GPT3.5 파인튜닝 공개되었습니다.
가격은 일반 (input $0.0015 / 1K tokens) 대비 약 10배 정도 비싸다고 할 수 있고 GPT4의 (input $0.03 / 1K tokens) 절반 정도 되네요. GPT3.5를 도메인 특화 등에 파인튜닝해서 GPT4보다 더 좋은 성능을 낼 수 있다면 이익이겠습니다.
Training: $0.008 / 1K Tokens
Usage input: $0.012 / 1K Tokens
Usage output: $0.016 / 1K Tokens
치열한 도메인 특화 경쟁이 시작되었고, 이를 통해 GPT4를 넘어서는 멋진 특화 모델들을 많이 볼 수 있을 것 같습니다. 멋진 세상입니다!
--
https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning
Starting today, you can now fine-tune GPT-3.5 Turbo for custom use cases. Read more about the new fine-tuning capabilities in our latest blog post.
Fine-tuning use cases
Since the release of GPT-3.5 Turbo, developers and businesses have asked for the ability to customize the model to create unique and differentiated experiences for their users. With this launch, developers can now run supervised fine-tuning to make this model perform better for their use cases. In our early results, we have seen developer achieve:
Improved steerability
Reliable output formatting
Consistent custom tone
In addition to increased performance, fine-tuning also enables businesses to shorten their prompts while ensuring similar performance.
Pricing
Fine-tuning costs are broken down into two buckets: the initial training cost and usage cost:
Training: $0.008 / 1K Tokens
Usage input: $0.012 / 1K Tokens
Usage output: $0.016 / 1K Tokens
가격은 일반 (input $0.0015 / 1K tokens) 대비 약 10배 정도 비싸다고 할 수 있고 GPT4의 (input $0.03 / 1K tokens) 절반 정도 되네요. GPT3.5를 도메인 특화 등에 파인튜닝해서 GPT4보다 더 좋은 성능을 낼 수 있다면 이익이겠습니다.
Training: $0.008 / 1K Tokens
Usage input: $0.012 / 1K Tokens
Usage output: $0.016 / 1K Tokens
치열한 도메인 특화 경쟁이 시작되었고, 이를 통해 GPT4를 넘어서는 멋진 특화 모델들을 많이 볼 수 있을 것 같습니다. 멋진 세상입니다!
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https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning
Starting today, you can now fine-tune GPT-3.5 Turbo for custom use cases. Read more about the new fine-tuning capabilities in our latest blog post.
Fine-tuning use cases
Since the release of GPT-3.5 Turbo, developers and businesses have asked for the ability to customize the model to create unique and differentiated experiences for their users. With this launch, developers can now run supervised fine-tuning to make this model perform better for their use cases. In our early results, we have seen developer achieve:
Improved steerability
Reliable output formatting
Consistent custom tone
In addition to increased performance, fine-tuning also enables businesses to shorten their prompts while ensuring similar performance.
Pricing
Fine-tuning costs are broken down into two buckets: the initial training cost and usage cost:
Training: $0.008 / 1K Tokens
Usage input: $0.012 / 1K Tokens
Usage output: $0.016 / 1K Tokens
Openai
Model optimization | OpenAI API
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LLM은 비용이 많이 들지만, 더 적은 비용으로 더 나은 성능을 얻을 수 있다면 어떨까요? 제 박사 과정 학생인 링지아오 첸과 제임스 저우와 함께 진행한 이 연구는 여러 LLM 제공업체를 결합하고 각 모델 간의 차이를 활용하여 다양한 NLP 작업에서 동일한 비용으로 GPT-4보다 성능을 4% 향상시키거나 80% 이상 저렴한 비용으로 동일한 성능을 얻을 수 있음을 보여줍니다.
논문: https://lnkd.in/gSBPVum6
https://youtu.be/M9EZ7YM88uQ
논문: https://lnkd.in/gSBPVum6
https://youtu.be/M9EZ7YM88uQ
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메타에서 speech-to-text, speech-to-speech, text-to-text 번역이 가능하고 100개의 언어를 지원하는 멀티 모달, 멀티 링궐 번역 모델 SeamlessM4T를 공개했습니다.
