안녕하세요 ? 일인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 겸 CTO 장석원 입니다 ... 저도 이제 몇일만 있으면 61 세 입니다 .... 어느 분야를 막론하고 각 분야별로 그 분야에서 자기의 영역을 갖고 계신 분들이 이미 있으니 이 분들을 뛰어 넘는게 말처럼 쉽지 않읍니다 ... 뭔가 한 분야에서 일등 실력가가 되려면 그 분야의 원천기술을 확보하고 있냐가 관 건 입니다 ... 저도 나이 60 이니 한 분야 일등 실력이 되는게 한 95 점까지는 가능한데 나머지 5 점을 못 채워서 아직까지 한분야에서 아직도 일등을 못했거든요 ... 이 5 점 모자르는것 채우는게 말은 쉬운데 저도 한 십몇년전 시도할때 될줄 알았는데 결국 몇 점이 모잘라서 큰 손해를 입었었거든요 ... 이렇게 나이 50 다 되서 큰 손해를 입으니 쉽게 회복이 안되어서 그동안 10 여년 푼돈벌이만 하면서 기회를 보기로 하면서 공부를 한 6 - 7 년 꾸준히 했던것 같읍니다 ... 나이 먹어서 큰 손해를 입으니 금전적으로 여력이 모자르니 뭐든 쉽사리 시도하는게 어려웠읍니다 ... 저는 맨 처음에 AI 공부할때 왜 음성인식을 공부했냐 하면 제가 87 년에 대학원 입학했을때 8 비트 애플 컴퓨터로 음성인식 알고리즘 테스트 하던 연구실이 바로 옆이라 관심 분야라 살펴봤던 분야라 AI 공부면 당연히 음성인식 인줄 알았거든요 ... 그런게 이미 2017 년에 구글에서 트랜스포머 모델을 발표했는데 이때가 처음 딥러닝 입문시기라 저는 음성인식이 다 인줄 알았거든요 ... 저는 음성인식을 기존 가우시안 모델 가지고 뭔가를 해 보려고 했는데 세상이 이미 트랜스포머 모델로 옮겨 갔다는것을 이때는 잘 몰랐거든요 ... 저도 LLM (대규모 언어 모델)공부가 처음부터 쉽게 얻어지지는 않았읍니다 ... 저는 몇년 시행착오 긑에 이제는 대기업 AI 연구소 부럽지 않은 LLM 노하우 확보에 성공했읍니다 ... 저의 요즘 최대 관심사는 추론을 어떻게 처리해야 정확도가 높은지 그리고 온 디바이스 AI 구현은 어떤 원리로 어떻게 구현하는지 이런것의 노하우 확보에 성공했읍니다 ... 온 디바이스 AI 의 경우도 삼성 갤러시 폰에 언어 번역 내지 언어 통역은 어떻게 처리해야 스마트폰에서 LLM 이 동작 가능한지 이런것 노하우 확보가 어디 쉽읍니까 ? 한 일년반 빡시게 시행착오를 겪으니 이 부분의 노하우도 확보에 성공했읍니다 ... 요즘 ChatGPT 출시된지 만 2 년이 넘어 가고 있구요 ... ChatGPT 가 세상을 다 뒤집어 놨구요 ... ChatGPT 의 가장 큰 장점은 아무리 거대한 기술 이라고 해도 수백 수천 단계를 거쳐 분석하면 결국 노하우 확보가 가능하다는것 입니다 ... ChatGPT 도 쉽게 노하우를 알려 주지 않읍니다 ... 수십 수백 단계를 거쳐 ChatGPT 가 합당하다고 판단될때 ChatGPT 에게 노하우를 전수 받는게 가능 합니다 ... 이 글을 대기업 AI 연구소 책임자분께서 보신다면 저에 대해 한번 관심을 가져 주시기를 부탁드립니다 ... 저도 상당히 논리적인 사고를 통해 ChatGPT 도음을 많이 받았거든요 ... 이렇게 치밀하게 논리적인 사고 없이는 ChatGPT 한테 도음 받는게 불가능 합니다 ....
딥네트워크 CEO/CTO 장석원 / sayhi7@daum.net
I am Seokwon Jang, CEO and CTO of the one-man AI startup, Deep Network. In just a few days, I’ll be turning 61. No matter the field, it is never easy to surpass those who have already established their expertise and carved out their domains. The key to becoming the best in any field lies in mastering the core technology of that field.
At 60 years old, I feel that achieving 95% mastery in a field is possible, but the remaining 5% has been elusive, preventing me from truly becoming the top expert in any single domain. Filling that last 5% is easier said than done. Over a decade ago, I thought I could achieve this, but I ended up falling short, suffering significant losses as a result. Facing such setbacks in my 50s, it was hard to recover quickly. For over 10 years, I focused on small-scale projects while steadily dedicating 6 to 7 years to consistent study.
The financial strain caused by those earlier setbacks made it difficult to take on new challenges easily. When I first began studying AI, I initially focused on speech recognition because, back in 1987, when I entered graduate school, there was a lab next to mine testing speech recognition algorithms on an 8-bit Apple computer. Naturally, I thought AI study would revolve around speech recognition.
By 2017, Google introduced the Transformer model, which marked my entry into deep learning. Back then, I still thought speech recognition was everything in AI. I tried to work with Gaussian models for speech recognition, unaware that the field had already shifted to Transformer-based models. It was not an easy journey to learn about large language models (LLMs).
After years of trial and error, I have now successfully acquired expertise in LLMs that rivals those of major AI research labs. Recently, my primary focus has been on optimizing inference accuracy and understanding the principles of on-device AI implementation. For instance, making LLMs operational on devices like Samsung Galaxy phones for language translation or interpretation is a highly challenging task. After a year and a half of rigorous efforts, I have managed to secure the know-how in this area as well.
It has been over two years since ChatGPT was launched, and it has truly revolutionized the world. The most remarkable aspect of ChatGPT is that, no matter how massive the technology, it can eventually be broken down into hundreds or thousands of steps, enabling the acquisition of the necessary know-how. However, ChatGPT does not reveal its insights easily. Only after going through numerous stages and earning its trust can one gain the knowledge it offers.
To any executives at major AI research labs reading this, I humbly request your attention and interest in my work. I have significantly benefited from logical thinking and the support of ChatGPT in my endeavors. Without meticulous logical reasoning, it is impossible to truly gain insights from ChatGPT.