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족보:핸드의 조합은 5개다.족보의 랭크로 우열을 가리고, 족보 랭크가 같으면 카드의 숫자로 우열을 가린다.네가지 문양에 우열은 없다.문양은 다섯개가 똑같은 문양으로 모이는 거 외엔 아무런 의미가 없다.색의 차이도 의미는 없다.하이카드(하이핸드)원페어투페어쓰리오브어카인드(셋, 트리플, 트립스)스트레이트플러쉬풀하우스포오브어카인드(포카드)스트레이트 플러쉬두 핸드 중 승부를 내는 법:7장의 카드 중 5장으로 만들 수 있는 가장 높은 족보의 랭크가 선택된다.족보의 랭크가 같으면 카드의 랭크를 비교해 승부를 낸다.하이핸드:가장 낮은 하이핸드는 7-high, 즉 2, 3, 4, 5, 7 다섯개 조합이다.원페어:원페어끼리 승부할 경우 카드 랭크를 비교하는데 랭크도 같을 경우각자 남은 세장의 키커의 등급을 비교한다보드 ..

노리밋:베팅은 BB보다 같거나 크기만 하면 무제한 가능. 레이즈는 직전 레이즈와 같거나 크면 무제한 가능리밋:베팅과 레이즈에 상한이 있음.리버베팅때만 서로 계속 레이즈를 해야 올인이 나오는 상황이 일어남캐시게임:테이블 위에 본인이 올려놓은 현금으로만 게임 가능. 올려 놓은 금액보다 더 큰 금액을 베팅 할 수 없다.올려놓은 현금 중 일부분을 도로 자기 주머니에 넣거나(rat hole) 타인에게 양도 불가. 빼려면 본인 금액 전체를 빼야하고, 금액 전체를 빼간 후 게임을 종료하고 카지노를 벗어났다가 다시 돌아올 때 일정시간이 지나지 않으면 빼간 금액 전체를 다시 올려놔야 한다. 세부규정은 카지노마다 다르지만 통상 2시간이 지나면 처음 금액보다 적은 돈으로 새로 시작 가능 (hit and run)..

우선 자신이 상대방에게 무슨 말을 하는 지를 분명하게 알고 있어야 한다. 어떤 말을 해놓고 곧바로 혹은 잠시 후 '내가 하려던 말은 그게 아니었는데' 라는 생각이 난다면 '그 문제에 대해 내가 느꼈던 감정과 내가 내렸던 판단, 그 판단에 이르기까지의 내 생각의 논리, 내 감정의 크기와 중요성이 지금 내 마음속에서 내가 이해하고 있는 수준만큼 상대방도 이해할 수 있게 내가 제대로 표현한게 맞을까?' 이런 생각이 든다면 아직 그는 자신이 한 말을 상대방이 이해했는지를 물을 수 있는 단계에 이르지 못했다. 내가 한 말을 상대방이 이해했는지 알기 위해선, 먼저 내가 한 말을, 내가 완전히 이해하고 있어야 한다. '이정도면 충분히 내 생각과 감정이 전달됐다' 라는 기분이 들어야 한다. 이런 기분이 들게 하는 말을..

내가 궁금한 것 LLM은 정말로 사람이 자신에게 하는 말을 "이해"하고 있는가? LLM은 정말로 자기가 사람에게 하는 말을 "이해"하고 있는가? LLM은 자기가 사람에게 무슨 말을 하는 건지 알고 말하는 건가? LLM이 사람이 자신에게 한 말을 이해했는지 어떻게 확인, 평가할 수 있을까? 그 평가 기준은 얼마나 신뢰할 수 있을까? 대화의 종류마다 다른 기준이 필요해보인다 어떤 대화에선 결국 말뿐이고, 그 어떤 기준으로도 정말로 이해했는지 알 수 없는 답변도 있을 것이다. (행동이 필요한) LLM의 인간언어 이해능력 평가방법, 기준에 관하여. 이 솔루션은 일반적일수도 있겠지만, 그 LLM이 어디에 쓰이느냐에 따라 달라져야 할 것이다. 매번 그 달라지는 솔루션을 어떻게 제공할까? 어떻게 자동화할까?

