Navier-Stokes 이후에도 LLM에 대해 여전히 비관적인 이유를 설명합니다.
이 글에서는 Navier-Stokes 방정식과 같은 복잡한 문제를 다루면서도 LLMs(대형 언어 모델)에 대해 여전히 비관적인 시각을 유지하는 이유를 다룹니다. 저자는 LLM의 한계와 현재 기술의 성숙도를 착실하게 검토하며, 이러한 모델들이 가질 수 있는 문제점들을 강조합니다. 결국, LLM이 모든 문제를 해결할 수 있는 만능 도구가 아님을 경고하는 내용입니다.
Discusses reasons for remaining bearish on LLMs even after Navier-Stokes.
The article explains why the author remains bearish on large language models (LLMs) despite advancements like the Navier-Stokes equations. It assesses the limits of LLMs and examines the maturity of current technology, highlighting the various issues that these models present. The overall cautionary message is that LLMs are not a universal solution for all problems.