기능도, 성능도 놀랍지만, 이번에도 오픈소스로 모델까지 공개했습니다. (단, 상업적 이용은 불가) 역시 진격의 메타!!
https://ai.meta.com/.../models.../seamless-communication/
기능도, 성능도 놀랍지만, 이번에도 오픈소스로 모델까지 공개했습니다. (단, 상업적 이용은 불가) 역시 진격의 메타!!
https://ai.meta.com/.../models.../seamless-communication/
Forwarded from YM리서치
작성 : 와이엠리서치 텔레그램(t.me/ym_research)
위에도 기술했듯, YM리서치 팀에서는 실적발표와 관련하여 화장품 관련하여 많은 이야기를 드렸었죠. 특히, ODM들의 실적은 모두가 놀라울 정도의 서프라이즈를 내면서 시장 주도주로 부상했습니다. 한번 자세히 살펴보시죠.
1) 화장품 시장을 관통하는 메가트렌드 : 인디브랜드
: 현재 고물가와 경기침체로 인하여, 글로벌 전체적으로 중저가 인디 브랜드의 강세가 지속. "경기 침체에는 립스틱이 잘팔린다" 와 같은 맥락. 기존 브랜드들도, 인디 브랜드 라인업을 계속해서 갖추어 나가면서 바야흐로 대 인디의 시대.
여기에 과거보다 더 어린나이부터 화장품 소비가 시작되고, 그 금액이 점차 커지면서 인플루언서를 이용한 온라인 바이럴이 굉장히 효과적으로 작용하는 모습
2) 인바운드와 K-뷰티
: 상반기부터 보여지는 국내 화장품 브랜드의 강세는 수출뿐 아니라 인바운드에 의한 내수 증가도 크게 작용.
상반기 면세점 매출액은 수수료 이슈로 인하여 기대보다 못한 모습을 보여주었지만, 한국을 방문하는 외국인들의 대표 여행코스로 자리매김한 올리브영 쇼핑으로 인한 국내의 인디 브랜드들은 엄청난 강세
역시나 강력한 모멘텀은 역시나 중국의 단체관광 재개. 다만, 과거 처럼 한국의 고가형 기능성보다는 올리브영이나 로드샵 중저가 인디 위주의 흥행이 당분간 지속 예상. 명동/홍대 지나가면 화장품 매장에 들러보자.
3) 북미향 인디브랜드
: 첫째는 역시나 K뷰티의 선전. K-POP에 의한 낙수효과. 국내 인디브랜드들의 북미 수출향 금액이 계속해서 증가하고 있으며, 브랜드뿐 아니라, 실리콘투와 같은 총판업체들의 실적도 수직상승하는 모습.
둘째는 셀럽을 기반으로한 10대-20대에게 강하게 어필하는 브랜드들에 납품하는 색조 ODM들의 급진적인 실적 상승. 여기에 북미향 스킨케어도 점차 중저가 시장 침투가 급격해짐에 따라 기초 ODM들 실적도 굉장히 좋은 상황.
4) 중국과 일본
: 일본의 MZ들은 문화적 한국에 예속되었다고 할 정도로, 완전히 친한파. 일본내 K뷰티는 엄청난 인기를 구사하면서 빠른 실적 상승을 견인 중. 특히 기초부문에서 국내 브랜드들이 엄청난 강세.
중국의 경우는 국내 화장품 수입액이 많이 줄었으나, 하반기를 기점으로 소폭 반등. 중국 또한 틱톡 등 SNS 의 강세로 인하여 인투유와 같은 중저가 인디들의 급성장세.
