үйлдвэр, академи, судалгаа, төрийн байгууллагууд хамтран оролцох харилцааны талбарыг бүрдүүлсэн утга учиртай арга хэмжээ байлаа.
Ялангуяа CLEVI-ийн төлөөлөн удирдах захирал И Хван Хо 20-нд болсон нээлтийн ёслолын VIP илтгэгчээр уригдсан юм! 👏
Тухайн өдрийн уур амьсгалыг дахин нэг мэдэрцгээе!
Эхлэхийн өмнө төлөөлөн удирдах захирал И Хван Хо илтгэлээ бэлдэж байгаа нь энэ. Илтгэлээ хэрхэн илүү агуулгатай бөгөөд ойлгомжтой болгох талаар бодож байгаа нь харагдаж байна.
Арга хэмжээ эхэлж, нээлтийн ёслол боллоо.
Юуны өмнө Чонбукын үндэсний их сургуулийн оюутны шууд бүтээсэн лайв арт перформансаар арга хэмжээг сүртэй эхлүүллээ.
Эхний үндсэн илтгэлийн дараа “AI яагаад биет зуучлагч шаарддаг вэ?” сэдвээр манай CLEVI-ийн төлөөлөн удирдах захирал И Хван Хо хоёр дахь үндсэн илтгэлийг тавилаа. Товчхон үзэх үү?
AI ер нь ертөнцийг ямар арга замаар ойлгож,
өгүүлбэр бүтээж, бүр үйлдэл хийдэг вэ?
Бидний өдөр бүр ашигладаг ChatGPT, Claude зэрэг том хэлний загварууд (LLM) өгүүлбэрийг чухам ямар зарчмаар ойлгож, бүтээдэг болохыг, тэдгээрийн “тархин доторх” үйл явцыг хамтдаа харцгаая.
- Нэрийн шошго өгөх (Token ID): AI эхлээд бүх үгэнд “5”, “8” гэх мэт давтагдашгүй дугаар оноож удирддаг.
- Газрын зураг дээр хаяг тэмдэглэх (Vector): Гэхдээ зөвхөн энгийн дугаараар утгыг нь мэдэх боломжгүй тул үг бүрт хэдэн зуун тооноос бүрдэх “нарийвчилсан хаяг (координат)” оноодог.
- Хөршүүдээ олох: Ижил төстэй утгатай үгс (жишээлбэл, “the”, “a”) энэ газрын зураг дээр маш ойрхон байрлаж, “хөршүүд” шиг хамт оршдог.
Тэгвэл AI дараагийн үгийг хэрхэн таадаг вэ?
Үндсэн өгөгдлийн хувиргалтыг ойлгосон тул одоо эдгээр тоо хэрхэн бодит өгүүлбэр болон төрдөг болохыг бүхэлд нь харцгаая. Энд "Paris is the city..." гэсэн оролтын утга байна гэж төсөөлье.
Tokenizer (хэсэглэх): Бидний оруулсан өгүүлбэр өмнө харсанчлан токенайзераар дамжин тоо (Token ID) болж хувирна. "Paris" нь 1652, "is" нь 5... гэх мэт.
LLM (асар том тооцоолуур): Эдгээр тоонуудын багц LLM (зураг дээрх Bloom загвар) хэмээх асар том тооцоолуурт орно. Энд өмнө сурсан 'вектор'-ын үйлдлээр контекстыг ойлгоно. 'Аа, одоо Парис хэмээх хотын тухай ярьж байна!' гэж хэлж байгаа мэт.
Logits & Softmax (магадлал тооцоолох): Тооцооллоо дуусгасны дараа AI дараа нь гарч болох хэдэн арван мянган үгийн нэр дэвшигчид оноо өгнө. Дараа нь 'софтмакс' хэмээх шүүлтүүрээр дамжуулж, үүнийг бидэнд харахад хялбар **'магадлал'** болгон хувиргана.
Эцсийн сонголт: Баруун талын графикийг харна уу.
- of → 33.7%
- that → 15.3%
- where → 9.4%
Эцэст нь AI магадлал хамгийн өндөр **'of'**-ыг сонгож, "Paris is the city of..." хэмээх өгүүлбэрийг үргэлжлүүлэн бүтээнэ. Энэ үйл явцыг хэдэн арван мянган удаа давтаж, бидний хардаг урт хариултыг бий болгодог.
Дүгнэж хэлбэл, AI үгийг санана гэдэг нь үсгийг цээжлэх бус, асар том утгын газрын зураг дээр тухайн үг хаана оршдогийг 'хаяг' хэлбэрээр санахтай адил юм.
LLM-ийг хараа, робот болон үйлдлийн сургалтын чиглэлээр өргөжүүлж болно.
Утгыг ойлгож, харж ойлгон, үйлдэл хийдэг AI.
AI-д гар, хөл өгнө гэдэг нь хэл ярианаас танин мэдэхүй рүү, цаашлаад үйлдэл рүү хүрэх оюун ухааны өргөжлийг хэлнэ.
AI нь цаашид санаа, төсөөллийн хүрээнд бус, хэрэгжүүлэлт болон бодит байдлын шатанд орж байна.
Клевигийн дараагийн алхам
Клеви цаашид илүү олон хүн AI технологи бодит ертөнцөд хэрхэн ажилладгийг биечлэн туршиж үзэх боломжтой болгохын тулд сургуулийн доторх болон гаднах семинар, дадлагын төсөл, туршилтын булан зэрэг олон төрлийн боломжийг нэмэгдүүлэн хөгжүүлэхээр төлөвлөж байна.
Энэ удаагийн Жонбукын Үндэсний Их Сургуулийн лекц оюутнууд болон биднийг холбосон эрхэм гүүр болсон шиг, цаашид ч технологичид ба хэрэглэгчид, академи ба аж үйлдвэрийн салбарын хооронд гүүр болж ажилласаар байх болно.