10조 파라미터 Fable의 행방은? '크다고 다 좋은 건 아냐!' AI 스케일링 논쟁에 불붙다.

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• AI 모델의 방대한 매개변수와 이를 훈련하는 데 필요한 천문학적인 시간에 대한 유머러스한 비유와 풍자(바나나 수명, 토큰 대기 시간 등)가 주를 이룹니다.

• 매개변수 수가 많다고 해서 모델 성능이 반드시 좋다는 것은 아니며, 훈련 데이터, 아키텍처, 증류 등 다른 요인이 중요함을 강조하는 논의가 이어집니다(Gemma, GPT-3/4 사례 언급).

• 중국이 100조 개 매개변수 모델을 '구축'했으나 '훈련'은 완료하지 못했다는 소식이 공유되며, 초대형 모델 훈련의 현실적인 어려움과 이에 대한 회의론이 제기됩니다.

• AI 매개변수와 인간 뇌의 시냅스 수를 비교하는 것이 적절한지에 대한 격렬한 논쟁이 벌어지며, 생물학적 시스템과 디지털 시스템의 근본적인 차이점에 대한 의견 충돌이 나타납니다.