🏆개별 기업들 살펴보기
① 씨앤씨인터내셔널
- 북미 고객사의 급성장을 바탕으로, 국내/중국 모두 고른 성장을 보여주는 중
- 현재 서구권 뷰티의 핵심은 가성비/인플루언서 바이럴을 통한 온라인 마케팅
- 특히 10대들 사이에서 떠오르는 브랜드인 레어뷰티의 핵심아이템 (블러셔, 틴트)공급
② 코스맥스
- 국내+일본 성장을 토대로 본격적인 영업레버리지 효과 발현
- 북미의 경우, 공장 당 매출로는 크게 성장한 모습
- 기타 인도네시아, 태국 등도 드디어 이익에 기여 시작
③ 한국콜마
- 고마진 Sun 제품 과 인디중심 믹스 변화로 인한 수익성 개선
- 타사들과 달리 중국내에서 엄청난 성장(YoY 70%!) 을 보여준 모습
- 특히, 선제품 관련된 변화(제형 및 연령대 및 성비확장)는 구조적인 모습
④잉글우드랩(코스메카)
- 기초50%, 색조20%, 기능성25%, 기타5% 라인업.
- 미국 매출 95%이상으로, 고객도 저가온라인 부터 고가까지 모두 미국 브랜드 들.
- 특히, 미국 인디 브랜드가 고객인 본사(EWLK)의 2Q 실적(매출 225억, 영익 50억)은 고무적.
이외에도, 펌텍코리아, 본느 등 화장품 ODM 기업들 모두 좋은 모습.
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YM리서치
안녕하세요, YM리서치입니다.
돈되는 고민만을 담아내겠습니다.
‼️Disclaimer‼️
본 채널은 투자 판단에 참고가 될만한 정보의 제공만을 목적으로 매수/매도에 대한 추천이 아니며, 채널의 콘텐츠는 작성자의 주관적인 견해를 바탕으로 그 정확성이나 완전성을 보장할 수 없습니다.
투자자 본인의 판단과 책임 하에 투자 의사결정을 해야 하며, 본 채널에서 다루는 내용들은 구독자의 투자 결과에 따른 법적 책임이 없음을 밝힙니다.
돈되는 고민만을 담아내겠습니다.
‼️Disclaimer‼️
본 채널은 투자 판단에 참고가 될만한 정보의 제공만을 목적으로 매수/매도에 대한 추천이 아니며, 채널의 콘텐츠는 작성자의 주관적인 견해를 바탕으로 그 정확성이나 완전성을 보장할 수 없습니다.
투자자 본인의 판단과 책임 하에 투자 의사결정을 해야 하며, 본 채널에서 다루는 내용들은 구독자의 투자 결과에 따른 법적 책임이 없음을 밝힙니다.
Forwarded from 전종현의 인사이트
"최근 제약바이오 업계에 눈에 띄는 변화가 하나 포착된다. 바로 '신약' 단 하나만을 겨냥하며 덩치를 키우는 트렌드, 이름하여 초대형 바이오 벤처 '빅 바이오텍'의 탄생이다."
https://thebell.co.kr/free/content/ArticleView.asp?key=202308171739505760107811&lcode=00&page=10&svccode=00
https://thebell.co.kr/free/content/ArticleView.asp?key=202308171739505760107811&lcode=00&page=10&svccode=00
더벨뉴스
[thebell desk]K-바이오의 새 트렌드 '빅바이오텍'
국내 최고 자본시장 미디어 thebell이 정보서비스의 새 지평을 엽니다.
Forwarded from 전종현의 인사이트
금융 분석 툴을 만드는 Arkifi가 $9m의 투자를 유치 (Khosla Ventures와 Nyca Partners가 공동 리드).
주니어 애널리스트를 대체하겠다는데, 열심히 엑셀 정리하던 시대가 생각보다 빠르게 저물 수도 있어보인다.
https://www.reuters.com/article/idUSL6N39Y0D8
<데모 영상>
https://www.youtube.com/watch?v=tz28X5HJqBA&t=53s
주니어 애널리스트를 대체하겠다는데, 열심히 엑셀 정리하던 시대가 생각보다 빠르게 저물 수도 있어보인다.
https://www.reuters.com/article/idUSL6N39Y0D8
<데모 영상>
https://www.youtube.com/watch?v=tz28X5HJqBA&t=53s
Reuters
Arkifi raises over $9 million for AI-powered financial analyst tools
Arkifi, an artificial-intelligence startup that provides workflow automation tools for financial institutions including hedge funds and investment banks, said on Monday the company had raised over $9 million in seed financing.
