LLM에서 가중치 변경 정도를 뽑아본 적도 없고 간접적으로 본 적도 없어서 시간 흐름에 따라 스케일이 어떻게 되는지 궁금하네요. 초기 베이스 모델이 되어 일정 수준이 되었을 때 유의미한 데이터++를 줄 수 있나? (데이터 변경 순서에 따라서도 차이가 큰지도 궁금)
이론만 보면 가짜 정보에 매우 취약할 것 같으나 이건 뭐 알아서 필터링 과정 추가될 수 있을 것이라 봅니다. 다만 데이터 학습 및 로그를 뽑는 과정에서 리소스가 상당히 많이 들 것 같은데 어떻게 해결할지 궁금하네요.
물론 Vana 초기 코드보다는 나은데 그럼에도 여전히 별로 탐탁치는 않네요. Vana는 그래도 아직 FDV $750M 이나 하네요. 문어 플젝🐙 은 파밍하는 분들이 많으니 럭키 바나가 되기를 응원합니다.
https://x.com/OpenledgerHQ/status/1930661460394586181