인생이 길다, 살아야할 남은 날들이 많다. 라는 생각이 들면 잠이 오지 않을만큼 불안해지는데 짧게 살려고 마음 먹으면 또 용기가 나고 어떻게든 하루를 반복해내며 살아진다. 실제로 인생은 짧고, 짧게 보면 볼수록 불안을 불러일으킨 원인들의 실체가 명료해진다. 그 실체 중에 희망이란 이름을 붙일 수 있는 건 없다. 그냥 지금해야만 한다고 생각되는 것들 뿐이다. 그런 생각으로 가득찬 삶 자체가 희망이길 바라는 건 내가 아닌 타인의 바람이다. 인생이 길다, 살아야할 남은 날들이 많다. 라는 생각이 들때 희망으로 마음이 부풀어오르는 삶도 있을 것이다. 인생이 그리 길지 않다는 생각이 아직 들지 않았을 때, 앞으로 살아갈 날들을 짧게 쪼갤수록 할수 있고 해야만 하는 것들도 점점 줄어들 때. 어린이는 꿈을 먹으며 자..

푹 쉬고 놀면서 마음의 바닥에 촥 엎드려보게 되니 비로소 내가 무엇을 하고 싶은지 온몸으로 느낄 수 있게 되는 것 같다. 맨 처음 나는 "딥러닝이 어떻게 학습되느냐" 라는 궁금함에 공부를 시작했었다. 그런데 그동안 "딥러닝으로 무엇을 할 수 있느냐" 라는 질문에 너무 많이 노출되어 왔지 않았나 싶다. "딥러닝을 어떻게 학습시킬 것이냐" 이것이 내가 걷고 싶은 길인 것 같다. Single Device에서도 돌아가게 할 수 있게 하는 기술들을 익힐 것인지 Multiple GPUs 환경에서 돌아가게 하는 기술들을 익힐 것인지 어느 쪽으로 진로를 잡아야 할지 고민되었었는데 이런 류의 고민들이 대개 그렇듯 그만 생각하고 이젠 둘 다 손에 잡히는대로 일단 해보면 되지 않을까 하는 생각이 든다. 다른 한편, 인간의 ..

PLM + RLHF 학습방식의 등장으로 많은 사람들이 일순간 닭 쫓던 개가 됐다. 그런데 나는 아직까지도 별 감흥이 없다. 문제에 답을 주는 건 쉽다. 답이 없는 문제에 답을 주는 것도 어렵지 않다. 인간이 주는 문제를 모이마냥 받아먹는 한 그건 여전히 닭대가리다. 풀만한 가치가 있는 문제를 만들어 내는 것. 그런건 여전히 책장 속에 꽂혀있다.

Open domain 챗봇을 만드는 게 얼마나 어려운 일인지 배워가고 있다. 단순한 QA챗봇 구조로는 일상대화가 가능한 챗봇을 구현하기가 매우 힘들고 비효율적이었다. 그러나 이전 대화내용을 기억하는 챗봇, 복수의 도메인에 맞춤화된 답변을 내놓는 챗봇, 대화를 주도해 나가는 챗봇을 구현할 수 있는 구조는 현실적으로 해커톤 기간 내에 이해와 구현이 불가능해 보였다. 그렇다면 가장 주안점을 두어 볼 만한 기능은 챗봇이 일관된 답변을 내놓게 하는 것이었다. 그렇게 하자면 여기저기서 구한 말뭉치들의 레이블을 전부 손봐야 하는 번거로움이 생겼다. 현재 수집하여 분석한 말뭉치는 다음과 같다. 1. 국립국어원이 제공한 구어 말뭉치(신문방송뉴스 상의 대화, 드라마 대본)와 일상대화 말뭉치(위와 같은 공적 대화), 2. ..