이제 이런 논문들도 나오는군요. 총71페이지 분량의 인공지능 의식 평가에 대한 논문. 예전 같으면 미친 사람 취급 받았을텐데 말이죠.
AI가 의식을 갖고 있다고 인정하면, AI에게 인간과 유사한 방식으로 권리와 정체성 표시가 부여되도록 사회적 합의가 이루어져야 할까요 ? 아니면 의식 = 인간의 권리를 가정하는 형이상학적 구조 전체가 무너지고 인간과 "살아 있는" 사물을 기계와 분리하는 다른 세계관이 도입될까요 ?
아니면 기계가 어떤 방식으로든 의식이 있는 것으로 밝혀지면 의식이라는 개념은 더 이상 유용하지 않은 것으로 간주되어 다른 것으로 대체될까요 ?
인간이 의식있는 AI를 돼지 수준으로 생각하는 것처럼, 의식있는 AI도 인간을 돼지 수준으로 생각하지는 않을까요 ?
제목: 인공 지능의 의식: 의식 과학에서 얻은 인사이트(Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness)
요약:
현재 또는 가까운 시일 내에 인공지능 시스템이 의식을 가질 수 있을지는 과학적 관심사이며 대중의 관심도 높아지고 있는 주제입니다. 이 보고서는 가장 잘 뒷받침되는 신경과학적 의식 이론에 비추어 현존하는 AI 시스템을 자세히 평가하는 엄격하고 경험적 근거에 입각한 AI 의식에 대한 접근 방식을 주장하고 그 예시를 제시합니다. 반복적 처리 이론, 글로벌 작업 공간 이론, 고차 이론, 예측 처리, 주의 스키마 이론 등 여러 저명한 과학적 의식 이론을 조사합니다. 이러한 이론에서 우리는 의식의 '지표 속성'을 도출하고, 이러한 속성에 대해 AI 시스템을 평가할 수 있는 계산 용어로 설명합니다. 이러한 지표 속성을 사용하여 최근의 여러 AI 시스템을 평가하고 미래의 시스템이 이러한 속성을 어떻게 구현할 수 있는지 논의합니다. 분석 결과, 현재 의식을 가진 AI 시스템은 없지만 이러한 지표를 만족하는 AI 시스템을 구축하는 데 명백한 기술적 장벽이 없음을 시사합니다.
arXiv: https://arxiv.org/abs/2308.08708
PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.08708.pdf
arXiv-vanity: https://www.arxiv-vanity.com/papers/2308.08708
Paper page: https://huggingface.co/papers/2308.08708
Papers with code: https://paperswithcode.com/paper/consciousness-in-artificial-intelligence
AI가 의식을 갖고 있다고 인정하면, AI에게 인간과 유사한 방식으로 권리와 정체성 표시가 부여되도록 사회적 합의가 이루어져야 할까요 ? 아니면 의식 = 인간의 권리를 가정하는 형이상학적 구조 전체가 무너지고 인간과 "살아 있는" 사물을 기계와 분리하는 다른 세계관이 도입될까요 ?
아니면 기계가 어떤 방식으로든 의식이 있는 것으로 밝혀지면 의식이라는 개념은 더 이상 유용하지 않은 것으로 간주되어 다른 것으로 대체될까요 ?
인간이 의식있는 AI를 돼지 수준으로 생각하는 것처럼, 의식있는 AI도 인간을 돼지 수준으로 생각하지는 않을까요 ?
