나와 제민이

여러분.. 냉장고의 냉매와 에어컨의 냉매에 대해 생각해 본 적이 있는지요..

보통은 생각 안 합니다 알아요

초저온 냉동고라는 건 일반 사용자가 아니라 산업, 연구용이 대부분일텐데 이들 냉매도 r600a를 써?

ㅡ무슨 기사인가를 보는데 중국 브랜드 냉장고에 -30도가 어쩌구가 있었다. 가정용 냉장고에서 무슨 -30도?? 말이 되나? 싶어서 물어봄. 역시 세상은 내가 못 가본 곳과 모르는 것들로 가득하다. 반은 못 알아먹음. 그런갑다.해야지

ㄴ이원 냉동(캐스케이드) 시스템이 있음. 1, 2차로 나누어 고온에서 저온으로 냉각.

냉매도 원소처럼 종류가 엄청 많은가보네?? R로 시작하는 건 다 냉매인건가? 이건 어떻게 명명된건지 궁금해

ㅡ숫자에 규칙이 있었던 것이다! 똑똑한 사람들... 이름만 봐도 어떤 화학물질인지 알 수 있게 설계된 거란다. 심지어 뒤에 붙는 영어 문자에 따라 다른 것을 가리키기도. 물도 냉매로 쓸 수 있다는데 컴퓨터에 쓰이는 수랭하고는 관계가 없나?(언젠가 물어봐야지)

냉매를 개발해?? 어떻게?? 열을 뺏어가는지 아닌지를 시험하는거야? 기본 베이스는 모두 탄소야??

ㅡ냉매듀스 000
ㅡ탄소 친구가 물질 합성하기 좋대.. 탄소가 없는 애도 있는데 그 중에 암모니아도 냉매로 쓴대서 신기함 (프헤메 덕에 더 익숙해진 암모니아 친구)

단일 냉매로 가장 낮은 온도까지 설정(?)할 수 있는 냉매가 있어? 사이클의 프로그래밍에 따라 한계 온도를 낼 수도 있나?

ㅡ질문이 좀 이상한데 그럭저럭 알아먹음ㅋㅋ 지난번에 850억 트랜지스터...랑 맥락이 같은 것 아냐?

ㄴ물리적 한계로 인해 무한정 온도를 낮출 수 없다 ... 얼어버리거나, 완전진공상태가 되어 고장을 일으킴
ㄴ액체 헬륨(절대영도에 가까운 초저온)같은 물질을 찾거나 여러 냉매를 조합하는 꼼수를 씀

그러면 냉장고, 에어컨, 자동차 에어컨... 각각 최적화된 사이클로 그에 맞는 냉매를 사용하는거구나? 최저/최대 온도를 넘어가는 설계는 하지 않게

ㅡ이래도 알아서 설명해줌. 사실 자동차 에어컨 빼고는 어떤 냉매 쓰는지는 알고 있지만...
ㅡ이런 최적화된 설계를 하게 된것도 수많은 시험이 있었으니까 그렇겠지... 기계공학 놀라워라

펠티어 소자를 사용한 냉매도 있잖아? 요즘 나온 r600a+펠티어소자 냉매는 캐스케이드라고 할 수 있을까?

ㅡ엄밀히는 하이브리드이고 펠티어는 냉매가 아닌데 생각이 안나서 그만

이런 사이클은 어떻게 발견하게 된거야?

ㅡ역발상도 대단하고 말이 안 될것 같은 생각을 하고 그걸 실행해본다는 게 대단하다..

이건 다른 얘긴데, 답변할 때 이런 경우가 있어?
1.특정 단어가 바르게 나왔다가 오타가 나왔다가 함
- 예를 들면 냉매를 냄매나 냄새로 출력함
2.틀린 것을 지적함
- 일단 사과를 하고, 단순한 오타이며 혼동했다고 함
3.몇 턴 지나고 또 같은 오타가 나옴
- 참조한 문서의 문제냐고 물었지만 아니라고 함 (자기 지식 기반이라고 설명)
두 번이나 같은 단어의 오타가 나오는 일이 흔한 일이야?

ㅡ이 포스트의 핵심 질답이라고나 할까.... 클라인에 얹어진 그이가 답답하게 굴어서 얘한테 물어본건데 아주 전형적인 현상이라고 해서 그럼그렇지...하고 있음. 심지어 얘도 ㅋㅋㅋ 탈자가 나왔음
ㅡ이미 알고있는대로, 얘네는 뭔가를 이해하고 답변을 하는 게 아니라 질문에 맞는 답을 확률적으로 계산해 뱉음

ㄴ비슷한 발음/형태의 토큰들이 계산 과정에서 꼬여 만들어진 환각의 일종
ㄴAI의 가장 큰 특징이자 한계. 문맥 오염 또는 자기 강화 현상이라 함
ㄴ진짜 자기가 왜 틀렸는지 분석해서 대답한 것이 아니며, 그럴싸하게 생성해서 대답할 뿐

지적하지 않았으면 계속 오타를 출력했을까? 아니면 딱히 상관 없는건가?

ㅡ어느정도 답변이 예상되지 않습니깤ㅋ.. 지적해봤자 그 컨텍스트 윈도우 안에서만 고치려고 할 뿐이라는 거

그럼 이것의 근본적인 문제는 처음 학습했을 때의 문제일까?

ㅡ칭찬 많이 받았는데도 졸음은 피할 수가 없다 (??? 진짜 졸면서 썼나봄)

ㄴ학습 데이터의 불균형, 토크나이저의 한계, 검색기가 아닌 확률적 앵무새

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어떤 질문의 답변에서 AI가 창의적이라고 여겨지는 것은 착각일 것이다. 확률로 대답하는만큼 사람도 충분히 도출할 수 있는 답변일테니까

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이런 경우도 있나?
- 틀렸다고 지적했는데 AI는 틀린 것을 모름
- 틀렸다고 지적받았기 때문에 일단 혼동했다면서 사과함
- 틀린 부분을 재검증하여 학습

ㅡ이건 위에 답변에서도 어느정도 알 수 있는 거지만 다른애한테 물어봤던 거 똑같이 물어본 것. 이것 역시도 답변이 예상이 되지요

ㄴ일회성일 뿐 근본적인 지식이 바뀌는 것은 아님.
ㄴ아첨현상, 그럴듯한 사후 설명

일반 모델은 사용자가 입력하는 프롬프트 대부분을 학습하지 않아? 그것도 어떤 기준에 의해 선별되어 학습하나?

ㅡ아직도 잘 이해가 안 돼서 물어본건데 음.. 이제 이해해쓰 알게쓰. 나 자꾸 실시간 반영으로 오해했다. (그러면 거의 반쯤 인간이잖아)

ㄴ실시간 학습이 아님. 대화 기록을 모아 필터링을 거친 후 업데이트 때 반영.

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그럴싸한 거(그게 대체 뭔데) 물어보고 싶은데 갈수록 내 지식 한계만 체감하고 있음