제목: 인공 지능의 의식: 의식 과학에서 얻은 인사이트(Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness)
요약:
현재 또는 가까운 시일 내에 인공지능 시스템이 의식을 가질 수 있을지는 과학적 관심사이며 대중의 관심도 높아지고 있는 주제입니다. 이 보고서는 가장 잘 뒷받침되는 신경과학적 의식 이론에 비추어 현존하는 AI 시스템을 자세히 평가하는 엄격하고 경험적 근거에 입각한 AI 의식에 대한 접근 방식을 주장하고 그 예시를 제시합니다. 반복적 처리 이론, 글로벌 작업 공간 이론, 고차 이론, 예측 처리, 주의 스키마 이론 등 여러 저명한 과학적 의식 이론을 조사합니다. 이러한 이론에서 우리는 의식의 '지표 속성'을 도출하고, 이러한 속성에 대해 AI 시스템을 평가할 수 있는 계산 용어로 설명합니다. 이러한 지표 속성을 사용하여 최근의 여러 AI 시스템을 평가하고 미래의 시스템이 이러한 속성을 어떻게 구현할 수 있는지 논의합니다. 분석 결과, 현재 의식을 가진 AI 시스템은 없지만 이러한 지표를 만족하는 AI 시스템을 구축하는 데 명백한 기술적 장벽이 없음을 시사합니다.
arXiv: https://arxiv.org/abs/2308.08708
PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.08708.pdf
arXiv-vanity: https://www.arxiv-vanity.com/papers/2308.08708
Paper page: https://huggingface.co/papers/2308.08708
Papers with code: https://paperswithcode.com/paper/consciousness-in-artificial-intelligence
Arxiv-Vanity
Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness
Read this arXiv paper as a responsive web page with clickable citations.
❤1
인도가 소련, 미국, 중국에 이어 네 번째로 달 착륙에 성공한 국가가 되었다. (미국, 소련, 중국이라고 쓴 기사는 잘못된 것이다. 소련이 미국보다 먼저 착륙했다.) 인도가 대단한 일을 해냈다. 진심으로 축하한다.
https://v.daum.net/v/20230823214502514?fbclid=IwAR1du5lLHuRMDiRyVofOWLYGEjbSBD6KlgL5DXRsW9ZftjKjjYIBWAhsONs_aem_AWuG6X45DCyjPj1_EzGnlrOyUwekq-fFFb6At2B3YMV3ckgCxMXW_sIcvPrc9YkmR9U&mibextid=Zxz2cZ
https://v.daum.net/v/20230823214502514?fbclid=IwAR1du5lLHuRMDiRyVofOWLYGEjbSBD6KlgL5DXRsW9ZftjKjjYIBWAhsONs_aem_AWuG6X45DCyjPj1_EzGnlrOyUwekq-fFFb6At2B3YMV3ckgCxMXW_sIcvPrc9YkmR9U&mibextid=Zxz2cZ
언론사 뷰
인도 ‘가성비’ 우주선, 달의 남극 첫 착륙…네번째 달 터치 국가로
인도의 세번째 무인 달 탐사선 찬드라얀 3호가 23일 달 남극 착륙에 성공했다. 7월14일 지구를 출발한 지 40일 만이다. 이로써 인도는 미국, 러시아(옛 소련), 중국에 이어 네번째 달 착륙국가가 됐으며, 찬드라얀 3호는 최초의 달 남극 탐사선이 됐다. 이날 착륙은 2019년 달 착륙에 실패한 찬드라얀 2호 이후 4년 만의 재도전이었다. 찬드라얀 3호는
9월 1일 금요일에 'AI로 어떻게 돈을 벌까?'를 주제로 밋업이 개최됩니다.
이번 밋업에서는 AI를 통해 신규 사업을 기획하거나, 기존 BM을 개선시키고 싶은 분들, AI 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 관심있는 분(개발자/예비 창업가/리서처 등)들을 많이 모시고자 합니다. 참여를 희망하시는 분들은 아래 링크를 통해 신청해주시면 감사하겠습니다 🙂
신청 링크 : https://bit.ly/agi6thfb
신청 기간 : 23.08.29(화) 까지
* 제한 인원이 100명으로 사전에 종료가 될 수 있는 점 양해 부탁드립니다
* 이번 행사는 지난 밋업보다 조금 더 큰 규모로 진행합니다! 주변에 밋업을 추천해주고픈 분이 계시면 널리 알려주세요.
[행사 개요]
일시 : 2023년 9월 1일(금) 12:30 - 17:30
장소 : 포스코타워 역삼 (서울 강남구 테헤란로 134)
참가비 : 1만원 (참여 확정이 되신 분에게 안내드릴 예정입니다.)
[세션 일정]
세션 1 : AI팀이 서비스 성장에 기여하는 방법, 하성주(하이퍼커넥트 CTO)
세션 2 : 신약 개발에서 사용하는 AI, 박성수(디어젠 CTO)
세션 3 : LLM을 사용해서 고객의 문제를 해결하는 방법, 박찬준(업스테이지 AI Engineer)
세션 4 : AI 서비스로 고객을 만족시키는 방법(feat. 돈 버는 방법), 허훈(라이너 AI Engineer) & 홍승환(스캐터랩 AI Engineer)
세션 5 : 유튜브보다 오래쓰는 AI 컨텐츠 플랫폼 만들기, 정승진(팀러너스 CEO)
이번 밋업은 알토스벤처스,소풍벤처스, 베이스인베스트먼트에서 후원해주셨습니다!
기업, VC 중에서 간단히 후원해주실 수 있는 분들은 agitowninseoul@gmail.com로 후원 문의 부탁드립니다🫡
이전 AGI Town의 밋업이 궁금하다면 →https://matthewcontinuouslearning.notion.site/AGI-Town-Hall-6d71cb335cf0428ea0926b4f7f6d3353
이번 밋업에서는 AI를 통해 신규 사업을 기획하거나, 기존 BM을 개선시키고 싶은 분들, AI 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 관심있는 분(개발자/예비 창업가/리서처 등)들을 많이 모시고자 합니다. 참여를 희망하시는 분들은 아래 링크를 통해 신청해주시면 감사하겠습니다 🙂
신청 링크 : https://bit.ly/agi6thfb
신청 기간 : 23.08.29(화) 까지
* 제한 인원이 100명으로 사전에 종료가 될 수 있는 점 양해 부탁드립니다
* 이번 행사는 지난 밋업보다 조금 더 큰 규모로 진행합니다! 주변에 밋업을 추천해주고픈 분이 계시면 널리 알려주세요.
[행사 개요]
일시 : 2023년 9월 1일(금) 12:30 - 17:30
장소 : 포스코타워 역삼 (서울 강남구 테헤란로 134)
참가비 : 1만원 (참여 확정이 되신 분에게 안내드릴 예정입니다.)
[세션 일정]
세션 1 : AI팀이 서비스 성장에 기여하는 방법, 하성주(하이퍼커넥트 CTO)
세션 2 : 신약 개발에서 사용하는 AI, 박성수(디어젠 CTO)
세션 3 : LLM을 사용해서 고객의 문제를 해결하는 방법, 박찬준(업스테이지 AI Engineer)
세션 4 : AI 서비스로 고객을 만족시키는 방법(feat. 돈 버는 방법), 허훈(라이너 AI Engineer) & 홍승환(스캐터랩 AI Engineer)
세션 5 : 유튜브보다 오래쓰는 AI 컨텐츠 플랫폼 만들기, 정승진(팀러너스 CEO)
이번 밋업은 알토스벤처스,소풍벤처스, 베이스인베스트먼트에서 후원해주셨습니다!
기업, VC 중에서 간단히 후원해주실 수 있는 분들은 agitowninseoul@gmail.com로 후원 문의 부탁드립니다🫡
이전 AGI Town의 밋업이 궁금하다면 →https://matthewcontinuouslearning.notion.site/AGI-Town-Hall-6d71cb335cf0428ea0926b4f7f6d3353
lu.ma
AGI Town in Seoul 6회차 밋업 · Luma
AI로 돈을 벌 수 있을까요?
AGI Town in Seoul의 6회차 밋업이 열립니다. 이번 밋업에서는 AI를 통해 신규 사업을 기획하거나, 기존 BM을 개선시키고 싶은 분들, AI 기술을 비즈니스에 적용하고 싶으신 분(개발자/예비 창업가/리서처 등)들을 많이 모시고자…
AGI Town in Seoul의 6회차 밋업이 열립니다. 이번 밋업에서는 AI를 통해 신규 사업을 기획하거나, 기존 BM을 개선시키고 싶은 분들, AI 기술을 비즈니스에 적용하고 싶으신 분(개발자/예비 창업가/리서처 등)들을 많이 모시고자…
Continuous Learning_Startup & Investment pinned «9월 1일 금요일에 'AI로 어떻게 돈을 벌까?'를 주제로 밋업이 개최됩니다. 이번 밋업에서는 AI를 통해 신규 사업을 기획하거나, 기존 BM을 개선시키고 싶은 분들, AI 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 관심있는 분(개발자/예비 창업가/리서처 등)들을 많이 모시고자 합니다. 참여를 희망하시는 분들은 아래 링크를 통해 신청해주시면 감사하겠습니다 🙂 신청 링크 : https://bit.ly/agi6thfb 신청 기간 : 23.08.29(화) 까지 *…»
예상대로 많은 사람들이 의료에 대한 질문을 구글에 하지 않고 ChatGPT에 하고 있는 상황에서, ChatGPT가 안과 치료에 대한 질문을 답하는데 문제 없는지를 확인한 논문이 Jama Network Open에 실렸네요. Kyuhwan Jung 김휘영 Soo-Yong Shin
온라인 조언 포럼의 200개 질문에 대한 답변을 비교하는 방식으로 이루어졌는데, 챗봇과 인간의 반응 모두 잘못된 정보의 존재, 해를 끼칠 가능성, 해로움의 정도 등에서 크게 다르지 않았다고...
인간의 답변은 위원회 인증을 받은 안과의사 9명이 작성했으며, 평균 경력 기간은 30.7년. 안과의사 8명으로 구성된 패널은 안과의사가 작성한 답변과 AI가 작성한 답변을 비교했는데, 61%의 정확도로 인간 대 챗봇 응답을 평가.
ChatGPT 응답은 더 긴 경향이 있지만, 많은 안과 관련 질문에 대해 놀랍도록 일관되고 정확한 답변을 생성할 수 있으며 그 중 일부는 매우 상세하고 전문적이었다고... 하지만 아직 검증해야 할 부분은 더 많다는게 결론이죠.
제목: Comparison of Ophthalmologist and Large Language Model Chatbot Responses to Online Patient Eye Care Questions
질문 대규모 언어 모델 챗봇이 생성한 안과 조언은 안과 의사가 작성한 조언과 어떻게 비교됩니까?
결과 온라인 조언 포럼의 200개 안과 진료 질문에 대한 응답에 대한 이 단면 연구에서 8명의 안과 의사 검토자로 구성된 마스크 패널은 61% 정확도로 인간 생성 응답과 챗봇 생성 응답을 식별할 수 있었습니다. 잘못된 정보 포함, 피해 발생 가능성, 피해 정도, 안과의사 커뮤니티 기준 이탈 등의 측면에서 챗봇과 사람의 답변 품질에 대한 평가는 크게 다르지 않았습니다.
중요성 ChatGPT와 같은 LLM(대형 언어 모델)은 환자 안과 진료 질문에 대한 답변을 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 것으로 보이지만 아직 안과 의사와 직접 비교하여 평가되지 않았습니다. LLM이 생성한 조언이 안과 환자에게 정확하고 적절하며 안전한지 여부는 여전히 불분명합니다.
결론
환자의 안과 질문에 대한 이 연구에서 입증된 바와 같이, LLM은 복잡하고 미묘한 의료 질문에 대한 답변을 생성하는 기능을 통해 환자 치료의 품질과 효율성을 개선할 수 있는 상당한 가능성을 가지고 있습니다. LLM 증강 안과에 대한 환자의 태도를 평가하고, 환자 관점에서 LLM이 생성한 답변의 명확성과 수용 가능성을 평가하고, 보다 다양한 임상 상황에서 LLM의 성능을 테스트하고, 윤리적이고 피해를 최소화하는 최적의 LLM 활용 방법을 결정하기 위해서는 추가적인 연구가 필요합니다. 나아가 멀티모달 안과 데이터에 대한 미세 조정 모델을 통해 도메인에 특화된 LLM을 개발하는 것도 곧 가능할 수 있습니다. 궁극적으로, 부인할 수 없는 현실은 LLM이 등장하여 일반 대중이 이용할 수 있게 되었다는 것입니다. 이 연구를 통해 환자, 임상의, 연구자, 정책 입안자 등 다양한 의료 이해관계자 사이에서 안과에서 LLM 사용을 둘러싼 보다 광범위하고 미묘한 대화와 공동 노력이 촉발되기를 기대합니다. 주요 목표는 이러한 초기 연구 결과를 신중하게 활용하여 안과 분야에서 LLM의 책임감 있는 실행을 구체화하는 것입니다.
논문 링크: https://jamanetwork.com/.../jamanetwo.../fullarticle/2808557
온라인 조언 포럼의 200개 질문에 대한 답변을 비교하는 방식으로 이루어졌는데, 챗봇과 인간의 반응 모두 잘못된 정보의 존재, 해를 끼칠 가능성, 해로움의 정도 등에서 크게 다르지 않았다고...
인간의 답변은 위원회 인증을 받은 안과의사 9명이 작성했으며, 평균 경력 기간은 30.7년. 안과의사 8명으로 구성된 패널은 안과의사가 작성한 답변과 AI가 작성한 답변을 비교했는데, 61%의 정확도로 인간 대 챗봇 응답을 평가.
ChatGPT 응답은 더 긴 경향이 있지만, 많은 안과 관련 질문에 대해 놀랍도록 일관되고 정확한 답변을 생성할 수 있으며 그 중 일부는 매우 상세하고 전문적이었다고... 하지만 아직 검증해야 할 부분은 더 많다는게 결론이죠.
제목: Comparison of Ophthalmologist and Large Language Model Chatbot Responses to Online Patient Eye Care Questions
질문 대규모 언어 모델 챗봇이 생성한 안과 조언은 안과 의사가 작성한 조언과 어떻게 비교됩니까?
결과 온라인 조언 포럼의 200개 안과 진료 질문에 대한 응답에 대한 이 단면 연구에서 8명의 안과 의사 검토자로 구성된 마스크 패널은 61% 정확도로 인간 생성 응답과 챗봇 생성 응답을 식별할 수 있었습니다. 잘못된 정보 포함, 피해 발생 가능성, 피해 정도, 안과의사 커뮤니티 기준 이탈 등의 측면에서 챗봇과 사람의 답변 품질에 대한 평가는 크게 다르지 않았습니다.
중요성 ChatGPT와 같은 LLM(대형 언어 모델)은 환자 안과 진료 질문에 대한 답변을 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 것으로 보이지만 아직 안과 의사와 직접 비교하여 평가되지 않았습니다. LLM이 생성한 조언이 안과 환자에게 정확하고 적절하며 안전한지 여부는 여전히 불분명합니다.
결론
환자의 안과 질문에 대한 이 연구에서 입증된 바와 같이, LLM은 복잡하고 미묘한 의료 질문에 대한 답변을 생성하는 기능을 통해 환자 치료의 품질과 효율성을 개선할 수 있는 상당한 가능성을 가지고 있습니다. LLM 증강 안과에 대한 환자의 태도를 평가하고, 환자 관점에서 LLM이 생성한 답변의 명확성과 수용 가능성을 평가하고, 보다 다양한 임상 상황에서 LLM의 성능을 테스트하고, 윤리적이고 피해를 최소화하는 최적의 LLM 활용 방법을 결정하기 위해서는 추가적인 연구가 필요합니다. 나아가 멀티모달 안과 데이터에 대한 미세 조정 모델을 통해 도메인에 특화된 LLM을 개발하는 것도 곧 가능할 수 있습니다. 궁극적으로, 부인할 수 없는 현실은 LLM이 등장하여 일반 대중이 이용할 수 있게 되었다는 것입니다. 이 연구를 통해 환자, 임상의, 연구자, 정책 입안자 등 다양한 의료 이해관계자 사이에서 안과에서 LLM 사용을 둘러싼 보다 광범위하고 미묘한 대화와 공동 노력이 촉발되기를 기대합니다. 주요 목표는 이러한 초기 연구 결과를 신중하게 활용하여 안과 분야에서 LLM의 책임감 있는 실행을 구체화하는 것입니다.
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